Analisis Kecenderungan Informasi Terkait Covid-10 Berdasarkan Big Data Sosial Media dengan Menggunakan Metode Data Mining

Wabah virus CORONA (COVID-19) mulai menginfeksi hampir ke seluruh negara di awal tahun 2020 tak terkecuali di Indonesia. Pemerintah selaku pihak yang berkepentingan mengeluarkan beberapa kebijakan terkait penanganan virus ini. Kebijakan tersebut mendapat berbagai tanggapan dari masyarakat terutama di media sosial. Jumlah tanggapan yang banyak dan beragam akan menjadi sebuah big data. Big data tersebut dapat menghasilkan informasi yang berharga jika diolah secara baik dan benar. Salah satu informasi yang dapat dihasilkan adalah analisis sentimen. Tujuan dari penelitian ini adalah mengetahui kecenderungan informasi berupa sentimen masyarakat di media sosial terhadap kebijakan pemerintah dalam penanganan covid-19. Proses klasifikasi sentimen secara otomatis dapat diselesaikan dengan pendekatan data mining. Data mining merupakan salah satu metode yang digunakan untuk menggali informasi penting dari sebuah tumpukan data yang berjumlah besar. Pada penelitian ini digunakan 1400 tweet. Kata kunci (keyword) yang digunakan terkait kebijakan pemerintah bersumber dari beberapa media online. Adapun kata kunci yang dipilih yaitu Social Distancing, Isolasi Mandiri, Karantina Wilayah, WFH, PSBB, Lockdown, dan Rapid Test. Kata kunci ini digunakan sebagai acuan untuk menarik data tweet dari Twitter. Dari setiap kata kunci tersebut akan dilakukan proses klasifikasi sentimen secara otomatis sehingga didapat data atau tweet yang dikelompokan ke dalam kelas sentimen positif, negatif, dan netral. Dari hasil penellitian yang dilakukan, sentimen masyarakat di media sosial terhadap kebijakan pemerintah dalam menanggulangi wabah virus ini cenderung positif.