Analisis Sentimen terhadap Kenaikan UKT di Indonesia Pasca Terpilihnya Capres 02 menggunakan VADER - Samda Zain Rozaan; M. Rifky Andrianto; Reynanda Sigit Purnama; Novan Ilham Ramadhan; Winas Putra Widyadhana; Basuki Rahmat (Prosiding Seminar Nasional Informatika Bela Negara (SANTIKA), 2024)
Kenaikan Tarif Uang Kuliah Tunggal (UKT) menjadi isu hangat di Indonesia, terutama setelah keputusan Capres 02. Penelitian ini bertujuan untuk memahami bagaimana masyarakat bereaksi terhadap kebijakan kenaikan Uang Kuliah Tunggal (UKT) dengan menganalisis sentimen di Twitter. Kami mengumpulkan data dengan menggunakan perpustakaan tweet-harvest dari Node.js, kemudian membersihkan konten dari kata-kata umum dan menyamakan bentuk kata (stemming).Setelah itu, kami menggunakan alat VADER (Valence Aware Dictionary and sEntiment Reasoner) untuk menerjemahkan tweet ke dalam bahasa Inggris sehingga dapat dianalisis. Setiap tweet dikategorikan menjadi skor negatif, netral, atau positif oleh VADER.Selain itu, penelitian ini menghasilkan visualisasi cloud kata untuk setiap kategori sentimen, yang menampilkan kata-kata yang paling sering muncul dalam tweet. Hasil penelitian menunjukkan bahwa sentimen netral muncul dengan 243 tweet, diikuti oleh sentimen positif 217, dan sentimen negatif 189, masing-masing. Word cloud yang dibuat memberikan gambaran tambahan tentang topik utama yang dibicarakan dalam tweet. Studi ini menunjukkan bahwa VADER efektif dalam menganalisis sentimen tweet berbahasa Indonesia. Hasil penelitian ini bisa menjadi panduan bagi berbagai pihak, terutama pemerintah, untuk memahami reaksi masyarakat terhadap kenaikan UKT dan mengatasi masalah yang timbul. Temuan ini juga berguna dalam bidang-bidang seperti pemasaran, hubungan masyarakat, dan ilmu sosial, di mana memahami sentimen publik sangat penting.