Analisis Sentimen Terhadap Program 'Lapor Mas Wapres' Pada Komentar Instagram Menggunakan Metode Convolutional Neural Network (Cnn)

Abstract

Program “Lapor Mas Wapres” merupakan inisiatif pemerintah untuk menampung aspirasi, keluhan,
dan saran masyarakat melalui media digital. Namun, persepsi publik terhadap program ini belum
diketahui secara sistematis. Penelitian ini bertujuan untuk menganalisis sentimen masyarakat
terhadap program tersebut melalui komentar pada platform Instagram menggunakan metode
Convolutional Neural Network (CNN). Data dikumpulkan dari 43.000 komentar akun Instagram
Gibran Rakabuming melalui teknik web crawling. Tahapan penelitian mencakup pre-processing
data (pembersihan teks, lowercasing, stopword removal, dan stemming), pelabelan data menjadi tiga
kelas sentimen (positif, negatif, dan netral), serta implementasi dan evaluasi model CNN. Hasil
analisis menunjukkan bahwa mayoritas komentar mengandung sentimen negatif sebesar 78,1%,
sedangkan sentimen positif sebesar 21,7%, dan netral hanya 0,2%. Model CNN yang dikembangkan
mencapai akurasi sebesar 98%, membuktikan kemampuannya dalam melakukan klasifikasi
sentimen dengan sangat baik. Temuan ini menunjukkan bahwa program “Lapor Mas Wapres” masih
menghadapi tantangan dalam hal penerimaan publik, dan hasil penelitian ini dapat menjadi masukan
strategis bagi pemerintah untuk meningkatkan kualitas layanan dan komunikasi publik secara
digital.