Analisis Sentimen Terhadap Program 'Lapor Mas Wapres' Pada Komentar Instagram Menggunakan Metode Convolutional Neural Network (Cnn)
Penulis
Aisyatur Rohmah
Universitas Islam Madura
Busro Akramul Umam
Universitas Islam Madura
Hoiriyah
Universitas Islam Madura
Kata Kunci:
analisis sentimen, Instagram, Lapor Mas Wapres, CNN, media sosial
Abstrak
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.
Aisyatur Rohmah, Busro Akramul Umam, & Hoiriyah. (2025). Analisis Sentimen Terhadap Program ’Lapor Mas Wapres’ Pada Komentar Instagram Menggunakan Metode Convolutional Neural Network (Cnn). Seminar Nasional Humaniora Dan Aplikasi Teknologi Informasi (SEHATI), 11(1), 212–220. Diambil dari https://prosiding.uim.ac.id/index.php/sehati/article/view/870