Pada tanggal 03 Juli 2021 Menteri Dalam Negeri Republik Indonesia mengeluarkan Surat Edaran No.15 Tahun 2021 tentang “Pemberlakuan Pembatasan Kegiatan Masyarakat Darurat Corona Virus Disease 2019 Di Wilayah Jawa Dan Bali”. Berbagai pro dan kontra timbul terkait kebijakan tersebut, terutama di media sosial Twitter. Komentar – komentar masyarakat berupa tweet merupakan representasi sentimen masyarakat terhadap kebijakan tersebut. Komentar-komentar berupa teks tersebut dapat dikumpulkan dan diolah dengan menggunakan teknik analisis sentimen, sentimen yang diklasifikasi berupa positif dan negatif. Pada penelitian ini menggunakan 2083 dataset tweet berbahasa Indonesia. Penelitian ini bertujuan untuk membandingkan algoritma maximum entropy dalam dua model yang berbeda. Dari penelitian ini, model yang menggunakan dataset hasil pelabelan manual memperoleh hasil akurasi sebesar 86,2% menggunakan algoritma maximum entropy. Sedangkan model yang menggunakan dataset hasil pelabelan otomatis menggunakan sentimen leksikon Indonesia (InSet Lexicon) memperoleh hasil akurasi sebesar 71,1% menggunakan algoritma maximum entropy. Pada model yang menggunakan dataset hasil pelabelan secara manual masih lebih unggul dibandingkan model yang menggunakan dataset hasil pelabelan secara otomatis menggunakan sentimen leksikon Indonesia (InSet Lexicon).
Kata kunci:
Analisis sentimen, ppkm, twitter, machine learning, maximum entropy, sentiment lexicon, sentimen leksikon Indonesia, InSet Lexicon.