Oleh: Irghi Muhammad Rizki Program Studi Teknik Informatika S-1 Universitas Pamulang

Tangerang Selatan, 30 September 2026 Program Studi Teknik Informatika S-1 Universitas Pamulang (UNPAM) mengangkat isu kebangsaan ke dalam ranah riset data dengan mengembangkan penelitian analisis sentimen komentar berbahasa Indonesia terkait isu Sila Ketiga Pancasila, “Persatuan Indonesia”, menggunakan pendekatan machine learning.

Penelitian ini berangkat dari keresahan atas maraknya perdebatan bernuansa perpecahan di ruang digital, dan mencoba membaca kecenderungan opini publik secara terukur melalui data komentar media sosial.

Isu persatuan kerap muncul dalam diskursus publik, mulai dari perdebatan identitas kelompok, isu kedaerahan, hingga polarisasi pandangan politik yang bersinggungan dengan nilai

kebangsaan. Perbincangan tersebut banyak berlangsung di platform media sosial, meninggalkan jejak digital berupa komentar yang mencerminkan sikap masyarakat, baik yang mendukung, menolak, maupun bersikap netral terhadap semangat persatuan Indonesia.

Menjawab kebutuhan untuk memahami peta opini tersebut secara sistematis, tim peneliti dari Program Studi Teknik Informatika S-1 UNPAM merancang model klasifikasi sentimen berbasis machine learning yang mampu mengolah data komentar berbahasa Indonesia dalam jumlah besar secara otomatis.

Metodologi: dari Crawling Data hingga Klasifikasi Otomatis

Penelitian ini diawali dengan pengumpulan data melalui teknik crawling terhadap komentar publik di media sosial yang memuat kata kunci terkait Sila Ketiga Pancasila. Data mentah yang terkumpul kemudian melalui tahap pra-pemrosesan teks, meliputi case folding, tokenizing, stopword removal, dan stemming, guna menghasilkan data yang bersih dan siap dianalisis.

Setiap komentar selanjutnya diberi label sentimen ke dalam tiga kategori, yaitu positif, negatif, dan netral, sebelum diubah menjadi representasi numerik melalui teknik ekstraksi fitur TF-IDF dan Word2Vec. Tahap inti penelitian dilakukan dengan menguji dan membandingkan performa sejumlah algoritma machine learning, di antaranya Naïve Bayes, Support Vector Machine (SVM), Random Forest, dan K-Nearest Neighbor (KNN), untuk menemukan model dengan kemampuan klasifikasi paling akurat.

Evaluasi model dilakukan menggunakan sejumlah metrik standar, yaitu akurasi, presisi, recall, dan F1-score, untuk memastikan hasil klasifikasi benar-benar mencerminkan sentimen yang terkandung dalam komentar.

Hasil Penelitian: Peta Sentimen Publik terhadap Persatuan Indonesia

Hasil pengujian menunjukkan bahwa algoritma machine learning yang diuji mampu mengenali pola sentimen dalam komentar berbahasa Indonesia dengan tingkat akurasi yang baik, meskipun performa antar-algoritma bervariasi tergantung pada karakteristik data dan teknik ekstraksi fitur yang digunakan. Temuan ini memperkuat bahwa pendekatan machine learning cukup andal dalam membaca kecenderungan opini publik di ranah digital, sekalipun bahasa yang digunakan bersifat informal dan penuh variasi gaya penulisan khas media sosial.

Dari sisi substansi, komentar yang dianalisis memperlihatkan keberagaman sikap masyarakat terhadap isu persatuan, mulai dari dukungan terhadap nilai kebangsaan, kritik terhadap kondisi sosial yang dianggap mengancam persatuan, hingga komentar yang bersifat netral atau informatif. Keberagaman ini menegaskan bahwa ruang digital menjadi cerminan nyata dari dinamika pemahaman masyarakat terhadap nilai-nilai Pancasila.

Kontribusi bagi Riset Data dan Literasi Kebangsaan

Penelitian ini menjadi salah satu upaya menghadirkan riset teknologi informasi yang tidak berjarak dengan isu kebangsaan. Pendekatan machine learning yang digunakan diharapkan dapat menjadi rujukan metodologis bagi penelitian analisis sentimen berbahasa Indonesia selanjutnya, terutama yang menyentuh isu-isu sosial dan kebangsaan lain di luar konteks Sila Ketiga Pancasila.

Lebih jauh, hasil penelitian ini juga dapat menjadi bahan pertimbangan bagi pemangku kepentingan, mulai dari lembaga pendidikan, pemerintah, hingga platform media sosial, dalam memahami arah opini publik terkait isu persatuan sehingga dapat dirumuskan langkah-langkah yang lebih tepat untuk merawat semangat kebangsaan di ruang digital.

Melalui riset ini, Program Studi Teknik Informatika S-1 UNPAM menegaskan komitmennya untuk terus mendorong pemanfaatan teknologi komputasi dan kecerdasan buatan secara relevan dengan persoalan sosial di sekitar mahasiswa, sekaligus memperkuat peran generasi muda dalam menjaga nilai persatuan melalui pendekatan ilmiah dan berbasis data.