Implementasi Metode Lexicon-Based dalam Analisis Sentimen Komunitas Line Roleplay atas Penghapusan Fitur Line Voom

Abstract

Perkembangan teknologi komunikasi digital mendorong aplikasi pesan instan berfungsi tidak hanya sebagai media komunikasi, tetapi juga sebagai ruang interaksi sosial berbasis komunitas. Salah satu fitur yang dimanfaatkan dalam konteks tersebut adalah LINE VOOM, yang digunakan oleh komunitas roleplay untuk membangun identitas virtual, membagikan konten, dan menjalin interaksi sosial. Penghapusan fitur LINE VOOM pada tahun 2025 memicu beragam respons dari pengguna, khususnya komunitas roleplay. Penelitian ini bertujuan untuk menganalisis sentimen komunitas roleplay terhadap kebijakan penghapusan fitur tersebut menggunakan pendekatan lexicon-based dan algoritma Logistic Regression. Data penelitian diperoleh dari 200 responden melalui kuesioner daring. Proses penelitian meliputi tahap pre-processing teks, yang mencakup data cleaning, case folding, normalisasi, tokenisasi, stopword removal, dan stemming. Pelabelan sentimen dilakukan menggunakan kamus sentimen (lexicon), dilanjutkan dengan penyeimbangan kelas menggunakan metode undersampling serta ekstraksi fitur menggunakan metode Term Frequency–Inverse Document Frequency (TF-IDF). Evaluasi model dilakukan menggunakan metrik akurasi, presisi, recall, dan F1-score. Hasil penelitian menunjukkan bahwa sentimen negatif mendominasi dengan akurasi model sebesar 73%. Temuan ini menunjukkan bahwa penghapusan LINE VOOM berdampak negatif terhadap keterikatan komunitas pengguna.