(untitled) (ZONAsi: Jurnal Sistem Informasi, 2025)
Korupsi merupakan salah satu isu besar yang memiliki dampak negatif signifikan terhadap berbagai aspek kehidupan masyarakat. Khusus pada sektor perdagangan . Emosi Masyarakat menjadi topik utama dalam memberikan komentar terkait isu. Penelitian ini bertujuan untuk menganalisis sentimen publik terhadap isu dugaan korupsi impor gula pada Kementerian Perdagangan melalui media sosial X.com (Twitter) menggunakan pendekatan Natural Language Processing (NLP) dan analisis sentimen berbasis Vader Sentiment. Data yang digunakan terdiri dari 1021 tweet yang diambil melalui crawling data menggunakan Google Colab. Proses analisis meliputi beberapa tahap preprocessing, antara lain cleaning, case folding, normalisasi, tokenisasi, stopword removal, dan stemming. Hasil analisis sentimen menunjukkan bahwa mayoritas tweet memiliki sentimen netral (95,2%), diikuti dengan sentimen negatif (2,9%) dan positif (1,9%). Kata "korupsi" muncul sebanyak 880 kali dalam tweet dengan sentimen netral, menandakan dominasi percakapan yang berfokus pada informasi tanpa sikap tegas. Meskipun terdapat sedikit sentimen positif, hal ini mencerminkan harapan terhadap pemberantasan korupsi. Penelitian ini memberikan kontribusi dalam pemahaman publik terkait persepsi terhadap isu dugaan korupsi impor gula dan pentingnya meningkatkan transparansi serta kepercayaan publik terhadap penegakan hukum