Twitter is one of social media where its user can share many responses for a phenomenon through a tweet. This research used 5000 tweets from Twitter users in Bahasa Indonesia with keyword “RUU KUHP(Draft Law of KUHP)” from 16th of September until 22nd of September 2019. That tweets were processed using Rstudio software with sentiment analysis that is one of Text Mining methods. This research aims to classify Twitter users’ responses to RUU KUHP to be negative sentiment, poisitive negative, and neutral. Also, this research also aims to know about topics’ frequencies that were related to RUU KUHP through visualization with bar plot and also wordcloud. This research also aims to know words that are associated with the most frequent words. Form this research, can be known that Twitter users’ responses to RUU KUHP tend to have neutral sentiment that means they did not take side between agreeing or disagreeing. From this research, also can be known about 10 most frequent words, there are kpk, tunda, dpr, pasal, kesal, jokowi, presiden, masuk, ya, and sahkan. Beside that, can be known the other words that are associated with them and also their probability.

Kemiskinan masih menjadi permasalahan besar di negara sedang berkembang seperti Indonesia. Salah satu daerah yang memiliki sumbangsih cukup besar terhadap kemiskinan di Indonesia adalah Provinsi Jawa Barat. Jawa Barat menempati urutan ketiga dengan penduduk termiskin terbanyak di Indonesia demgam sumbangsih mencapai 13,79 persen, hanya di bawah Jawa Timur dan Jawa Tengah. Kemiskinan adalah masalah kompleks yang butuh perhatian lebih terhadap penanganannya. Diperlukan suatu kajian yang cukup mendalam untuk mengetahui faktor apa saja yang harus menjadi prioritas dalam mengatasi kemiskinan. Penelitian ini mencoba mengidentifikasi dan mengkaji vaiabel apa saja dari faktor sosial ekonomi yang memengaruhi kemiskinan di Provinsi Jawa Barat. Data yang digunakan adalah data panel tahun 2014-2018 yang telah dirilis oleh Badan Pusat Statistik (BPS) Provinsi dan kabupaten/kota se-Jawa Barat serta data lain dari Kemenkeu. Metode yang digunakan yakni Regresi Data Panel terhadap variabel yang diduga memiliki pengaruh terhadap kemiskinan berdasarkan teori-teori para ahli. Hasil yang diperoleh adalah pertumbuhan ekonomi, tingkat pengangguran terbuka (TPT), dana alokasi umum (DAU), dan kepadatan penduduk tidak memiliki pengaruh yang signifikan terhadap kemiskinan di Jawa Barat. Variabel indeks pembangunan manusia (IPM) yang disusun atas rata-rata lama sekolah, harapan lama sekolah, usia harapan hidup, dan pengeluaran per kapita memiliki pengaruh yang signifikan terhadap kemiskinan. Jadi, langkah-langkah yang harus diambil oleh pemilik kebijakan adalah memastikan kesehatan masyarakat terjamin dengan penyediaan fasilitas yang cukup dan memadai, menyediakan sarana pendidikan termasuk pendidik yang tidak hanya cukup dari sisi kuantitas tetapi juga memiliki kualitas tinggi. Upaya lain adalah memastikan stabilitas harga dan menjaga daya beli masyarakat dengan pendapatan yang cukup dan atau harga kebutuhan yang terjangkau.