## Analisa Sentimen Mengenai Kenaikan Harga Bbm Menggunakan Metode Naïve Bayes Dan Support Vector Machine
1 Ferdi Rejeki, 2 Vina Ayumi
1,2 Universitas Mercu Buana, Indonesia
1 ferdirejeki003@gmail.com ; 2 vina.ayumi@mercubuana.ac.id ;
Article Info ABSTRAK Article history: Received, 2023-12-29 Revised, 2023-01-21 Accepted, 2023-02-03 Kenaikan  harga  minyak  dunia  dipengaruhi  oleh  perang  antara  Rusia  dan Ukraina  di  Eropa,  yang  menyebabkan  guncangan  finansial  yang  besar terhadap  ekonomi  dunia.  Akibat  perang  ini,  harga  minyak  naik  hampir  di seluruh  dunia.  Kenaikan  harga  minyak  dunia  diperkirakan  akan  berdampak signifikan  terhadap  kondisi  perekonomian  Indonesia.  Harga  minyak  yang tinggi ternyata tidak menguntungkan bagi negara manapun, termasuk seluruh dunia  di  Asia,  apalagi  bagi  negara  kita.  Kenaikan  harga  BBM  disebabkan tingginya harga  pasar  dunia untuk  minyak mentah  dan kelangkaan domestik dibandingkan  dengan  permintaan.  Besaran  subsidi  BBM yang  hampir  520 triliun  sangat  besar  dan  menelan  anggaran  negara,  sehingga pemerintah menganggap  harga  BBM  bersubsidi  dan  nonsubsidi  sangat  mendesak. Lakukan  perhitungan  yang  sangat  cermat  dan  akurat  untuk  menghitung besaran  kenaikan  harga  BBM  di  tanah  air.  Meningkatnya  dampak kenaikan harga  BBM  secara  simultan  dan  eksponensial  akan  berdampak  pada inflasi harga terhadap fundamental ekonomi makro Indonesia. Pada platform Twitter, sering dijumpai berbagai macam tanggapan masyarakat yang mereka lontarkan mengenai Kenaikan Harga BBM di Indonesia tersebut negatif maupun positif. Pada  penelitian  ini  dilakukan  analisa  sentimen  opini  masyarakat  di  Twitter terhadap  Kenaikan  Harga  BBM  menggunakan  Algoritma  Naïve  Bayes  dan Support Vector Machine dengan menggunakan tools RapidMiner dan Python. Hasil eksperimen menunjukan bahwa algoritma Support Vector Machine lebih tinggi daripada algoritma Naïve Bayes dengan memberikan nilai akurasi paling tinggi yaitu 90%.
Kata Kunci: Subsidi BBM
Naïve Bayes Support Vector Machine
Algoritma Sentimen

## ABSTRACT

## Keywords:
Fuel subsidies Naïve Bayes Support Vector Machinl Algorithm Sentiment The increase in world oil prices was influenced by the war between Russia and Ukraine  in  Europe,  which  caused  a  huge  financial  shock  to  the  world economy. As a result of this war, oil prices rose almost all over the world. The increase  in  world  oil  prices  is  expected  to  have  a  significant  impact  on  the condition of the Indonesian economy. High oil prices are not profitable for any country,  including  the  whole  world  in  Asia,  let  alone  for  our  country.  The increase in fuel prices was due to high world market prices for crude oil and domestic scarcity compared to demand. The amount of fuel subsidies which is almost IDR 520 trillion is very large and swallows up the state budget, so the government  considers  subsidized  and  unsubsidized  fuel  prices  to  be  very urgent. Do a very careful and accurate calculation to calculate the amount of increase  in  fuel  prices  in  the  country.  The  increasing  impact  of  the simultaneous  and  exponential  increase in  fuel prices  will  have an impact on price  inflation  on  Indonesia's  macroeconomic  fundamentals.  On  the  Twitter platform,  you  can  often  find  various  kinds  of  public  comments  about  the increase in fuel prices in Indonesia, both negative and positive. In this study, sentiment analysis of public opinion on Twitter regarding the increase in fuel prices was carried out using the Naïve Bayes Algorithm and Support Vector Machine using RapidMiner and Python tools. The experimental results show that  the  Support  Vector  Machine  algorithm  is  higher  than  the  Naïve  Bayes algorithm by providing the highest accuracy value of 90%.

## JSAI : Journal Scientific and Applied Informatics
Vol. 6, No. 1, Januari 2023, hal. 1~10 E-ISSN: 2614-3054; P-ISSN: 2614-3062, accredited by Kemenristekdikti, Sinta 5 DOI: 10.36085
This is an open access article under the CC BY-SA license.
Penulis Korespondensi:
Vina Ayumi, S.Kom., M.Kom, Program Studi Teknik informatika, Universitas Mercu Buana Indonesia, Email: vina.ayumi@mercubuana.ac.id

## 1. PENDAHULUAN
Saat  ini  media  sosial  berkembang  di  Indonesia  sebagai  alat  komunikasi  yang  sangat populer,  masyarakat  menggunakan  media  sosial  sebagai  salah  satu  media  komunikasi. Salah satunya adalah media sosial Twitter yang digunakan sebagai sarana promosi produk, iklan, kampanye politik, serta sebagai sarana penyampaian kritik, saran, pertanyaan, dan opini  publik.  Salah  satu  topik  yang  ramai  di  Twitter  berkaitan  dengan  kenaikan  harga BBM . Dalam  hal  ini,  masyarakat  mengkritisi  kenaikan  harga  BBM.  Analisis  sentimen adalah teknik penggalian data teks untuk mendapatkan informasi tentang sentimen positif atau negatif. Analisis sentimen atau penambangan opini adalah bagian dari penambangan teks.  Bidang ini  mempelajari  opini, perasaan,  evaluasi,  sikap, dan emosi  orang terhadap entitas  seperti  produk,  layanan,  organisasi,  individu,  isu,  topik,  peristiwa,  dan atributnya.[1]
Situasi di pasar energi sudah suram bahkan sebelum Rusia menginvasi Ukraina, karena harga  minyak  mentah  dunia  terus  melonjak  akibat  perang  Rusia-Ukraina.  Itu  karena pasokan minyak global tidak dapat mengimbangi pemulihan permintaan yang kuat ketika pandemi  Covid-19  mereda.  Sementara  itu,  konflik  Rusia-Ukraina  mengancam  akan mengganggu ekspor minyak Rusia. Seperti yang kita semua tahu, Rusia adalah produsen minyak  terbesar  ketiga  di  dunia.  Negara  yang  dipimpin  oleh  Vladimir  Putin  itu menghasilkan  sekitar  10  persen  pasokan  minyak  dunia  atau  sekitar  10,5  juta  barel  per hari.[2]
Nicke Widyawati, penanggung jawab utama Pertamina, mengatakan alasan kenaikan harga Pertamax untuk menghindari kerugian akibat lonjakan harga minyak mentah dunia akibat konflik bersenjata di Ukraina.PT Pertamina resmi menaikkan harga jual BBM jenis Ron  92  atau  Pertamax  dari  sebelumnya  Rp  9.000  per  liter  menjadi  Rp  9.400  per  liter. Kenaikan tersebut akan berlaku mulai 1 April 2022. Kenaikan harga minyak mentah dunia di pasar internasional akhir-akhir ini menjadi salah satu penyebab utama kenaikan harga BBM nonsubsidi.[3]
Seperti  yang  terjadi  saat  ini,  kenaikan  harga  BBM  di  Indonesia  pasti  akan menyebabkan inflasi yang lebih tinggi dan daya beli masyarakat yang rendah, dampaknya akan  terkonsentrasi  pada  mereka  yang  daya  belinya  rendah  dan  masyarakat  miskin, termasuk di perkotaan, dan juga mereka yang di pedesaan orang. Secara keseluruhan, dapat dipahami  juga  bahwa  kenaikan  harga  BBM  akan  berdampak  eksponensial  terhadap perekonomian Indonesia.
Produk BBM SPBU Pertamina meningkat, terutama terkait BBM bersubsidi. Sedangkan jenis  BBM  lainnya  telah  dibanderol  dengan  detail,  yakni  Dexlite  CN  51  17.100/liter, Pertamina Dex CN 53 17.400/liter dan Pertamax Turbo RON 98 16.250/liter, hal itu terlihat pada gambar yang dirilis Pertamina pada 3 September. 2022 sebagai berikut [4].

## JSAI : Journal Scientific and Applied Informatics
Vol. 6, No. 1, Januari 2023, hal. 1~10 E-ISSN: 2614-3054; P-ISSN: 2614-3062, accredited by Kemenristekdikti, Sinta 5 DOI: 10.36085
Gambar 1 Harga Bahan Bakar Minyak Per 3

## September 2022
Grafik di atas menunjukkan kenaikan harga BBM yang tajam. Sehingga bisa berdampak pada lambatnya pertumbuhan berbagai komoditas lainnya. Pada akhirnya daya beli masyarakat akan menurun, dan pertumbuhan ekonomi akan menurun. 66 Di luar itu, pertumbuhan eksponensial cukup umum terjadi di berbagai bidang. Pertumbuhan eksponensial dalam kehidupan publik dapat memberikan hasil yang mengejutkan bagi orang biasa, karena laju perubahan meningkat secara  dramatis  dari  waktu  ke  waktu.  Jumlah  yang  awalnya  meningkat  perlahan  secara bertahap meningkat lebih tajam. Selain itu, beberapa angka yang tumbuh secara eksponensial seringkali  dinyatakan  dalam  angka  persentase  tanpa  label  indeks,  seperti  angka  inflasi  atau suku bunga kredit, dan Badan Pusat Statistik mencatat angka pertumbuhan ekonomi RI sebesar -2,07%.Dibandingkan  dengan  tahun  2019,  realisasi  PDB  ini  turun  sekitar  5,02%,  terparah sejak  krisis  tahun  1998,  yang  mengakibatkan  penurunan  yang  cukup  memprihatinkan  di hampir  semua  industri  akibat  pandemi  Covid-19  yang  melanda  hampir  seluruh  dunia. pertumbuhan minus 13,16%. Kehidupan manusia mewabah di penghujung tahun 2019, akibat virus  yang  awalnya  berasal  dari  China  dan  menyebar  ke  seluruh  dunia,  sedemikian  rupa sehingga  hampir  semua  wilayah  antar  negara  diblokir.  Selama  hampir  2  tahun  aktivitas dibatasi  akibat  virus  hingga  akhirnya  para  ilmuwan  melakukan  banyak  percobaan  hingga menemukan  vaksin  yang  dapat  mengatasi  penyebaran  virus  yang  telah  membunuh  jutaan orang  di  seluruh  penjuru  dunia.  Kepala  BPS  Suhariyanto  mengatakan  kontraksi  ekonomi Indonesia  sejalan  dengan  pertumbuhan  ekonomi  di  banyak  negara,  mitra  dagang  juga mencatatkan  pertumbuhan  negatif  pada  kuartal  IV  2020.  Secara  spesifik,  Amerika  Serikat (AS) -2,5%, Singapura -3,8%, Korea Selatan -1,4%, Hong Kong -3%, dan Uni Eropa -4,8%. Suhariyanto menjelaskan, dari sisi pengeluaran, hampir seluruh komponen mencatatkan angka negatif sepanjang tahun 2020. Konsumsi rumah tangga yang menyumbang 57,66% terhadap PDB mengalami kontraksi sebesar 2,63%. Kemudian, lembaga nirlaba yang melayani rumah tangga (LNPRT) mengalami kontraksi sebesar 4,29%, investasi sebesar 4,95%, ekspor sebesar 7,7%, dan impor sebesar 14,71%. "Kecuali konsumsi pemerintah, semua komponen negatif," kata Suhariyanto. Sejarahnya, pada 2014 misalnya, harga BBM premium yang paling banyak dikonsumsi  saat  itu  naik  hingga  30%  pada  November.  Inflasi  kemudian  melonjak  menjadi 8,36% (yoy)[5]. Hal yang sama terjadi setahun lalu ketika pemerintah menaikkan harga BBM pada  Juni  2013  sehingga  menyebabkan  inflasi  naik  menjadi  8,38%  (y-o-y).  “Dua  dampak kenaikan harga BBM tidak hanya pada perekonomian tetapi juga pada aspek sosial masyarakat Indonesia.BBM sangat diperlukan bagi perusahaan untuk beroperasi dan jika harga naik maka biaya  produksi  akan  meningkat  hampir  di  semua  sektor  dan  industri.Oleh  karena  itu  , perusahaan  akan  meminimalisir  biaya  operasional  seperti  menghentikan  perekrutan  baru hingga  pemutusan  hubungan  kerja  (PHK).Kenaikan  BBM  berpotensi  meningkatkan  angka pengangguran yang tentunya akan meningkatkan angka kemiskinan di Indonesia.Bahkan per Maret 2022, BPS melaporkan penurunan angka kemiskinan setelah pandemi.67 Selain itu, di sektor  bisnis,  17 sektor  ekonomi  memiliki  dampak  negatif.  Yang  terparah  dialami  oleh  sektor

## JSAI : Journal Scientific and Applied Informatics
Vol. 6, No. 1, Januari 2023, hal. 1~10 E-ISSN: 2614-3054; P-ISSN: 2614-3062, accredited by Kemenristekdikti, Sinta 5 DOI: 10.36085
pengangkutan dan penyimpanan sebesar -15,0 persen. Selanjutnya sektor akomodasi dan makanan yang minus 10,22 persen pada 2020. Bahkan, sektor ini tumbuh lagi 5,79 persen pada  2019. menjadi minus 75,03 persen, dan penutupan beberapa hotel dan restoran selama pandemi COVID-19," kata Suhariyanto. . Setelah itu, industri pengolahan minus 2,93 persen, perdagangan minus 3,72 persen, konstruksi minus 3,26  persen,  industri  pertambangan  -1,95  persen.  Kemudian  sektor  jasa  lainnya  minus  ,1  persen,  jasa dunia usaha minus 5, persen dan pengadaan listrik dan gas minus 2,3 persen. “Hanya tujuh sektor yang masih  tumbuh  positif,”  tambah  Suhariyanto.  Diantara  sektor-sektor  yang  positif  tersebut  adalah pertanian,  kehutanan  dan  perikanan  dengan  peningkatan  sebesar  1,75%;  jasa  keuangan  dan  asuransi sebesar  3,25%;  informasi  dan  komunikasi  meningkat  sebesar  10,58%,  dimana  layanan  pendidikan meningkat  sebesar  2,63%.  Setelah  itu,  sektor  real  estate  meningkat  2,32%,  pelayanan  kesehatan  dan kegiatan  sosial  meningkat  11,6%  dan  penyediaan  air  bersih  meningkat  4,94%.  “Layanan  medis  dan kegiatan sosial meningkat 11,6% karena pencairan pembayaran preferensi Covid-19 untuk staf medis, meningkatkan pendapatan rumah sakit untuk layanan Covid-19,” jelas Suhariyanto. Dari sisi kontribusi, lanjutnya, sektor transportasi dan pergudangan menjadi akar penyebab kontraksi ekonomi minus 0,64%. Sedangkan sumber kontraksi lainnya berasal dari manufaktur negatif 0,61%, perdagangan negatif 0,49% dan konstruksi negatif 0,33%..[6]
Dari permasalahan tersebut, penulis berharap model yang telah dibuat untuk mengklasifikasikan sentimen opini publik di Twitter terkait kenaikan BBM dapat memberikan hasil yang baik sehingga dapat  diimplementasikan.  Penelitian  ini  akan  menggunakan  algoritma  Naïve  Bayes  dan  support vector machine, dimana algoritma ini adalah Naïve Bayes classifier (NBC) yang merupakan metode klasifikasi  yang  diturunkan  dari  teorema  Bayes.  Metode  klasifikasi  dengan  menggunakan probabilitas  dan  metode  statistik  yang  dikemukakan  oleh  ilmuwan  Inggris  Thomas  Bayes,  yaitu prediksi  peluang  masa  depan  berdasarkan  pengalaman  masa  lalu,  dikenal  dengan  teorema  Bayes. Menurut  teorema Bayes,  Naïve  Bayes  adalah  sebuah  algoritma  yang  menggabungkan  probabilitas apriori dan  bersyarat dalam  sebuah  formula yang  digunakan  untuk menghitung  probabilitas  setiap pengklasifikasi pada probabilitas.
Naïve Bayes Classifier dalam melakukan klasifikasi terdapat dua proses penting yaitu learning (training)  dan  testing[7].  Sedangkan  algoritma  baru  untuk  melakukan  prediksi,  baik  dalam  kasus klasifikasi maupun regresi. Penelitian ini berpusat pada klasifikasi biner yang terdiri dua kelas, kelas tersebut adalah Positif atau Negatif.

## 2. METODE PENELITIAN
Penelitian  ini  menggunakan  metode  kuantitatif  di  mana  kumpulan  data  (Dataset)  yang dikumpulkan diproses  melalui  Twitter  API  menggunakan  alat  Rapid  Miner.  Dalam  penelitian  ini, alat Python dan r didukung dalam preprocessing dan pelabelan di Google Colab. Pada penelitian ini juga dilakukan pengujian yang membandingkan performa classifier Naïve Bayes dan Support Vector Machine  serta  validasi  K-Fold  untuk  menentukan  algoritma  mana  yang  memiliki  tingkat  akurasi tertinggi.Tahapan penelitian diilustrasikan pada Gambar 2.

## JSAI : Journal Scientific and Applied Informatics
Vol. 6, No. 1, Januari 2023, hal. 1~10 E-ISSN: 2614-3054; P-ISSN: 2614-3062, accredited by Kemenristekdikti, Sinta 5 DOI: 10.36085

## Gambar 2 Tahapan Penelitian
Langkah  pertama  adalah  mengumpulkan  dataset.  Juga,  pada  langkah  selanjutnya,  langkah preprocessing  dilakukan  untuk  membersihkan  kumpulan  data  mentah.  Setelah  data  diproses sebelumnya, langkah selanjutnya adalah memberi label untuk kelas positif dan negatif. Selanjutnya, langkah pembobotan TF-IDF dilakukan untuk menetapkan bobot pada setiap kata yang ada dalam dokumen. Kemudian data uji dan data latih dilakukan untuk menghasilkan 3 spilte. Selain itu, metode klasifikasi dilakukan dengan menggunakan algoritma Naïve Bayes, Support Vector Machine.
Sebelum tahap klasifikasi dilakukan, data terlebih dahulu dibagi menjadi data latih dan data uji. Data latih tersebut digunakan untuk proses pembelajaran pada algoritma Naïve Bayes dan Support Vector Machine. Langkah selanjutnya adalah menggunakan data uji untuk proses pengujian model klasifikasi  Naïve  Bayes  dan  Support  Vector  Machine.  Pada  penelitian  ini  digunakan  algoritma Support  Vector  Machine  karena  cocok  untuk  klasifikasi  teks  dan  cara  kerja  algoritma  yang  dapat mengatasi data outlier. Sedangkan algoritma Naïve Bayes cocok untuk data teks karena Naïve Bayes menggunakan metode probabilitas, peluang kata muncul.

## A. Dataset
Data  yang  digunakan  merupakan  data  yang  didapat  melalui  media  social  Twitter.  Total keseluruhan  data  yang  digunakan  sebanyak  5313  studi  kasus  Subsidi  BBM.  Seluruh  data diperoleh  dengan  dibantu  menggunakan  tools  Rapidminer.  Proses  pengambilan  data  dengan memasukkan kata kunci yang relevan dengan topik yang dibahas pada studi kasus, seperti yang ditunjukkan pada Tabel 1. Data yang dikumpulkan disimpan dalam format .xlsx
TABEL I. Sumber Data No Query Twitter Jumlah Data 1 Bahan bakar minyak 456 2 BBM 512 3 Kilang minyak 198 4 Pertalite 548 5 Pertamax 1588

## JSAI : Journal Scientific and Applied Informatics
Vol. 6, No. 1, Januari 2023, hal. 1~10 E-ISSN: 2614-3054; P-ISSN: 2614-3062, accredited by Kemenristekdikti, Sinta 5 DOI: 10.36085
6 Pertamina 506 7 Subsidi BBM 1340 8 Harga BBM 155 Total Data 5313

## B. Preprocessing Data
Preprocessing  data  bertujuan  untuk  membersihkan  dataset  dari  Data  mentah  menjadi  data siap pakai untuk memudahkan proses klasifikasi positif dan negatif. Data preprocessing adalah teknik  penambangan  data  yang  melibatkan  konversi  data  mentah  menjadi  format  yang  dapat dimengerti.  Dalam  penelitian  ini,  lima  langkah  yang  digunakan  dalam  tahap  preprocessing  . Berikut adalah penjelasan dari kelima langkah preprocessing tersebut.
• Cleansing  Data  :  Cleansing  dalam  penelitian  ini  bertujuan  untuk  menghapus  RT, username, hashtag, angka dan URL pada tweets.
• Case  Folding  :  Case  Folding  dalam  penelitian  ini  bertujuan  untuk  merubah  Teks  dari penulisan huruf besar menjadi penulisan huruf kecil.
• Tokenization : Tokenization dalam penelitian ini bertujuan untuk memisahkan kata kata dari dalam kalimat.
• Stopword  Removal  :  Stopword  Removal  dalam  penelitian  ini  bertujuan  untuk menghapus kata sambung[8].
• Contoh dari Stopword Removal bahasa Indonesia adalah sebagai berikut : yang, juga, dari, dia, kami, kamu, aku, saya, ini, itu, atau, dan, pada, dengan, adalah, yaitu, ke, tak, tidak, di, pada, jika, maka, ada, pun, lain, saja, hanya, namun, seperti, kemudian, dll[9].
• Hasil  Stopword  Removal  :  salam,  universitas,  islam,  internasional,  indonesia,  (uiii), kembali, membuka, peluang, bagi, kamu, yang, ingin, melanjutkan,
• Stemming : Stemming dalam penelitian ini bertujuan untuk membentuk kata kata dasar.
• Remove Duplicate : Remove Duplicate dalam penelitian ini bertujuan untuk menghapus data yang memiliki duplikat.
Setelah  melakukan tahap  Preprocessing, data  yang telah  diPreprocessing  menjadi  4183  untuk data Subsidi BBM. Berikut merupakan hasil data setelah dilakukan tahapan Preprocessing:

## JSAI : Journal Scientific and Applied Informatics
Vol. 6, No. 1, Januari 2023, hal. 1~10 E-ISSN: 2614-3054; P-ISSN: 2614-3062, accredited by Kemenristekdikti, Sinta 5 DOI: 10.36085

## C. Labeling
Pada  tahap  ini,  data  yang  telah  dibersihkan  selama  preprocessing  akan  ditandai  sebagai  data class. Label kelas data dibagi menjadi dua jenis: kelas positif dan kelas negatif. Proses pelabelan dilakukan menggunakan bahasa R melalui alat Google Colab. Proses penandaan menggunakan bahasa R membutuhkan kamus bahasa Indonesia yang terintegrasi dengan Google Drive. Kamus Bahasa Indonesia yang digunakan terdiri dari dua kamus, Kamus Kata Positif Bahasa Indonesia dan  Kamus  Kata  Negatif  Bahasa  Indonesia.  Pada  fase  pelabelan,  setiap  kalimat  diberi  skor. Setiap kata yang terdeteksi diberi skor untuk mengevaluasi kategori sentimen. Ini memiliki nilai 1  untuk  kata-kata  positif  dan  -1  untuk  kata-kata  negatif.  Jika  ada  kata  yang  tidak  ada  dalam kamus positif dan negatif, beri nilai
Scoring  dilakukan dengan menghitung nilai total dari setiap  kata  dalam  sebuah kalimat.  Jika nilai  >=0  maka  ditandai  sebagai  tweet  sentimen  positif,  sebaliknya  jika  bernilai  <0  maka ditandai  sebagai  tweet  sentimen  negatif.  Jika  hasil  penilaian  adalah  0,  tandai  sebagai  tweet positif.  Kelas  data  positif  akan  diberi  nilai  1,  sedangkan  kelas  data  negatif  akan  diberi  nilai 0.TABEL II.Klasifikasi Labeling Otomatis SVM dan NB
Otomatis 3028 1154
Pada penelitian ini juga dilakukan eksperimen dengan menggunakan labeling manual terhadap dataset tersebut. Label positif merupakan tweet yang memiliki pujian sedangkan tweet negatif berupa kata-kata kasar dan sarkas .

## D. TF-IDF Weighting
Untuk  mengetahui  seberapa  penting  sebuah  kata  mewakili  sebuah  kalimat,  dilakukan pembobotan atau perhitungan. Pemberian skor dalam TF-IDF berdasarkan frekuensi munculnya kata dalam dokumen[10].

## E. Klasifikasi Algoritma
Text mining adalah salah satu topik penambangan data karena teks juga merupakan data. Namun,  karena  cakupannya  yang  sangat  luas,  istilah  penambangan  teks  dan  pengujian  data digunakan secara berbeda. Penambangan data menggali pengetahuan dari kumpulan data yang besar  dan  seringkali  terstruktur.  Perbedaannya  terletak  pada  tugas-tugas  penambangan  data seperti klasifikasi, pengelompokan, asosiasi, estimasi atau prediksi, bukan pada karakteristik data  yang  ditanganinya.  Text  mining  adalah  proses  penambangan  data  berupa  teks.  Sumber data  biasanya  diperoleh  dari  dokumen.  Tujuannya  adalah  untuk  menemukan  kata-kata  yang dapat mewakili isi dokumen, sehingga dapat menganalisis keterkaitan antar dokumen . [11].
Analisis  sentimen  adalah  kegiatan  menganalisis  opini,  pendapat,  sikap  atau  emosi seseorang  tentang  suatu  produk,  topik  atau  isu  tertentu  sehingga  dapat  diketahui  bahwa  hal tersebut mencakup sentimen positif dan negatif . [12].
Metode  klasifikasi  adalah  teknik  penambangan  data  yang  mengelompokkan  data berdasarkan  lampiran  data  dari  data  sampel.  Metode  klasifikasi  juga  merupakan  proses mengklasifikasikan  dokumen  ke  dalam  satu  atau  lebih  kategori  tertentu  atau  dokumen  dari kategori yang sama. [13].
Metode Bayes Bayesian adalah pendekatan statistik untuk penalaran induktif untuk masalah klasifikasi.  Kami  pertama-tama  membahas  konsep  dasar  dan  definisi  teorema  Bayes,  dan kemudian  menggunakan  teorema  tersebut  untuk  klasifikasi  dalam  penambangan  data.  [14]. Pengklasifikasi  Naive  Bayes  dalam  klasifikasi  memiliki  dua  proses  penting:  pelatihan  dan pengujian.
Klasifikasi
Positif
Negatif

## JSAI : Journal Scientific and Applied Informatics
Vol. 6, No. 1, Januari 2023, hal. 1~10 E-ISSN: 2614-3054; P-ISSN: 2614-3062, accredited by Kemenristekdikti, Sinta 5 DOI: 10.36085
Support Vector Machines (SVM) adalah metode yang relatif baru untuk membuat prediksi baik dalam klasifikasi maupun regresi. Penelitian ini berfokus pada klasifikasi biner yang terdiri dari  dua  kelas.  Apakah  kategorinya  positif  atau  negatif.  Konsep  klasifikasi  menggunakan support vector machine adalah mencari hyperplane terbaik yang berperan sebagai data barrier untuk  kedua  kelas  tersebut.  Algoritma  SVE  bekerja  dengan  menggunakan  ukuran  jarak hyperplane alih-alih menemukan titik maksimum untuk memisahkan data secara optimal dari titik  terdekat  untuk  memaksimalkan  jarak  antar  label  kelas  sesuai  dengan  ukuran  batas keanggotaan kelas. [15].

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN
Pada  bagian  ini  akan  menampilkan  hasil  semua  eksperimen  yang  telah  dilakukan.  Pada penelitian ini melakukan eksperimen pada studi kasus yaitu Subsidi BBM. Eksperimen dilakukan dengan menggunakan dua algoritma yaitu Support Vector Machine dan Naïve Bayes. Terdapat tiga skenario  yang  menjadi  pembagian  persentase.  Pembagian  presentasi  data  merupakan pemisahan  data  training  dan  testing  berdasarkan  persentasenya,  contoh 90%:10%  berarti  90% merupakan  data training  dan  10%  merupakan  data  testing.  Pada  penelitian  ini  pembagian persentase  dibagi  menjadi tiga  skenario  eksperimen  yaitu  eksperimen  pertama  menggunakan pembagian  data  90%:10%,  eksperimen  kedua  menggunakan  pembagian  data  80%:20%  dan eksperimen yang ketiga menggunakan pembagian data 70%:30%.
Hasil dari kinerja model dengan menggunakan metode Labeling otomatis dan pembagian data atau percentage split 90%:10% bahwa studi kasus Subsidi BBM memiliki nilai akurasi 90% untuk algoritma Support Vector Machine dan 78% untuk algoritma Naïve Bayes.
TABEL III. Support Vector Machine Subsidi BBM Split 90:10 Labeling Otomatis Precision Recall Accuracy 0 86% 76 % 90% 1 92% 95% 90% TABEL IV. Naive Bayes Subsidi BBM Split 90:10 Labeling Otomatis Precision Recall Accuracy 0 57% 73% 78% 1 89% 80% 78%
Hasil dari kinerja model dengan menggunakan metode Labeling otomatis dan pembagian data atau percentage split 80%:20% bahwa studi kasus Subsidi BBM memiliki nilai akurasi 90% untuk algoritma Support Vector Machine dan 78% untuk algoritma Naïve Bayes.
TABEL V. Support Vector Machine Subsidi BBM Split 80:20 Labeling Otomatis Precision Recall Accuracy 0 88% 73% 90% 1 91% 97% 90%

## JSAI : Journal Scientific and Applied Informatics
Vol. 6, No. 1, Januari 2023, hal. 1~10 E-ISSN: 2614-3054; P-ISSN: 2614-3062, accredited by Kemenristekdikti, Sinta 5 DOI: 10.36085
TABEL VI. Naive Bayes Subsidi BBM Split 80:20 Labeling Otomatis
Precision Recall Accuracy 0 56% 73% 78% 1 89% 80% 78%
Hasil dari kinerja model dengan menggunakan metode Labeling otomatis dan pembagian data atau percentage split 70%:30% bahwa untuk studi kasus Indihome memilki nilai akurasi sebesar 90% untuk algoritma Support Vector Machine dan 78% untuk algoritma Naïve Bayes .
TABEL VII. Support Vector Machine Subsidi BBM Split 70:30 Labeling Otomatis Precision Recall Accuracy 0 87% 72% 90% 1 90% 96% 90%
TABEL VIII. Naïve Bayes Subsidi BBM Split 70:30 Labeling Otomatis Precision Recall Accuracy 0 56% 75% 78% 1 90% 79% 78%
Hasil dari penelitian ini adalah eksperimen dengan menggunakan algoritma Support Vector Machine memiliki nilai akurasi paling tinggi pada tiga skenario eksperimen percentage split pada model  data yang  diuji  yaitu Subsidi BBM  dengan  menggunakan Labeling otomatis  dan manual. Hasil dari pembahasan tercantum dalam tabel berikut ini.
TABEL IX. Akurasi Labeling Otomatis SVM dan NB Otomatis Percobaan SVM NB 90:10 90% 78% 80:20 90% 78% 70:30 90% 78%

## 4. KESIMPULAN
Dari hasil penelitian yang dilakukan dengan menggunakan algoritma Naïve Bayes, Support Vector  Machine  dengan  pengujian  labeling  otomatis  dapat  disimpulkan  bahwa  eksperimen dengan menggunakan algoritma Support Vector Machine memiliki tingkat akurasi terbaik pada data  yang  diuji  Subsidi  BBM  dengan  nilai  rata-rata  akurasi  90%  pada  eksperimen  Lebeling otomatis yang paling baik pada penelitian ini.

## JSAI : Journal Scientific and Applied Informatics
Vol. 6, No. 1, Januari 2023, hal. 1~10 E-ISSN: 2614-3054; P-ISSN: 2614-3062, accredited by Kemenristekdikti, Sinta 5 DOI: 10.36085

## REFERENSI
[1] “Implementasi Opinion Mining (Analisis Sentimen) Untuk Ekstraksi Data Opini Publik Pada
Perguruan Tinggi    - Neliti.”
https://www.neliti.com/publications/69248/implementasi-opinion-mining-analisis- sentimen-untuk- ekstraksi-data-opini-publik (accessed Jun. 08, 2022).
[2] “Dampak Perang Rusia-Ukraina, Harga Minyak Dunia Sentuh 107 Dollar AS Per Barrel - Tribunnews.com.” https://www.tribunnews.com/bisnis/2022/03/02/dampak-perang- rusia-ukraina- harga-minyak-dunia-sentuh-107-dollar-as-per-barrel (accessed Jun. 06, 2022).
[3] “Apa Alasan Harga Pertamax Naik? Ini Jawaban Pertamina | KASKUS.” https://www.kaskus.co.id/thread/624fb84f18223e1eb305ea7d/apa-alasan-harga- pertamax-naik-ini- jawaban-pertamina (accessed Jun. 06, 2022).
[4] Welly, “Berikut Harga BBM Terbaru, Pertalite Rp10.000 – Pertamax Rp14.500,” Detik Sumsel , Sep. 03, 2022. https://detiksumsel.com/berikut-harga-bbm-terbaru-pertalite-rp10-000-pertamax-rp14-500/
[5] C. I. Cantika Adinda Putri Noveria, “Kalau Pertalite Naik, Ini Dampak Ngeri Bagi Menengah ke Bawah,” CNBC Indonesia , Aug. 20, 2022. https://www.cnbcindonesia.com/news/20220820194435- 4-365301/kalau-pertalite-naik-ini-dampak-ngeri-bagi-menengah-ke-bawah (accessed Dec. 26, 2022).
[6] CNN Indonesia, “Penyebab Pertumbuhan Ekonomi RI Minus 2,07 Persen pada 2020,” CNN Indonesia , Feb. 06, 2021. https://www.cnnindonesia.com/ekonomi/20210206080350-532- 603013/penyebab-pertumbuhan-ekonomi-ri-minus-207-persen-pada-2020 (accessed Dec. 26, 2022).
[7] M. Rasyida, “Naïve Bayes Classification untuk Penentuan Status Penduduk Miskin,” Jurnal Informatika Kaputama(JIK) , vol. 4, no. 2, 2020.
[8] W. Yulita et al. , “Analisis Sentimen Terhadap Opini Masyarakat Tentang Vaksin Covid-19 Menggunakan Algoritma Naïve Bayes Classifier,” JDMSI , vol. 2, no. 2, pp. 1–9, 2021.
[9] A. Nugroho Sekolah Tinggi Teknologi Pelita Bangsa Jl Inspeksi Kalimalang, T. Danas, C. Pusat, and K. Bekasi, “Analisis Sentimen Pada Media Sosial Twitter Menggunakan Naive Bayes Classifier Dengan Ekstrasi Fitur N-Gram,” 2018. [Online]. Available: http://tunasbangsa.ac.id/ejurnal/index.php/jsakti
[10] G. A. Buntoro, “Analisis Sentimen Calon Gubernur DKI Jakarta 2017 Di Twitter,” 2017. [Online]. Available: https://t.co/jrvaMsgBdH
[11] R. Tineges, A. Triayudi, and I. D. Sholihati, “Analisis Sentimen Terhadap Layanan Indihome Berdasarkan Twitter Dengan Metode Klasifikasi Support Vector Machine (SVM),” JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA , vol. 4, no. 3, p. 650, Jul. 2020, doi: 10.30865/mib.v4i3.2181.
[12] H. Annur, “KLASIFIKASI MASYARAKAT MISKIN MENGGUNAKAN METODE NAÏVE BAYES,” 2018.
[13] H. Derajad Wijaya and S. Dwiasnati, “Implementasi Data Mining dengan Algoritma Naïve Bayes pada Penjualan Obat,” JURNAL INFORMATIKA , vol. 7, no. 1, 2020, [Online]. Available: http://ejournal.bsi.ac.id/ejurnal/index.php/ji
[14] D. A. Kristiyanti, Normah, and A. H. Umam, “Prediction of Indonesia Presidential Election Results for the 2019-2024 Period Using Twitter Sentiment Analysis,” Sep. 2019.
[15] A. M. Pravina, I. Cholissodin, and P. P. Adikara, “Analisis Sentimen Tentang Opini Maskapai Penerbangan pada Dokumen Twitter Menggunakan Algoritme Support Vector Machine (SVM),” 2019. [Online]. Available: http://j-ptiik.ub.ac.id