## Sentiment Analysis Penyedia layanan Asuransi dari Media Sosial Twitter
Nalar Istiqomah 1,* , Fanny Novika 2
1,2 Aktuaria, Sekolah Tinggi Manajemen Asuransi Trisakti, Jakarta, Kota, Indonesia Email: 1,* nalar.istiqomah23@gmail.com, 2 novikafanny@gmail.com
*) Email Penulis Utama
Abstrak− Tujuan  dari  penelitian  ini  adalah  menerapkan  analisis  sentimen  untuk  mengevaluasi  pandangan  masyarakat terhadap penyedia layanan asuransi kesehatan, sehingga dapat memahami reputasi penyedia layanan asuransi. Penelitian ini menggunakan algoritme Naïve Bayes untuk mengidentifikasi sentimen pengguna Twitter terkait penyedia layanan asuransi kesehatan  dan  mengevaluasi  akurasi  hasilnya.  Penelitian  ini dilakukan  untuk  mendapatkan  informasi  sentimen  masyarakat tentang  perspektif  penyedia  layanan  asuransi  kesehatan  melalui  media  sosial  twitter.  Pertumbuhan  pengguna  Twitter  yang mencapai  lebih  dari  500  juta  twit  setiap  hari  memberikan  potensi Big  Data untuk  mengevaluasi  pandangan  masyarakat terhadap  asuransi  kesehatan.  Penelitian  ini  menggunakan  metode  penelitian  deskriptif  kualitatif  dengan  dukungan  bahasa pemograman  Python.  Populasi  penelitian  ini  mencakup  semua  twit  yang  diposting  oleh  pengguna  di  Indonesia.  Kami menggunakan  metode purposive sampling , yaitu pemilihan sampel berdasarkan kriteria tertentu  yang sesuai dengan tujuan penelitian,  seperti  twit  yang  berhubungan  dengan  penyedia  layanan  asuransi  kesehatan.  Data  yang  digunakan  adalah  data primer,  yaitu  twit  dari  pengguna  Twitter  di  Indonesia  yang  berkaitan  dengan  penyedia  layanan  asuransi  kesehatan. Pengumpulan  data  dilakukan  melalui web scraping dari  aplikasi  Tweet  Harvest,  dilanjutkan  dengan  proses labeling ,  dan kemudian data dipraproses melalui tahapan pembersihan, tokenisasi, penyaringan, dan stemming . Terakhir, algoritme Naïve Bayes  digunakan  untuk  analisis  sentimen.  Dari  proses  pengambilan  data,  kami  berhasil  mengumpulkan  31.190  data,  yang kemudian  disaring  menjadi 1.483  data  yang  hanya  berupa  hasil review .  Pada tahap pelabelan,  889  twit  mendapatkan  label positif, sementara 594 twit mendapatkan label negatif. Didapatkan akurasi dari algoritme Naïve Bayes adalah 74.41%. Hasil ringkasan twit  menggambarkan pandangan yang beragam terkait BPJS Kesehatan dan asuransi kesehatan swasta. Terdapat pandangan positif terhadap BPJS Kesehatan, termasuk premi yang terjangkau, cakupan penyakit kritis, dan pendaftaran tanpa medical  check-up.  Namun,  ada  kritik  terhadap  prosedur  pengobatan  yang  dianggap  rumit,  kesulitan  dalam  menghentikan keanggotaan, dan perdebatan tentang prinsip gotong royong. Di sisi lain, asuransi kesehatan swasta mendapatkan pandangan positif  karena  prosedur  yang  lebih  sederhana,  antrian  cepat,  dan  pilihan  produk  yang  sesuai  dengan  penghasilan  individu. Namun, terdapat juga pandangan negatif, termasuk gangguan telemarketing , kasus gagal bayar oleh penyedia asuransi, dan konsumen yang merasa tertipu ketika asuransi pendidikan beralih menjadi asuransi kesehatan tanpa persetujuan mereka.
Kata Kunci: BPJS Kesehatan; Naïve Bayes; Penyedia layanan Asuransi; Sentiment Analysis; Twitter
Abstract− The  aim  of  this  research  is  to  apply  sentiment  analysis  to  assess  the  public's  opinions  of  health  insurance companies, in order to gain insights into the reputation of these companies. This research employed the Naïve Bayes algorithm to identify sentiments expressed by Twitter users concerning health insurance companies and to evaluate the accuracy of the results. This research was conducted to obtain information on public sentiment regarding the perspective of health insurance service providers through Twitter media. The rapid growth of Twitter users, with over 500 million tweets posted daily, presents an opportunity for utilizing Big Data to assess public sentiment regarding health insurance. This research utilizes a qualitative descriptive  research  methodology,  supported  by  various  tools  such  as  Tweet  Harvest,  Microsoft  Excel,  and  Python.  The research population encompasses all tweets posted by users in Indonesia. We applied a purposive sampling method, which involves selecting samples based on specific criteria aligned with the research objectives. These criteria include tweets related to health insurance companies using specific keywords. The data used consists of primary data, namely tweets from Twitter users in Indonesia related to health insurance companies. Data collection was carried out through web scraping from the Twitter application,  followed  by  a  labeling  process.  Subsequently,  the  data  underwent  preprocessing  stages,  including  cleaning, tokenization, filtering, and stemming. Finally, the Naïve Bayes algorithm was applied for sentiment analysis. During the data collection  process,  we  successfully  gathered  31,190  data  points,  which  were  then  filtered  to  include  1,483  data  points representing review outcomes. In the labeling stage, 889 tweets received a positive label, while 594 tweets were assigned a negative label.It was found that the accuracy of the Naïve Bayes algorithm was 74.41%. The summary of tweets illustrates diverse  views  regarding  BPJS  Health  and  private  health  insurance.  There  is  a  positive  view  of  BPJS  Health,  including affordable premiums, critical illness coverage, and registration without medical check-ups. However, there has been criticism of the treatment procedures as complicated, difficulties in discontinuing membership, and debate about the principle of mutual cooperation. On the other hand, private health insurance is gaining positive views due to simpler procedures, quick queues, and  a  choice  of  products  that  suit  individual  income.  However,  there  are  also  negative  views,  including  telemarketing interference, cases of failure to pay by insurance providers, and consumers who feel cheated when education insurance turns into health insurance without their consent.
Keywords : BPJS Health; Naïve Bayes; Insurance Company; Sentiment Analysis; Twitter

## 1. PENDAHULUAN
Asuransi adalah perjanjian antara penanggung (biasanya Perusahaan asuransi) dan masyarakat sebagai tertanggung  (pemegang  polis).  Masyarakat  sebagai  pemegang  polis  berhak  mendapatkan  proteksi  atas penggantian  ganti  rugi  dari  penanggung  sesuai  dengan  ketentuan  pada  polis.  Di  sisi  lain,  pemegang  polis mempunyai kewajiban untuk melakukan pembayaran premi kepada perusahaan asuransi. Sebaliknya, Perusahaan asuransi  berkewajiban  untuk  membayarkan  ganti  rugi  saat  pemegang  polis  mengalami  suatu  kemalangan  saat pembayaran premi telah diterimanya [1].
Terdapat  banyak  jenis  asuransi,  salah  satu  yang  paling  banyak  digunakan  yaitu  asuransi  kesehatan. Asuransi  kesehatan  adalah  bentuk  perlindungan  yang  menjanjikan  kepada  pemegang  polis  untuk  mengganti semua pengeluaran  medis, seperti biaya perawatan di  fasilitas kesehatan, biaya operasi,  dan biaya obat-obatan yang  diperlukan[2].  Dengan  memiliki  asuransi  kesehatan,  pemegang  polis  atau  peserta  mendapatkan  jaminan bahwa biaya-biaya medis tertentu akan ditanggung oleh penyedia layanan asuransi. Di Indonesia, semakin banyak penduduk yang mendapatkan perlindungan asuransi kesehatan dari tahun ke tahun. Pada tahun 2014, jumlahnya mencapai  133.423.653  orang,  sementara  pada  tahun  2015  meningkat  menjadi  156.790.287  orang.  Pada  tahun 2016, jumlah tertanggung mencapai 171.939.254 orang, dan pada tahun 2017, mencapai 187.982.949 orang. Pada tahun  2018,  jumlah  tertanggung  asuransi  kesehatan  melonjak  menjadi  208.054.199  orang  [3].  Tercatat  hingga tahun 2018 sudah lebih dari 75% masyarakat Indonesia telah dicakup oleh asuransi kesehatan. Peningkatan ini perlu dianalisis sejalan dengan reputasi asuransi kesehatan di mata masyarakat.
Disamping  itu,  penting  juga  untuk  mempertimbangkan  reputasi  penyedia  layanan.  Reputasi  penyedia layanan  adalah  aset  berharga  yang  memberikan  keunggulan  dalam  persaingan,  karena  penyedia  layanan  akan dianggap  sebagai  entitas  yang  terpercaya,  dapat  diandalkan,  dan  bertanggung  jawab  terhadap  karyawan, pelanggan, pemegang saham, dan pasar keuangan. Reputasi yang baik adalah indikator penting dari kepercayaan dan integritas penyedia layanan [4]. Kepercayaan yang diberikan oleh pemangku kepentingan seperti pelanggan, karyawan, investor, dan masyarakat umum sangat penting untuk pertumbuhan dan kelangsungan hidup penyedia layanan. Reputasi penyedia layanan bukan hanya tentang bagaimana penyedia layanan dinilai oleh masyarakat, tetapi berdampak pada kinerja bisnis dan kesuksesannya. Mempertahankan dan meningkatkan reputasi penyedia layanan harus menjadi prioritas utama dalam strategi bisnis jangka panjang [5]. Penyedia layanan yang dihormati oleh  masyarakat  umum  cenderung  mendapatkan  dukungan  dalam  berbagai  aspek,  termasuk  dukungan  dalam proyek lokal dan dukungan dalam upaya berkelanjutan.
Banyak cara bisa dilakukan untuk mengetahui reputasi penyedia layanan, salah satunya dengan melihat review nasabah  atau  pengguna  asuransi  di  media  sosial.  Twitter  adalah  salah  satu platform media  sosial  yang paling populer di Indonesia. Twitter adalah layanan yang memungkinkan teman, keluarga, dan rekan kerja untuk berkomunikasi dan menjaga koneksi melalui pertukaran pesan yang cepat dan mempunyai intensitas yang sering digunakan[6].  Pengguna  dapat  memposting  twit  ,  yang  dapat  berisi  foto,  video,  tautan,  dan  teks.  Adapun  twit adalah  setiap  pesan  yang  diposting  ke  Twitter  yang  dapat  berisi Big  data dalam  bentuk  dokumen  foto,  video, tautan,  serta  teks  [7]. Big  Data perlu  diinterpretasikan  sebagai  kumpulan  informasi  besar  yang  ditandai  oleh besarnya volume, keragaman, dan tingkat kompleksitas. Menerapkan data secara luas dalam operasional penyedia layanan  asuransi  dapat  meningkatkan  nilai  yang  diberikan  oleh  asuransi  pada  berbagai  tingkatan,  dan  dengan demikian  memberikan  keunggulan  kompetitif. Big  data memungkinkan  peningkatan  dalam  penyesuaian penawaran penyedia layanan asuransi kepada klien[8], dalam hal ini seluruh twit yang berkaitan dengan asuransi kesehatan agar dapat mengetahui reputasi asuransi kesehatan di Indonesia.
Penelitian ini bermaksud untuk mengetahui pendapat masyarakat terkait asuransi kesehatan di Indonesia melalui pelaporan di Twitter. Memberikan saran atau rekomendasi melalui platform media sosial telah menjadi peran yang sangat signifikan dalam beragam sektor industri dimana interaksi dan respon dari pelanggan memiliki peran yang krusial dalam kesuksesan bisnis[9]. Twitter telah menjadi aplikasi media sosial ketujuh yang paling banyak digunakan di dunia [10]. Pengguna Twitter di Indonesia mencapai 18,45 juta pada tahun 2022 [11]. Setiap harinya rata-rata ada 500 juta twit diposting setiap hari[12]. Untuk mendapatkan informasi mengenai penyedia layanan asuransi dari sekian banyak twit itu, dibutuhkan salah satu teknik text mining yaitu sentiment analysis . Sentiment  analysis ,  juga  dikenal  sebagai  penambangan  opini,  merupakan  subdisiplin  dari text  mining yang berfokus  pada  analisis  pandangan,  sentimen,  penilaian,  evaluasi,  sikap,  dan  emosi  yang  diekspresikan  oleh seseorang  pembicara  atau  penulis  terhadap  suatu  topik,  produk,  layanan,  organisasi,  individu,  atau  kegiatan tertentu [13]. Tugas utama dari sentiment analysis adalah mengelompokan teks, kemudian menentukan pendapat yang dikemukakan dalam teks tersebut bersifat positif atau negatif. Sentiment analysis juga bisa mengidentifikasi perasaan emosional sedih, gembira, atau marah. Dalam penelitian ini, sentiment analysis akan digunakan pada data Twitter untuk melihat reputasi penyedia layanan asuransi kesehatan.
Penelitian tentang s entiment analysis telah beberapa kali dilakukan dalam berbagai bidang untuk melihat pandangan masyarakat di media sosial. Hasil review platform belanja online dapat dirangkum masukan dari para konsumen  menggunakan sentiment  analysis [14] . Penelitian  lain  juga  dilakukan  untuk  mengetahui  pandangan masyarakat tentang penggunaan vaksin Covid-19 melalui pendekatan Naïve Bayes [15]. Perbedaan dari penelitian
sebelumnya dibandingkan penelitian ini adalah pada objek penelitian, di mana penelitian ini secara spesifik ingin mengetahui pandangan masyarakat tentang asuransi kesehatan.
Sehingga tujuan dari penelitian ini adalah:
1. Menerapkan sentiment  analysis untuk  mengetahui  sentimen/pendapat  masyarakat  pada  penyedia  layanan asuransi kesehatan, sehingga bisa diketahui reputasi penyedia layanan asuransi.
2. Menggunakan  algoritme  Naïve  Bayes  untuk  mengidentifikasi  sentimen user Twitter  terhadap  penyedia layanan asuransi kesehatan serta mengevaluasi akurasi hasilnya.

## 2. METODE PENELITIAN

## 2.1 Metode Penelitian
Penelitian ini  menganalisis  sentimen user Twitter terhadap penyedia layanan asuransi  menggunakan algoritme Naïve  Bayes.  Metode  yang  digunakan  dalam  penelitian  ini  adalah  jenis  metode  penelitian  deskriptif  kualitatif [16].  Penelitian  deskriptif  adalah  jenis  penelitian  yang  bertujuan  untuk  secara  sistematis  dan  akurat menggambarkan  gejala,  fakta,  atau  kejadian  yang  terkait  dengan  sifat  populasi  atau  wilayah  tertentu.  Dalam penelitian  deskriptif,  tidak  ada  upaya  untuk  menentukan  hubungan  antara  variabel  atau  menguji  hipotesis. Tujuannya adalah menggambarkan situasi, peristiwa, atau profil individu atau masyarakat seperti mengambil foto keadaan tersebut [17]. Penelitian ini bersifat menjabarkan suatu fenomena yaitu sentimen user Twitter terhadap penyedia layanan asuransi kesehatan. Penelitian ini dilakukan dengan cara mengumpulkan dan menganalisis data berdasarkan pada karakteristik tertentu yaitu user Indonesia dan twit yang membahas penyedia layanan asuransi kesehatan.  Dalam  melakukan  penelitian  ini,  peneliti  dibantu  oleh  beberapa tools aplikasi  sebagai  alat  bantu. Adapun tools tersebut adalah: 1. Tweet Harvest untuk crawling atau scraping data Twitter 2. Microsoft Excel untuk menyimpan data hasil scraping Twitter
3. Bahasa pemograman Python untuk pengolahan data

## 2.2 Populasi dan Sampel
Populasi dalam penelitian ini merujuk pada seluruh twit  yang diposting oleh pengguna dari Indonesia. Karena jumlah  twit  yang  berasal  dari  Indonesia  di platform Twitter  sangat  besar,  dan  tidak  semuanya  relevan  dengan tujuan penelitian, maka diterapkan metode pemilihan sampel. Dalam penelitian ini, digunakan metode purposive sampling ,  dimana  sampel  dipilih  berdasarkan  kriteria  khusus  yang  relevan  dengan  tujuan  penelitian.  Kriteria sampel yang digunakan mencakup twit yang berasal dari Indonesia dan berhubungan dengan penyedia layanan asuransi kesehatan, seperti twit yang mencakup kata kunci tertentu seperti penyedia layanan asuransi kesehatan, BPJS kesehatan, layanan asuransi kesehatan, pengecualian asuransi kesehatan, dan pelayanan asuransi kesehatan.

## 2.3 Teknik Pengumpulan Data
Data  yang  digunakan  pada  penelitian  ini  adalah  data  primer  yaitu  data  twit user Twitter  di  Indonesia  tentang penyedia layanan asuransi kesehatan. Adapun pengumpulan data, dilakukan dengan cara scrapping menggunakan aplikasi Tweet Harvest. Kegiatan pengolahan data, atau dengan kata lain, ekstraksi data dari internet atau platform media  sosial,  bertujuan  untuk  mengungkapkan  pola-pola  yang  tersembunyi  di  dalamnya  inilah  yang  disebut scrapping [18]. Data yang dikumpulkan merupakan seluruh twit mulai dari tahun Januari 2020 hingga September 2023. Tahapan pengumpulan data dijelaskan pada Gambar 1.
Gambar 1. Tahap pengumpulan Data
Mulai Membuat akun dan login ke Twitter
Mendapatkan API Twitter developer
Scraping menggunakan Tweet Harvest Hasil scraping disimpan dalam Excel Selesai

## 2.4 Teknik Analisis Data
Sebelum  melakukan  analisis  data,  dilakukan  praproses  data  terlebih  dahulu.  Tahapan  ini  bertujuan  untuk membersihkan  data  dan  menyesuaikan  format  data  sehingga  data  bisa  dimasukkan  kedalam  algortima  Naïve Bayes. Pada tahap praproses, terdapat beberapa langkah yang harus dilakukan, yaitu:
1. Cleaning , pada tahap ini dilakukan case folding atau merubah teks menjadi huruf kecil. Selain itu. dilakukan pula  hal-hal  seperti  menghapus  karakter  selain  huruf,  menghapus username pengguna  atau mentions (@), menghapus hashtag (#), menghapus URL atau link dan menghapus emoticon .
2. Tokenizing , pada tahapan tokenizing , setiap kata akan dipisahkan berdasarkan spasi yang ditemukan.
3. Filtering ,  pada  tahap  ini  dilakukan  pembuangan  kata-kata  tidak  penting  dari  hasil tokenizing .  Selain  itu, dilakukan  juga  penghapusan  tanda  baca  dan stopword . Stopword diproses  pada  sebuah  kalimat  jika mengandung kata-kata yang sering keluar dan dianggap tidak penting seperti kata penghubung (yang, di, ke, dari, dan).
4. Stemming , pada tahapan stemming , dilakukan pengubahan kata berimbuhan menjadi kata dasar, misal dari ditulis menjadi tulis.
Setelah dilakukan praproses, dilakukan proses labeling . Pada tahap ini dilakukan pemberian label pada tiap data twit berdasarkan isi twit -nya. Label berupa tag positif dan negatif. Contoh labeling dijelaskan pada Tabel 1.
Tabel 1. Contoh Labeling twit Label sampe detik ini gak akan pernah maafin asuransi bumi putera karena gak cairin duit hak  orang2  yang  ikut  asuransinya.  kepada  petinggi  bumi  putera  dan  seluruh  orang yang kecipratan duitnya, i wish you a very painful death, i wish you a very rot in hell. Negatif Selalu  amaze  gue  sm  kantor  yg  ngasih  asuransi  tp  gaada  limitnya,  perawatan  gigi berjutjut tp pulang2 gak bayar samsek tuh bener2 benefit++++++++. dokter senang bisa ngasih perawatan maksimal, pasien senang krn semua dicover asuransi
Positif
Labeling dilakukan  secara  otomatis  dengan  menggunakan  program  Python.  Kemudian  dicek  kembali  secara manual untuk memastikan label sudah benar.
Data yang telah dipraproses dan diberi label, dapat dipakai untuk klasifikasi menggunakan Naïve Bayes. Berikut adalah tahapan yang dilakukan:
1. Pembagian data menjadi data latih dan data uji. Data latih sebanyak 80% akan digunakan untuk membuat model klasifikasi dengan Naïve Bayes. Sedangkan data uji sebanyak 20% digunakan untuk menguji model klasifikasi yang dihasilkan apakah sudah cukup akurat atau belum.
2. Naïve  Bayes adalah  teknik  klasifikasi  yang  menggunakan  Teorema  Bayes.  Teknik  klasifikasi  ini  akan memprediksi kelas data dengan menghitung peluangnya. Berikut adalah rumus yang digunakan:
𝑃((𝐴|𝐵)) = 𝑃(𝐵|𝐴) ∗ 𝑃(𝐴)
𝑃(𝐵)
Keterangan: P(A│B): Probabilitas A terjadi dengan bukti bahwa B telah terjadi (probabilitas superior) P(B│A): Probabilitas B terjadi dengan bukti bahwa A telah terjadi P(A): Peluang terjadinya A P(B): Peluang terjadinya B
Intinya, Teorema Bayes menemukan probabilitas ketika kita mengetahui probabilitas tertentu lainnya. Pada pemograman Python, kita tidak perlu  menghitung peluangnya secara  manual. Cukup  menggunakan fungsi pada Python yaitu MultinomialNB() . 3. Setelah model klasifikasi selesai, model bisa di gunakan untuk memprediksi sentimen data baru.
Tahapan analisis data terdapat pada Gambar 2.
Gambar 2. Tahap Analisis Data

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN

## 3.1 Pembahasan Hasil Data Scrapping
Data yang dikumpulkan berasal dari twit masyarakat yang mengandung kata kunci asuransi kesehatan, BPJS dan beberapa  penyedia  layanan  asuransi  kesehatan  seperti  AIA,  FWD,  Generalie,  Mandiri  in  Health  dan  lain sebagainya.  Sebelum  melakukan  proses scrapping data  Twitter,  kita  harus  mempunyai  akun  Twitter  terlebih dahulu. Hal ini dilakukan agar kita mendapatkan token atau auth_token sebagai penanda bahwa kita memiliki akses ke halaman pencarian Twitter. Sejak bulan Juli 2023, Twitter telah membatasi twit yang dapat dibaca atau di- scarpping per harinya, yaitu: 1. Akun verified (centang biru) dapat membaca hingga 6000 twit per hari.
2. Akun tidak verified (akun biasa) hanya dapat membaca 600 twit per hari
3. Akun baru hanya bisa membaca 300 twit per hari. Dikarenakan adanya pembatasan, proses scrapping dilakukan setiap harinya dengan melibatkan beberapa akun Twitter  secara  bersamaan.  Penelitian  ini  menggunakan  Tweet  Harvest,  sebuah software yang  menggunakan bahasa  pemrograman  Python.  Dalam  proses  ini,  kami  menggunakan  auth_token  Twitter  sebagai  tanda keanggotaan  dan  hak  akses  ke  halaman  pencarian  Twitter.  Hasil  pengambilan  data  dari  Twitter  kemudian disimpan dalam format file Excel. Gambar 3 menunjukkan contoh data yang diperoleh dari proses pengambilan data tersebut.
Praproses data
Cleaning
Tokenizing Filtering Stemming Mulai Hasil scraping data Twitter Pembagian data Data latih Data uji Pemodelan klasifikasi dengan Naïve Bayes Evaluasi Prediksi sentimen Selesai Model Klasifikasi Labeling
Gambar 3 . Contoh Data Hasil Scrapping
Terdapat beberapa kolom yaitu:
● created_at, adalah waktu (hari, tanggal, bulan, tahun dan jam) twit dibuat oleh user
● id_str, nomor identitas dari twit (Post Identifier ( integer casted inside string ))
● full_text, adalah isi twit yang dibuat oleh user contoh: “@renayku Bener banget, kak! Asuransi itu sangat penting, karena kalau beban biaya kesehatan ditanggung sendiri itu berat. Dulu aku nggak percaya sama the power of asuransi, tapi setelah ada temen yg share pengalamannya saat sakit, lsg buru2 bikin asuransi. Aku pake AXA pun loh.”
● quote_count, banyaknya twit dikutip ( quoted ) oleh user lain
● reply_count, banyaknya twit dibalas oleh user lain
● retwit_count, banyaknya twit di re- tweet oleh user lain
● favorite_count, banyaknya twit disukai user lain
● lang, bahasa yang digunakan dalam twit. Penelitian ini memilih twit yang berbahasa Indonesia (in)
● user_id_str, nomor identitas dari user Twitter
● conversation_id_str, nomor identitas percakapan (jika ada reply )
● username, nama user dari pemilik twit
● twit_url, alamat URL dari twit
Tidak semua data tersebut dipakai pada tahapan selanjutnya. Hanya kolom full_text yang akan digunakan. Karena penelitian ini berfokus dalam menentukan sentimen pada twit. Dari hasil scrapping didapat data sebanyak 35.190 secara lengkap terdapat pada Tabel 2.
Tabel 2. Total Data Scrapping Jan Feb Mar Apr Mei Jun Jul Agt Sept Okt Nov Des TOTA L 2020 672 769 926 728 1157 981 1078 1042 678 691 545 608 9875 2021 868 592 562 795 477 603 711 621 574 1122 943 86 7954 2022 624 1147 749 468 501 1092 551 482 713 1186 955 708 9176 2023 1065 990 867 846 1086 792 849 875 815 8185 Grand Total 35190
Dari  35.190  data  hasil scrapping, tidak  semua  berupa  pendapat  pada  asuransi  kesehatan,  banyak  yang  berupa promosi asuransi kesehatan, edukasi, podcast, berita, penggalangan dana, pengalaman user saat di luar negeri, lowongan kerja, fasilitas yang didapatkan dari kantor dan konten tentang rencana keuangan. twit yang berisi hal tersebut tidak dimasukkan dalam analisis. Jumlah hasil data seleksi  yang berisi review /testimoni terdapat pada Tabel 3.
Tabel 3. Total Data Scrapping Tahun Total  data  hasil scrapping Twit  yang  berisi review/testimoni 2020 9875 314 2021 7954 512 2022 9176 304 2023 8185 353 Grand Total 35190 1483

## 3.2 Praproses Data
Sebanyak 1.483 data twit yang telah dipilih akan dipraproses terlebih dahulu sebelum digunakan untuk algoritme Naïve Bayes. Berikut adalah tahapan untuk praproses data twit: 1. Casefolding (mengubah twit kedalam  huruf  kecil),  menghapus karakter  yang bukan huruf (termasuk angka juga dihapus), URL, emoticon , hashtag dan mention . Data sebelum melewati praproses terdapat pada Gambar 4.
Gambar 4. Data Sebelum Praproses
Adapun data yang telah melewati tahap praproses terdapat pada Gambar 5.
Gambar 5. Data Setelah Praproses
2. Tokenizing ,  yaitu  memisahkan  kalimat  menjadi  kata.  Setiap  dideteksi  spasi,  maka  kata  dipisahkan.  Hasil tokenizing terdapat pada Gambar 6.
Gambar 6. Data Tokenizing
3. Langkah selanjutnya adalah membuang stopword . Stopword adalah kata yang tidak memiliki makna. Contoh stopword dalam Bahasa Indonesia adalah yang, ke, di, dari, adalah, dsb. Setelah stopword dibuang, dilakukan proses stemming yaitu mengubah kata yang berimbuhan menjadi kata dasar.  Pada penelitian ini, digunakan library Sastrawi dari Python. Sastrawi Python adalah library dari Python yang memungkinkan kita mengubah kata berimbuhan menjadi kata dasarnya (dalam bahasa Indonesia). Hasil langkah ini, terdapat pada Gambar 7.
Gambar 7. Data setelah dibuang stopword -nya dan dilakukan stemming
4. Data  hasil stemming kemudian  dihitung  bobotnya  menggunakan  tf-idf  ( term  frequency–inverse  document frequency ).  Tf-idf  adalah  ukuran  statistik  yang  menggambarkan  pentingnya  suatu  istilah  terhadap  sebuah dokumen.  Semakin  sering  sebuah  kata  muncul  dalam  dokumen,  maka  semakin  penting  kata  tersebut.  Kata yang memiliki bobot tinggi, bisa dijadikan “ciri” kelas tertentu. Misal jika kata “syukur” tinggi bobotnya tinggi di kelas positif, maka kata “syukur” merupakan kata khas atau ciri dari kelas positif. Hasil tf-idf untuk twit nomor 0 dan 1 terdapat pada Gambar  8.
Gambar 8. Data hasil perhitungan bobot tf-idf
(0,117) mempunyai arti angka 0 adalah indeks twit . Angka 0 berarti twit ke-0. Angka 117 adalah indeks kata (ditentukan random oleh  mesin).  Kemudian  untuk  yang  (1,3215)  itu  berarti  twit  ke-1  dan  indeks  kata  ke- 3215.Untuk angka setelah indeks, misal 0.41504, 0.375123 dan seterusnya, adalah bobot dari kata berdasarkan perhitungan tf-idf. Semakin tinggi nilai bobot, maka semakin penting kata tersebut.
5. Data kemudian dibagi menjadi data latih dan data uji. Sebanyak 80% data digunakan sebagai data latih untuk membuat model klasifikasi menggunakan Naïve Bayes. Adapun 20% data sisanya digunakan untuk menguji model  klasifikasi  sehingga  diketahui  akurasinya.  Data  uji  akan  dimasukkan  ke  model  klasifikasi  kemudian dibandingkan kelas hasil prediksi (menggunakan algoritme klasifikasi) dengan kelas asli data uji. Jika sama, maka algoritme klasifikasi dapat memprediksi kelas dengan tepat. Jika berbeda maka kebalikannya, algoritme klasifikasi salah memprediksi kelas data uji.

## 3.3 Labeling Data
Data  yang  sudah diproses kemudian diolah lebih lanjut  menggunakan pemrograman Python  untuk diberi label sebagai sentimen positif atau negatif. Algoritme Python akan mengidentifikasi kata-kata yang merupakan penanda sentimen positif dan negatif. Misalnya, jika terdapat kata "berguna," itu akan dianggap sebagai sentimen positif, sementara  jika  ada  kata  "mahal,"  itu  dianggap  sebagai  sentimen  negatif.  Namun,  tidak  semua  hasil  pelabelan dengan menggunakan pemrograman Python tersebut selalu tepat, karena terdapat beberapa twit yang mengandung kata-kata positif dan negatif dalam satu kalimat, seperti contoh berikut:
“ Walaupun aku kadang kesel sama sistem BPJS, tapi serius BPJS tuh berguna bgt, ga cuma BPJS sih, ya intinya asuransi kesehatan, yg namanya sakit orang kan gatau ya, yah kadang beberapa operasi/obat ga bisa ke cover, but at least kan sudah berusaha ”
Oleh karena itu, pada penelitian ini dilakukan pengecekan kembali secara manual. Contoh hasil Labeling terdapat pada Tabel 4.
Tabel 4. Contoh Hasil Labeling
Full Text Label @sabdaps  Bpjs  adalah  asuransi  kesehatan  dengan  coverage  yang  mantab  betul!  Not perfect, but almost. Positif @wikusabira Yeps, betul banget ini BPJS Tenaga Kerja juga bantu banget saat saya di PHK  waktu  pandemic,  BPJS  Kesehatan  banyak  bantu  oma  saya  saat  berobat  katarak sesaat sebelum dia meninggal. Positif Hal yang membangongkan adalah aku bayar asuransi kesehatan swasta yang mahal tapi tidak bisa dipake berobat jalan. Alias  mahal benar obatnya kalau mandiri begini, bpjs antrinya bukan main Negatif @selphieusagi Iya, asuransi kesehatan emang penting sih. Minimal bpjs. kalau bisa yang lain syukur Positif saya sangat jarang complaint di sosmed kayak gini, tapi karena ini sudah wasting time, penjelasannya  kurang,  dan  ini  sangkut  pautnya  ke  masalah  kesehatan,  makanya  saya review  buruk  kayak  gini.  Jadi  tiati  guys  kalau  mau  pilih  asuransi,  jangan  gampang percaya mulut2 manis diawal, thanks Negatif @arievrahman Iya aku juga ngerasain kemarin pake asuransi kesehatan yang lumayan mahal ternyata tidak jamin lebih bagus.. Negatif
Dari keseluruhan data yang dianalisis, terdapat 889 twit mendapatkan label positif dan 594 twit mendapatkan label negatif. Word cloud (kata yang sering muncul) untuk kelas positif terdapat pada Gambar 9 dan word cloud untuk kelas negatif terdapat pada Gambar 10.
Gambar 9. Word cloud kelas positif
Beberapa contoh kata yang termasuk kelas positif dan negative terdapat pada Tabel 5.
Tabel 5. Beberapa Contoh Kata yang Termasuk Kelas Positif dan Negatif
Kata Positif Kata Negatif Asuransi Asuransi swasta BPJS Kesehatan BPJS Kesehatan Asuransi swasta Bayar Dicover Asuransi kesehatan Asuransi Wanda hamida Keluarga Beda Fasilitas Premi Untung Susah Axa Mandiri Usaha Manfaat Obat Gratis Perintah Wajib Korban

## 3.4 Klasifikasi dengan Naïve Bayes
Tahapan  terakhir  adalah  klasifikasi  menggunakan  algoritme  Naïve  Bayes  dan  perhitungan  akurasi.  Klasifikasi Naïve  Bayes dilakukan  dengan  menggunakan  fungsi MultinomialNB() ,  adapun  perhitungan  akurasi menggunakan fungsi confusion_matrix() . Hasil akurasi pemograman terdapat pada Gambar 11.

## Gambar 11 Evaluasi Model
Dari tahapan-tahapan tersebut, didapatkan akurasi dari algoritme Naïve Bayes adalah 74.41%. Tingkat akurasi algoritme  Naïve  Bayes  belum  cukup  baik  untuk  menduga  sentimen user Twitter  terhadap  penyedia  layanan asuransi kesehatan. Diduga karena adanya kalimat positif dan negatif yang ada dalam satu twit (seperti yang telah dibahas  pada  tahap  labeling),  sehingga  algoritme  sulit  mengidentifikasi purely positif  atau  negatif.  Pada word cloud yang didapat juga Gambar 4 dan Gambar 5 diketahui ada beberapa kata yang masuk ke kedua kelas. Contoh: BPJS Kesehatan, Asuransi Kesehatan, Asuransi Swasta itu sering muncul di kelas positif dan negatif. Hal tersebut disebabkan karena banyak pro-kontra di dalam twit, ada yang mendukung ada pula yang mencela. Contoh: “aku kesel  sama  sistem  BPJS”  di  sisi  lain,  yang  menggunakan  review  positif  berkata:”tapi  BPJS  berguna  banget”. Penggunaan  singkatan, typographical  error (salah  ketik)  dan  penggunaan  kata  tidak  baku  juga  bisa  jadi merupakan penyebab kurangnya akurasi algoritme Naïve Bayes.

## 3.5 Pembahasan Analisis Data
Dari hasil analisis juga diketahui, hal-hal yang banyak dibicarakan terkait asuransi kesehatan pada tahun 2020- 2023 terdapat pada Tabel 6.
Tabel 6. Hal-hal yang Dibicarakan
Tahun Topik yang banyak dibicarakan 2020 1. Berita korupsi BPJS
2. Vaksin Covid tidak bisa pake BPJS
3. Premi BPJS naik saat pandemi
4. Karyawan BPJS menggunakan asuransi swasta
5. Prokontra BPJS bangkrut (ada yang mengharapkan BPJS bangkrut, tapi ada juga yang mendukung adanya BPJS) 2021 1. Wanda hamidah ditipu prudential
2. Anies baswedan menggrebek penyedia layanan asuransi equity terkait kebijakan WFH
3. Data BPJS bocor
4. Pro-kontra  Kitabisa,  OVO,  Gojek  meluncurkan  asuransi  kesehatan  dengan premi 10-ribuan 2022 1. pemberlakuan kelas rawat inap standar (KRJS)
2. pro-kontra  kebijakan  pemerintah  mewajibkan  BPJS  (banyak  yang  keberatan harus membayar iuran BPJS setiap bulan padahal sudah punya asuransi swasta.
Mereka inginnya BPJS tidak diwajibkan jika sudah memiliki asuransi kesehatan lain. Tapi banyak juga yang mendukung sistem “gotong-royong” di BPJS) 2023 1. Bapak Prabowo banyak melakukan kampanye tentang asuransi kesehatan dalam rangka pilpres
2. BPJS belum melayani infertilitas
3. Meningkatnya klaim asuransi kesehatan karena ISPA
4. Berita mengenai istri Indra Bekti menggalang dana saat suaminya sakit (karena tidak mempunyai asuransi kesehatan)
5. karyawan BPJS menggunakan asuransi swasta
6. pro kontra BPJS halal-haram
Dari  ringkasan  hasil  twit  menurut  pandangan  masyarakat  terkait  BPJS  Kesehatan  dapat  dilihat  sisi  positif  dan negatifnya. Adapun review positif dari Masyarakat pengguna Twitter adalah: 1. BPJS Kesehatan dipilih karena mempunyai premi yang murah
2. BPJS Kesehatan mencakup berbagai jenis penyakit termasuk penyakit kritis dan operasi
3. Pendaftaran BPJS Kesehatan dapat dilakukan tanpa medical check-up terlebih dahulu, tidak mengenal pre- existing condition dan terdapat plafon yang tidak terbatas.
Adapun review negatif dari Masyarakat pengguna Twitter adalah: 1. Proses pengobatan dengan BPJS Kesehatan  melibatkan prosedur  yang rumit dan  memerlukan  waktu  yang cukup lama untuk menunggu antrian.
2. BPJS Kesehatan membuat sulitnya proses penghentian kepesertaan karyawan swasta karena setiap pekerja diwajibkan memiliki BPJS. Banyak orang merasa kesulitan saat harus membayar premi ganda, untuk asuransi swasta maupun BPJS.
3. Nampaknya ada tuntutan agar setiap individu memiliki BPJS Kesehatan, seolah-olah menjadi prasyarat untuk transaksi jual-beli properti atau untuk pelaksanaan perjalanan Haji/Umroh.
4. BPJS  Kesehatan  seharusnya  menjadi  program  gotong  royong  antara  kelompok  yang  lebih  mampu  dan kelompok yang kurang mampu, namun ironisnya, justru masyarakat yang lebih mampu yang menanggung beban BPJS Kesehatan.
Dari  ringkasan  hasil  twit  menurut  pandangan  masyarakat  terkait  Asuransi  Kesehatan  Swasta  dapat  dilihat  sisi positif dan negatifnya juga. Adapun review positif dari masyarakat pengguna Twitter adalah: 1. Asuransi swasta memiliki prosedur yang mudah dan antri lebih cepat
2. Terdapat banyak pilihan produk yang tersedia, dapat dipilih dan disesuaikan dengan penghasilan individu
Adapun negatif dari Masyarakat pengguna Twitter adalah:
1. Terdapat  banyak  tawaran  melalui  telepon,  bahkan  memberi  kesan  memaksa  membeli  produk  karena dihubungi berulang kali
2. Banyaknya kasus gagal bayar penyedia layanan asuransi seperti asuransi Jiwasraya dan Bumi Putera
3. Adanya konsumen yang merasa ditipu, awalnya ditawari asuransi pendidikan namun beralih secara sepihak menjadi asuransi kesehatan
4. Masih ditagih pembayaran melalui autodebet rekening padahal masa polis sudah selesai
5. Berubahnya produk yang dibeli dari asuransi kesehatan menjadi asuransi jiwa tanpa pemberitahuan.

## 4. KESIMPULAN
Telah dilakukan sentiment analysis pada data Twitter dari user Indonesia yang mengandung kata kunci terkait asuransi  kesehatan.  Tujuan  penelitian  ini  adalah  untuk  mengetahui  pendapat  masyarakat  Indonesia  terhadap penyedia layanan asuransi kesehatan melalui data twit. Media sosial Twitter dipilih, karena Twitter merupakan salah  satu  media  sosial  yang  paling  banyak  digunakan  di  Indonesia.  Pengguna  Twitter  di  Indonesia  mencapai 18,45 juta pada tahun 2022.
Sebanyak 35.190 data twit dikumpulkan mulai dari Januari 2020 sampai September 2023. Namun, tidak semua data twit tersebut relevan dengan tujuan penelitian, sehingga perlu dilakukan seleksi. Setelah dilakukan seleksi, didapat 1.483 data twit yang melalui tahapan praproses yaitu tokenizing , filtering , stemming dan labeling . Data yang sudah dipraproses kemudian digunakan untuk sentiment analysis menggunakan algoritme Naïve Bayes. Didapatkan akurasi dari algoritme Naïve Bayes adalah 74.41%. Tingkat akurasi algoritme Naïve Bayes belum cukup  baik  untuk  menduga  sentimen user Twitter  terhadap  penyedia  layanan  asuransi  kesehatan.  Hal  ini disebabkan  karena  adanya  kalimat  positif  dan  negatif  yang  ada  dalam  satu  twit,  sehingga  algoritme  sulit mengidentifikasi purely positif atau negatif. Pada word cloud yang didapat juga diketahui ada beberapa kata yang masuk kedalam kedua kelas (positif dan negatif). Hal tersebut disebabkan karena banyak pro-kontra di dalam twit, ada  yang  mendukung  ada  pula  yang  mencela.  Penggunaan  singkatan, typographical  error (salah  ketik)  dan penggunaan kata tidak baku juga bisa menjadi penyebab kurangnya akurasi algoritme Naïve Bayes.
Diperlukan analisis lebih lanjut untuk meningkatkan akurasi sentiment analysis untuk mengetahui pendapat masyarakat pada penyedia layanan asuransi kesehatan ini. Diantaranya dengan menambah data uji sehingga data input semakin beragam. Melakukan tahap praproses lebih teliti seperti mengatasi singkatan, salah ketik dan kata tidak  formal.  Selain  itu,  karena  Naïve  Bayes  hanya  mengidentifikasi  kata  per  kata,  diperlukan  algoritme  lain seperti sequential  pattern  mining untuk  mengidentifikasi  pola  kemunculan  kata.  Misal  jika  kata  BPJS  diikuti dengan kata kesal maka Negatif. Jika BPJS diikuti kata berguna maka Positif.
Dari  hasil  analisis  juga  diketahui  hal-hal  yang  menyebabkan  masyarakat  berpendapat  negatif  pada  layanan asuransi kesehatan, diantaranya: prosedur yang rumit dan memerlukan waktu yang cukup lama untuk menunggu antrian, pro-kontra wajib BPJS Kesehatan bagi karyawan swasta, telemarketing yang mengganggu, kasus gagal bayar dan lain sebagainya. Harapannya dari hasil analisis ini dapat dijadikan bahan evaluasi dan perbaikan layanan asuransi kesehatan.

## UCAPAN TERIMAKASIH
Terima  kasih  disampaikan  kepada  pihak-pihak  yang  telah  mendukung  terlaksananya  penelitian  ini.  Seluruh pimpinan  STMA  Trisakti  yang  telah  mendukung  dan  menyediakan  fasilitas  penelitian.  Tak  luput  pula  kepada kepala P3M (Pusat Penelitian dan Pengabdian kepada Masyarakat) STMA Trisakti atas motivasi serta komitmen dalam  memayungi  penelitian. Tak  lupa  pula  ucapan  terima  kasih  kepada  rekan-rekan  sivitas  akademik  STMA Trisakti

## REFERENCES
[1] P. J. Ng, J. Rumengan, F. Fadlan, and I. Idham, “Eksistensi Otoritas Jasa Keuangan Dalam Memberikan Perlindungan Hukum Kepada Pemegang Polis Asuransi,” J. Ius Const. , vol. 5, no. 2, p. 196, 2020, doi: 10.26623/jic.v5i2.2308.
[2] N. Suyatna, “Effectiveness of OJK ’ s Stimulus Policy Accounting of Qardh Funds on Solvency Level (During Covid- 19 Pandemic) in The Sharia Life Insurance Sector in Indonesia,” J. Ekon. , vol. 11, no. 01, pp. 689–696, 2022.
[3] Badan Pusat Statistik, “Jumlah Penduduk Yang Dicakup Asuransi Kesehatan Atau Sistem Kesehatan Masyarakat per 1000  Penduduk,  2014  -  2018,”  2019.  https://bps.go.id/dynamictable/2018/07/02  12:58:57.544653/1513/jumlah- penduduk-yang-dicakup-asuransi-kesehatan-atau-sistem-kesehatan-masyarakat-per-1000- penduduk.html#:~:text=Jumlah Penduduk Yang Dicakup Asuransi Kesehatan Atau Sistem,ini. Badan Pusat Sta.
[4] H. Jasin, S. Mujiatun, M. Fauzi Rambe, and R. Bahagia Siregar, “Apakah Kepercayaan Memediasi Pengaruh Reputasi Bank dan Religiusitas Terhadap Purchase Intention?,” J. Ilm. Manaj. dan Bisnis , vol. 22, no. 1, pp. 86–102, 2021,
doi: 10.30596/jimb.v22i1.5630.
[5] M.  Ahmadi,  H.  Hairul,  and  K.  Kurniaty,  “Analisis  Inovasi  Fitur  Pelayanan  Pada  Aplikasi  Dalam  Meningkatkan Kualitas Kinerja Driver Ojek Online PT. GOJEK INDONESIA BANJARMASIN.” Universitas Islam Kalimantan, 2019.
[6] C.  Destitus,  W.  Wella,  and  S.  Suryasari,  “Support  Vector  Machine  VS  Information  Gain:  Analisis  Sentimen Cyberbullying di Twitter Indonesia,” Ultim. InfoSys J. Ilmu Sist. Inf. , vol. 11, no. 2, pp. 107–111, 2020.
[7] H. Priyatna and M. L. Fatahillah, Kamus Teknologi Informasi dan Komunikasi . Nuansa Cendekia, 2023.
[8] M. Tanninen, “Contested technology: Social scientific perspectives of behaviour-based insurance,” Big Data Soc. , vol. 7, no. 2, p. 2053951720942536, 2020.
[9] M. Qazi, K. Tollas, T. Kanchinadam, J. Bockhorst, and G. Fung, “Designing and deploying insurance recommender systems using machine learning,” Wiley Interdiscip. Rev. Data Min. Knowl. Discov. , vol. 10, no. 4, pp. 1–33, 2020, doi: 10.1002/widm.1363.
[10] D. Kurnianingrum, N. Nugraha, D. Disman, B. S. Purnomo, and M. Karmagatri, “The Role of Twitter in Business, Economics, and Finance Research: a Bibliometric Analysis,” J. Theor. Appl. Inf. Technol. , vol. 101, no. 15, pp. 6092– 6113, 2023.
[11] I.  A.  Asqolani  and  E.  B.  Setiawan,  “Hybrid  Deep  Learning  Approach  and  Word2Vec  Feature  Expansion  for Cyberbullying Detection on Indonesian Twitter.,” Ingénierie des Systèmes d’Information , vol. 28, no. 4, 2023.
[12] M. Ahlgren, “STATISTIK TWITTER, FAKTA & TREN UNTUK 2023,”
Websiterating . https://www.websiterating.com/id/research/twitter-statistics/.
[13] S. Liu and S. D. Young, “A survey of social media data analysis for physical activity surveillance,” J. Forensic Leg. Med. , vol. 57, pp. 33–36, 2018.
[14] L. Yang, Y. Li, J. Wang, and R. S. Sherratt, “Sentiment Analysis for E-Commerce Product Reviews in Chinese Based on  Sentiment  Lexicon  and  Deep  Learning,” IEEE  Access ,  vol.  8,  pp.  23522–23530,  2020,  doi: 10.1109/ACCESS.2020.2969854.
[15] C. Villavicencio, J. J. Macrohon, X. A. Inbaraj, J. H. Jeng, and J. G. Hsieh, “Twitter sentiment analysis towards covid- 19 vaccines in the Philippines using naïve bayes,” Inf. , vol. 12, no. 5, 2021, doi: 10.3390/info12050204.
[16] W. Wagiran, “Metodologi penelitian pendidikan: Teori dan implementasi,” Yogyakarta Budi Utama , 2013.
[17] L.  P.  Mahyuni, Strategi  Praktis  Penelitian  dan  Penulisan  Karya  Ilmiah  Untuk  Sukses  Publikasi  Pada  Jurnal Bereputasi . Syiah Kuala University Press, 2021.
[18] E.  Yuniar,  D.  S.  Utsalinah,  and  D.  Wahyuningsih,  “Implementasi  Scrapping  Data  Untuk  Sentiment  Analysis Pengguna Dompet Digital dengan Menggunakan Algoritma Machine Learning,” J. Janitra Inform. dan Sist. Inf. , vol. 2, no. 1, pp. 35–42, 2022, doi: 10.25008/janitra.v2i1.145.