Received June1 st ,2012; Revised June25 th , 2012; Accepted July 10 th , 2012

## Analisis Opini Masyarakat Terhadap Pemberlakuan ERP Di Jalan Ibu Kota Jakarta
Ahmad Al Kaafi * 1 , Suparni 2 , Hilda Rachmi 3
1,2 Teknologi Informasi, Fakultas Teknik dan Informatika, Universitas Bina Sarana Informatika
3 Sistem Informasi Kampus Kota Bogor, PSDKU Kota Bogor, Universitas Bina Sarana Informatika
e-mail: * 1 ahmad.akf@bsi.ac.id , 2 suparni.spn@bsi.ac.id , 3 hilda.hlr@bsi.ac.id

## Abstrak
Kepadatan  penduduk  yang  tinggi  di  Jakarta,  meningkatkan  mobilitas  dan  aktivitas masyarakat  sehingga  menimbulkan  berbagai  masalah  seperti  perumahan,  sampah,  kemacetan lalu  lintas  dan  kurangnya  fasilitas  umum  yang  membuat  kawasan  perkotaan  semakin  padat. Berbagai upaya telah dilakukan Pemerintah Kota DKI Jakarta guna mengurangi kemacetan dan polusi  udara  salah  satunya  akan  menerapkan  sistem  Electronic  Road  Pricing  (ERP).  Hal  ini menimbulkan  sorotan  pro  dan  kontra  dikalangan  masyarakat  luas  terutama  di  media  sosial Twitter.  Oleh  karena  itu,  diperlukan  teknik  yang  tepat  untuk  mengevaluasi  opini  tersebut, sehingga otomatis opini tersebut diklasifikasikan ke dalam kategori positif dan negatif. Untuk itu dilakukan  sebuah  analisis  opini  mengenai  pemberlakuan  ERP  di  Jalan  Ibu  Kota  Jakarta menggunakan algoritma Support Vector Machine (SVM). Tujuan dari penelitian ini adalah untuk dapat membantu pemerintah dalam proses pengambilan keputusan dalam pembuatan kebijakan terkait  ERP  dengan  mengetahui  tingkat  opini  publik,  yang  dapat  dilihat  dari  sampel  data komentar  Twitter  serta  mengetahui  tingkat  akurasi,  recall,  dan  precision  serta  menampilkan klasifikasi  emosi  tweets  yang  didapat.  Tahapan  ini  dimulai  dari  crawling  1000  data  tweet berbahasa  Indonesia,  pre-processing,  pelabelan,  implementasi,  validasi  dan  evaluasi. Berdasarkan penelitian ini disimpulkan algoritma SVM memiliki hasil akurasi yang baik dengan nilai 87.63%, recall 98.32% dan precission 81.10%.
Kata kunci — Electronic Road Pricing (ERP) , Analisis Opini, Support Vector Machine

## Abstract
The  high  density  of  population  in  Jakarta  increases  mobility  and  community  activity, causing  various  problems  such  as  housing,  garbage,  traffic  congestion  and  the  lack  of  public facilities that make urban areas more and more dense. Various efforts have been made by the DKI Jakarta City Government to reduce congestion and air pollution, one of which will implement the Electronic Road Pricing system. (ERP). This leads to the pros and cons of the general public, especially  on  social  media.  Therefore,  appropriate  techniques  are  required  to  evaluate  such opinions, so that the opinions are automatically classified into positive and negative categories. To do this, an analysis of the opinion about the ERP treatment in the Jakarta Capital Street using the Support Vector Machine algorithm was carried out. (SVM). The aim of this study is to be able to help governments in the decision-making process in ERP-related policy-making by knowing the level of public opinion, which can be seen from the sample of Twitter comment data as well as know the degree of accuracy, recall, and precision and display the emotional classification of tweets  obtained.  This  phase  begins  with  crawling  1000  Indonesian-language  tweet  data,  pre- processing,  labelling,  implementation,  validation  and  evaluation.  Based  on  this  study,  it  was concluded  that  the  SVM  algorithm  had  good  accuracy  results  with  a  value  of  87.63%,  recall 98.32% and precision of 81.10%.
Keywords — Electronic Road Pricing (ERP), Sentiment Analysis, Support Vector Machine
2

## 1. PENDAHULUAN

## D
KI Jakarta di samping sebagai ibukota dan pusat bisnis juga merupakan salah satu kota dengan jumlah penduduk terbanyak di Indonesia yakni 16 ribu orang/km 2 , data ini berdasarkan hasil  laporan  Statistika  Indonesia  2023  [1].  Kepadatan  penduduk  Jakarta  yang  sudah  tinggi, meningkatkan pergerakan dan aktivitas masyarakat yang menimbulkan berbagai masalah seperti perumahan,  sampah,  kemacetan  lalu  lintas  dan  kurangnya  fasilitas  umum,  sehingga  kawasan perkotaan pun semakin meluas dengan berkembangnya kawasan pinggiran kota sebagai alternatif hunian bagi masyarakat atau disebut sebagai Urban Sprawl. Urban sprawl merupakan salah satu pembawa dampak negatif, antara lain gaya hidup yang menggunakan mobil pribadi sebagai alat transportasi utama, terutama di daerah pinggiran kota [2].
Berdasarkan  laporan  statistika  Indonesia  2023  jumlah  kendaraan  bermotor  menurut provinsi dan jenis kendaraan tahun 2020-2022 di DKI Jakarta sebesar 21.856.081 unit terdiri dari 3.766.059 mobil penumpang, 37.180 bus, 748.395 truk dan 17.304.447 sepeda motor [1]. Jumlah ini mengalami kenaikan sebesar 4,05% dibanding data tahun 2021. Banyaknya jumlah kendaraan tanpa didukung dengan kapasitas jalan dan transportasi umum yang memadai akan menyisakan suatu permasalahan yaitu kemacetan dan polusi udara. Kualitas udara yang buruk baik di dalam maupun di luar ruangan dapat menyebabkan kurang lebih 7 (tujuh) juta kematian per tahun akibat berbagai penyakit seperti stroke, penyakit jantung, penyakit paru obstruktif kronik, kanker paru- paru dan infeksi saluran pernafasan [3].
Berbagai  upaya  telah  dilakukan  Pemerintah  Kota  DKI  Jakarta  guna  mengurangi kemacetan  dan  polusi  udara  seperti  peningkatan  dan  peremajaan  angkutan  massal,  penerapan pembatasan  lalu  lintas  bermotor  dengan  sistem three  in  one ,  penerapan  pembatasan  lalu  lintas bermotor dengan sistem ganjil genap, penambahan ruas jalan hingga akan menerapkan konsep jalan berbayar atau Electronic Road Pricing (ERP) [4].
Sistem ERP di Jakarta akan diterapkan pada ruas jalan tertentu untuk setiap kendaraan yang  melintas  dengan  menetapkan  tarif  tertentu  [5].  Tarif  yang  akan  dikenakan  adalah  tarif puncak  dan  tarif  normal  yang  disesuaikan  dengan  tingkat  kepadatan  lalu  lintas  dan  kecepatan kendaraan dalam kawasan ERP [6].
Januari 2023, Kepala Dinas Perhubungan DKI Jakarta Syafrin Liputo menegaskan siap mengikuti hasil keputusan DPRD untuk memperkenalkan Electronic Road Pricing (ERP) yang sudah dibahas sejak tahun 2006  [7]. Hal ini menjadi sorotan yakni mengimplementasikan ERP namun hingga kini belum ada kebijakan dan regulasi yang jelas terkait ERP. Saat ini baru tersedia Rancangan Peraturan Daerah Pengendalian Lalu Lintas Secara Elektronik (Raperda PPLE) yang masih  dibahas  bersama  DPRD.  Kepala  Dinas  Perhubungan  DKI  Jakarta  mengatakan,  selain perda, penerapan jalur pembayaran elektronik juga menunggu Peraturan Daerah (Pergub) yang akan menjadi pedoman pelaksana perda tersebut [8].
Tentu  saja  ini  hal  ini  menimbulkan  pro  dan  kontra  dikalangan  masyarakat  terkait penerapan ERP. Tidak sedikit masyarakat melakukan protes akan diterapkan ERP yang dinilainya tidak  akan  menyelesaikan  permasalahan  kemacetan,  melainkan  hanya  memindahkan  titik kemacetan saja disamping belum jelasnya regulasi yang akan diberlakukan seperti apa. Disisi lain banyak  masyarakat  yang  mendukung  akan  hal  penerapan  ERP  yang  dinilai  akan  mengurangi pemakaian kendaraan pribadi dengan menetapkan tarif pada kendaran yang melintas di kawasan ERP.  Oleh  karena  itu,  pengendara  harus  memutuskan  apakah  akan  terus  mengemudi  melalui kawasan tersebut atau beralih ke angkutan umum atau mencari jalur alternatif lainnya.
Pandangan dan opini masyarakat terhadap pro dan kontra implementasi ERP pun muncul di  media  sosial,  termasuk  Twitter.  Penelitian ini  bertujuan  untuk  memetakan dan menganalisis jaringan komunikasi yang terbentuk di media sosial Twitter  agar pemangku kepentingan dapat menyelaraskan dengan harapan masyarakat dalam merumuskan kebijakan dan regulasi.
3
Menurut  data  riset  di  tahun  2022,  sebanyak  575.000  orang  melakukan  tweeting  setiap menit  sepanjang  hari  di  tahun  2022  [9].  Twitter  sendiri  selalu  update  dengan  topik-topik yang banyak dibicarakan para penggunanya [10]. Informasi yang terkandung dalam tweet terdiri dari opini positif dan negatif [10]. Mengetahui semua opini di Twitter dengan membaca seluruh tweet bukan teknik yang efisien, karena memakan waktu lama. Oleh karena itu, diperlukan teknologi yang tepat untuk mengevaluasi opini tersebut, sehingga otomatis opini tersebut diklasifikasikan ke dalam kategori positif dan negatif. Tekniknya adalah analisis sentimen. Analisis sentimen, juga dikenal  sebagai  penambangan  sentimen,  adalah  proses  memahami,  mengekstraksi,  dan memproses data berbasis teks untuk mengekstraksi informasi yang terkandung dalam sentimen tersebut [11].
Tujuan  dari  penelitian  ini  adalah  untuk  dapat  membantu  pemerintah  dalam  proses pengambilan keputusan dalam pembuatan kebijakan terkait ERP dengan mengetahui tingkat opini publik, yang dapat dilihat dari sampel data komentar Twitter dan perbandingan opini positif dan negatif. Selain itu guna mengetahui tingkat akurasi analisis sentimen pro dan kontra penerapan ERP  di  beberapa  jalan  Ibu  Kota  Jakarta  pada  media  sosial  Twitter  menggunakan  metode klasifikasi Support Vector Machine.
Penelitian  terdahulu  telah  dilakukan  terkait  dengan  analisis  sentimen  ulasan  terhadap Pengguna Aplikasi Video Conference Google Meet [12]. Penelitian ini bertujuan menggolongkan data  ulasan  dalam  bentuk  sentimen  positif  atau  negatif  dari  5160  data  ulasan.  Hasil  akurasi menggunakan  algoritma  SVM  sebesar  87.02%  sedangkan  metode  Logistic  Regression  sebesar 85.17%.
Penelitian  serupa  juga  telah  dilakukan  terkait  analisis  sentimen  review  film  yakni  film parasite  dengan  metode  Naive  Bayes  dengan  menggunakan  R  Programming.  Dari  proses Scrapping  didapatkan  99.521  data  tweet  lalu  dilakukan  preprocessing  dan  analisi  data.  Hasil analisis  yang  dilakukan  menggunakan  metode  Naive  Bayes  didapatkan  dua  sentimen  yaitu sentimen emotion dan polarity yakni emotion, anger, disgust, pear, joy, sadness, dan surprise serta hasil polarity cenderung negatif [13].
Penelitian berikutnya [14] terkait analisis sentimen ulasan masyarakat tentang pinjaman online  melalui  Twitter  menggunakan  Rapid  Miner  Studio.  Data  yang  digunakan  adalah  hasil crawling terhadap opini masyarakat tentang pinjaman online pada twitter sebanyak 200 ulasan, Selanjutnya  data  masuk  ke  tahap  preprocessing  (Tokenize,  Transform  Cases,  Filter  Stopword, Stemming) kemudian tahap pengolahan data dengan menerapkan cross validation menggunakan algoritma Support Vector Machine (SVM). Hasilnya terdapat 59% ulasan Negatif dan 41% ulasan Positif dengan tingkat akurasi sebesar 62.00%, dinilai cukup baik.
Penelitian lain terkait analisis sentimen masyarakat terhadap lintas topik seperti data twit Pilgub Jabar 2018, Pilpres 2019, dan pandemik COVID-19 menggunakan struktur tree berbasis leksikon [15]. Penelitian tersebut menguji data twit pada masa kampanye Pilgub Jawa Barat 2018 sebanyak sebanyak 394 tweet sedangkan pilpres 2019 secara real-time pada tanggal 13 Februari -16 April  2019  dan  pandemik  COVID-19  secara  real-time  pada  tanggal 16  April  2020-15 Mei 2020. Hasil akurasi Metode tree-based memberikan akurasi sebesar 64.97% (naik 1.26%) untuk data  Pilgub  Jabar  2018  dan  64.33%  (naik  11.41%)  untuk  data  Pilpres  2019  dan  66.24%  (naik 7.61%) pada data pandemi COVID-19.

## 2. METODE PENELITIAN
Analisis  sentimen termasuk dalam salah satu area Natural Language Processing (NLP) dan  merupakan  proses  yang  digunakan  untuk  membantu  menentukan  isi  suatu  kumpulan  data berupa pendapat atau opini (sentiment) dalam bentuk tertulis tentang suatu isu atau peristiwa yang mengarah  ke  arah  positif,  negatif  atau  netral  [16]  [17]  [18].  Secara  umum,  analisis  sentimen diterapkan  pada  berbagai  aspek,  seperti  prediksi  harga  saham,  isu  politik,  kepuasan  terhadap produk atau layanan, analisis reputasi, dan lain sebagainya [18].
Analisis  sentimen  atau  opinion  mining  merupakan  cabang  ilmu  dari  data  mining  yang biasanya  digunakan  untuk  menganalisis  data  tekstual  berupa  sebuah  opini  yang  mengandung
4
polaritas sehingga nantinya menghasilkan sebuah informasi yang memiliki nilai positif, negatif, atau  netral  [16]  [17].  Dalam  sekumpulan  teks  terdapat  ratusan  bahkan  ribuan  istilah  unik,  jika menggunakan  semua  istilah  untuk  mengklasifikasikan  teks,  mungkin  akan  mendapatkan  hasil yang  buruk  karena  beberapa  istilah  tidak  membantu  klasifikasi  dan  beberapa  istilah  dapat menyesatkan pengklasifikasi [19].
Penelitian ini mengarah pada opini publik tentang ERP melalui media sosial Twitter. Data yang  digunakan  berupa  tweet  berbahasa  Indonesia  (mentions,  reply,  like,  retweet).  Peneliti melakukan  beberapa  langkah  metodologis  untuk  memperoleh  dan  menganalisis  data.  Berikut tahapan penelitian yang dilakukan, antara lain:
a. Pengumpulan Dataset
Dilakukan dengan teknik crawling dengan menggunakan tools RStudio. Peneliti mengekstrak data tweet dari awal Januari hingga akhir Januari 2023 sebanyak 1000 tweet dengan kata kunci Jalan Berbayar atau ERP dalam bahasa Indonesia di media sosial Twitter. Semua tweet yang diterima disimpan dalam file .csv untuk dianalisis.
b. Pre-processing
Tahapan  dimana  pemilihan  data  dilakukan  agar  data  yang  akan  digunakan  menjadi  lebih terstruktur. Peneliti melakukan tahap pre-processing dengan menggunakan tools RStudio pada penelitian ini, meliputi:
1. Cleaning Process
Pembersihan  teks  tweet,  seperti  menghapus  substring,  menghapus  HTML  dan  URL, menghapus  emoji,  menghapus  mention  dan  hashtag,  serta  menghapus  kata-kata  gaul dengan mengimpor kosakata bahasa Indonesia.
2. Case folding
Proses konversi seluruh teks (tweet) ke format standar (huruf kecil).
3. Stemming
Proses pencarian kata dasar dari sebuah kata dengan menghilangkan imbuhannya.
4. Tokenizing
Proses mengubah tweet dengan membagi teks, yang dapat berupa kalimat, paragraf atau dokumen, menjadi token/bagian tertentu.
5. Stopword Removal
Proses  pemilihan  kata-kata  penting  dari  hasil  token  dan  menghilangkan  kata-kata  yang tidak  perlu  pada tweet ( stopwords )  misalnya  kata  penghubung  seperti  "dan",  "atau", "kemudian" dan seterusnya atau kata-kata yang tidak berpengaruh pada proses klasifikasi.
c. Pelabelan
Setiap kata yang dipisahkan dalam data  saat  Pre-processing diberi label menggunakan tools RStudio untuk menentukan polaritas setiap kata. Untuk menemukan kata-kata positif, negatif digunakan pencocokan kata dengan daftar kata opini Bahasa Indonesia (Positif/Negatif)[20]. Jika  satu  tweet  mengandung  lebih  banyak  kalimat  positif  daripada  negatif,  hasil keseluruhannya adalah positif dan bernilai (+1). Jika jumlah pernyataan negatif lebih banyak dari  jumlah  pernyataan  positif,  maka  hasil  penjumlahannya  adalah  negatif  dan  bernilai  (-1) [20].
d. Implementasi
Pada  tahap  ini  akan  dilakukan  proses  dari  analisis  sentimen  dengan  menerapkan  algoritma klasifikasi  Support  Vector  Machine  (SVM)  guna  memberikan  pola  terbaik  dengan menghasilkan akurasi yang tinggi.
e. Validasi dan Evaluasi Hasil
Validasi  dibagi  menjadi  10 bagian.  Pada proses  training  dan  testing dilakukan  sebanyak 10 kali. Penilaian hasil dan akurasi dilakukan dengan menggunakan confusion matrix dan kurva ROC untuk memperkirakan hasil AUC. Confusion Matrix merupakan teknik yang digunakan dalam mengevaluasi klasifikasi model guna memperkirakan objek yang benar atau salah [21].
5
Kurva  ROC merupakan kurva  yang biasa  digunakan  oleh para  peneliti  untuk  mengevaluasi hasil prediksi. yang menggambarkan kinerja klasifikasi terlepas dari distribusi atau kesalahan kelas, pada sumbu vertikal mewakili nilai positif dan sumbu horizontal mewakili nilai negatif [22].
Gambar 1 Kerangka Penelitian
3. HASIL DAN PEMBAHASAN
Pengambil dataset percakapan di Twitter yang berkaitan dengan kata kunci jalan berbayar atau ERP dalam bahasa Indonesia dilakukan menggunakan pemrograman R melalui Autentikasi Twitter API.

## Gambar 2 Data Crawling
Dari  total  dataset  sebanyak  1.000  sampel  tweet  dengan  kata  kunci  jalan  berbayar  atau ERP  di  media  sosial  Twitter.  Kemudian  dilakukan  tahap  preprocessing  teks  dengan  beberapa langkah  meliputi  proses  cleaning,  case  folding,  stemming,  tokenizing  dan  stopword  removal. Tahapan  pre-processing  dilakukan  untuk  mengolah  data  mentah  menjadi  kumpulan  data  yang lengkap [11].
6

## Tabel 1 Tahapan Preprocessing
Proses Output Teks asli Ketua  Komisi  B  DPRD  DKI  Jakarta,  Ismail  memproyeksikan,  Pemerintah Provinsi (Pemprov) DKI Jakarta akan memperoleh keuntungan sebesar Rp60
miliar setiap harinya dari penerapan ERP.
#ERP #NewsUpdate https://t.co/svYs51cp8W Cleaning Process Ketua  Komisi  B  DPRD  DKI  Jakarta,  Ismail  memproyeksikan,  Pemerintah Provinsi (Pemprov) DKI Jakarta akan memperoleh keuntungan sebesar Rp60 miliar setiap harinya dari penerapan ERP. Case Folding ketua  komisi  b  dprd  dki  jakarta  ismail  memproyeksikan  pemerintah  provinsi pemprov  dki  jakarta  akan  memperoleh  keuntungan  sebesar  rp  miliar  setiap harinya dari penerapan erp Stemming ketua komisi b dprd dki jakarta ismail proyeksi pemerintah provinsi pemprov dki jakarta akan oleh untung besar rp miliar tiap hari dari terap erp Tokenizing "ketua"      "komisi"     "b"          "dprd"       "dki"        "jakarta"    "ismail" "proyeksi"   "pemerintah" "provinsi"   "pemprov"    "dki"        "jakarta"    "akan" "oleh"       "untung"     "besar"      "rp"         "miliar"     "tiap"       "hari"      "dari" "terap"      "erp" Stopword Removal "ketua"      "komisi"     "b"          "dprd"       "dki"        "jakarta"    "ismail" "proyeksi"   "pemerintah" "provinsi"   "pemprov"    "dki"        "jakarta"   "untung"
"rp"   "miliar"     "terap"      "erp"
Setelah  tahap pre-processing  dilakukan,  selanjutnya  satu  per  satu  tweet  dilakukan  proses pembobotan  kata  dan  pengklasifikasian  Sentimen.  Proses  eksekusi  menggunakan  tools  RStudio  dengan memasukkan skrip pencocokan dan pembobotan tweets dengan kamus kata yang berisi kata positif dan kata negatif dalam Bahasa Indonesia sehingga mengahasilkan skor  bahwa tweets tersebut  condong ke positif atau negatif. Hasil pengklasifikasian Sentimen dapat dilihat pada tabel 3.
Gambar 3 Hasil P engklasifikasian Sentimen
Tahap selanjutnya menggunakan tools RapidMiner untuk pemrosesan text mining  guna mendapatkan  akurasi  dalam  menerapkan  algoritma  Support  Vector  Machine.  Semua  data  di validasi silang k=10 kali, membagi data menjadi dua bagian, yaitu data training dan data testing, setelah itu didapat akurasinya.

## 7
Gambar 4 Proses Pengolahan Data Pada RapidMiner
Setelah  dilakukan  analisis  prediksi  menggunakan  metode  algoritma  Support  Vector Machine  di  rapid  miner  mengenai  Electronic  Road  Pricing  atau  ERP,  hasil  nilai  akurasi  yang didapatkan  tertuang  pada  Gambar  2.  Nilai  Akurasi  Algoritma  Support  Vector  Machine  adalah 87.63% dengan margin +/- 2.88%, rata-rata mikro sebesar 87.63%. Dengan demikian nilai akurasi maksimal  adalah  90.51%  dan  nilai  akurasi  minimal  adalah  84.75%,  sedangkan  nilai  recall  dan precission yang dihasilkan adalah 98.32% dan 81.10%.
Gambar 5 Nilai Akurasi Algoritma Support Vector Machine
Gambar 6 Nilai Precission Algoritma Support Vector Machine
8
Gambar 7 Nilai Recall Algoritma Support Vector Machine
Gambar 7 adalah ROC Support Vector Machine yang memiliki AUC (Area Under Curve) termasuk kedalam kategori Excellent Classification karena kinerja akurasi AUC mencapai 0,996 dan berada di antara kisaran 0,900-1,000.
Gambar 8 Kurva AUC Algoritma Support Vector Machine
Selain mencari akurasi pada Algoritma Support Vector Machine, juga disajikan tebaran kata  yang  digunakan  dalam  sebuah  teks  pada  tweet  terkait  ERP.  Kata  yang  sering  muncul diantaranya: jalan, bayar, erp, jakarta, macet, bijak, rencana, elektronik dll seperti pada Gambar 9.

## Gambar 9 Tebaran kata pada tweet ERP
Gambar 10 Box Plot Tweet Profiler ERP
Dari  gambar  10  menunjukan  pengelompokan  jumlah  komentar  berdasarkan  emosi menggunakan  klasifikasi  Ekman,  terlihat  4  kategori  emosi  yang  terbentuk  dari  tweet  para pengguna  twitter  terkait  klaim  ERP.  Data  tersebut  menunjukan  bahwa  pengguna  twitter  yang melakukan tweet merasa terkejut sebanyak 494, sedih sebanyak 413, senang sebanyak 41, takut sebanyak 34.
Berdasarkan analisa di atas dapat disimpulkan bahwa masyarakat merasa terkejut terkait akan diterapkannya sistem ERP di beberapa ruas jalan Ibu Kota Jakarta. Hal ini didasari belum siapnya kebijakan dan peraturan terkait implementasi sistem ERP seperti apa dan meyakini bahwa ERP  bukan  solusi  yang  tepat  untuk  mengatasi  kemacetan  di  jalan  Ibu  Kota  Jakarta,  sehingga masyarakat berharap adanya kebijakan dan peraturan yang jelas terkait implementasikan sistem ERP. Namun tidak sedikit juga masyarakat yang merasa setuju dan senang akan diberlakukannya sistem ERP, berharap masyarakat akan mengurangi pemakaian kendaraan pribadi dan beralih ke transportasi umum.
10

## 4. KESIMPULAN
Berdasarkan hasil dari proses pengujian yang telah dilakukan terhadap 1000 tweets terkait ERP dari media sosial Twitter menggunakan algoritma dibutuhkan usaha yang besar pada tahap Pre-processing karena banyak tahapan yang dilakukan guna menghasilkan data yang baik. Respon sentiment masyarakat terkait ERP berdasarkan klasifikasi sentimen cenderung mengarah negatif. Berdasarkan  klasifikasi  emosi  tweet  yang  dihasilkan  menunjukan  masyarakat  terkejut  akan diberlakukannya sistem ERP di beberapa ruas jalan ibu kota Jakarta, dikarenakan belum jelasnya peraturan atau kebijakan terkait penerapan ERP dan menganggap ERP bukan suatu solusi yang optimal  untuk  mengatasi  kemacetan  di  DKI  Jakarta,  melainkan  hanya  memindahkan  titik kemacetan.  Oleh  karena  itu  pemangku  kebijakan  dapat  mempertimbangkan  hal  ini  saat merumuskan atau mengkaji peraturan terkait penerapan ERP.
Hasil  pengujian  analisis  sentimen  terkait  ERP  menggunakan  algoritma  SVM menunjukan hasil yang baik, yakni tingkat akurasinya sebesar 87.63%, Precission sebesar 81.10% dan Recall sebesar 98.32%.

## 5. SARAN
Sebagai  perbaikan  untuk  penelitian  selanjutnya,  perlu  dilakukan  kajian  lebih  detail mengenai perbandingan hasil analisis sentimen dengan menggunakan algoritma klasifikasi selain SVM, seperti Naïve Bayes atau K-Nearest Neighbor serta dapat menambah dataset agar semakin banyak informasi yang diperoleh, semakin rendah nilai ketidakpastiannya.

## UCAPAN TERIMA KASIH
Terima kasih kepada semua tim yang terlibat pada penyusunan penelitian ini.

## DAFTAR PUSTAKA
[1] Badan Pusat Statistik, Statistical Yearbook of Indonesia 2023 , 03200.2303., vol. 1101001. Badan Pusat Statistik (BPS), 2023.
[2] A.  Juliana,  A.  A.  Senopati,  and  L.  Diana,  “Penerapan  Konsep  Transit  Oriented Development (TOD) di Kawasan Plaza Indonesia, Jakarta,” J. Archit. Innov. , vol. 5, no. 1, p. 24, 2021.
[3] D.  A.  Kristiyanti,  E.  Purwaningsih,  E.  Nurelasari,  A.  Al  Kaafi,  and  A.  H.  Umam, “Implementation  of  Neural  Network  Method  for  Air  Quality  Forecasting  in  Jakarta Region,” J. Phys. Conf. Ser. , vol. 1641, no. 1, 2020.
[4] A.  D.  Limantara,  L.  D.  Krisnawati,  S.  Winardi,  and  S.  W.  Mudjanarko,  “Solusi Pengawasan  Kebijakan  Mengatasi  Kemacetan  Jalan  dan  Parkir  Kota  Berbasis  Internet Cerdas,” Semin. Nas. Teknol. dan Rekayasa Inf. , no. November, pp. 1–6, 2017.
[5] N.  A.  Putri  and  F.  SURYANI,  “Penerapan  Electronic  Road  Pricing  (ERP)  Di  Jalan Matraman, DKI Jakarta,” IKRAITH-Teknologi , vol. 7, no. 1, pp. 1–10, 2022.
[6] F. Adilah and A. Nadjam, “Potensi Penerapan Sistem Electronic Road Pricing (Erp) Di Dki Jakarta,” Constr. Mater. J. , vol. 2, no. 1, pp. 13–22, 2020.
[7] C.  Indonesia,  “Jalan  Berbayar  ERP  Jakarta  Masih  Mandek  di  Pembahasan  Regulasi.” [Online]. Available: https://www.cnnindonesia.com/otomotif/20230129133755-579- 906229/jalan-berbayar-erp-jakarta-masih-mandek-di-pembahasan-regulasi. [Accessed: 21-Mar-2023].
11
[8] C.  Indonesia,  “Wacana  ERP  Jakarta  Belum  Diterapkan  Sejak  Era  Gubernur  Sutiyoso.” [Online]. Available: https://www.cnnindonesia.com/otomotif/20230110202615-579- 898673/wacana-erp-jakarta-belum-diterapkan-sejak-era-gubernur-sutiyoso. [Accessed: 21-Mar-2023].
[9] “What  Happen  in  an  Internet  Minute  2023  -  Bond  High  Plus.”  [Online].  Available: https://www.bondhighplus.com/2022/01/08/what-happen-in-an-internet-minute/. [Accessed: 24-Mar-2023].
[10] D. Atika, Styawati, and A. A. Aldino, “TERM FREQUENCY-INVERSE DOCUMENT FREQUENCY  SUPPORT  VECTOR  MACHINE  UNTUK  ANALISIS  SENTIMEN OPINI MASYARAKAT TERHADAP TEKANAN MENTAL PADA MEDIA SOSIAL TWITTER  Term  Frequency-Inverse  Document  Frequency Support  Vector  Machine  for Analysis of Public Opinion Sen,” J. English Lang. Teach. Learn. , vol. 3, no. 4, 2022.
[11] A. Al Kaafi, H. Rachmi, and S. Suparni, “Komparasi Algoritma Klasifikasi pada Analisis Sentimen  Klaim  Manfaat  Jaminan  Hari  Tua  Comparison  of  Classification  Algorithms toward Sentiment Analysis on Claim of Old Age Guaranteed,” vol. 12, pp. 79–88, 2023.
[12] A. Novantika, “Analisis Sentimen Ulasan Pengguna Aplikasi Video Conference Google Meet  menggunakan  Metode  SVM  dan  Logistic  Regression,” Prism.  Pros.  Semin.  Nas. Mat. , vol. 5, pp. 808–813, 2022.
[13] S. Fransiska and Yolanda, “Analisis Sentimen Twitter Untuk Review Film Menggunakan Algoritma Naive Bayes Classifier ( Nbc ) Pada Sentimen R Programming,” J. Siliwangi , vol. 5, no. 2, pp. 68–71, 2019.
[14] D. S. Utami and A. Erfina, “Analisis Sentimen Pinjaman Online di Twitter Menggunakan Algoritma  Support  Vector  Machine  (SVM),” SISMATIK  (Seminar  Nas.  Sist.  Inf.  dan Manaj. Inform. , vol. 1, no. 1, pp. 299–305, 2021.
[15] F. T. Saputra, Y. Nurhadryani, S. H. Wijaya, and D. Defina, “Analisis Sentimen Bahasa Indonesia pada Twitter Menggunakan Struktur Tree Berbasis Leksikon,” J. Teknol. Inf. dan Ilmu Komput. , vol. 8, no. 1, p. 135, 2021.
[16] V.  K.  S.  Que,  A.  Iriani,  and  H.  D.  Purnomo,  “Analisis  Sentimen  Transportasi  Online Menggunakan Support Vector Machine Berbasis Particle Swarm Optimization,” J. Nas. Tek. Elektro dan Teknol. Inf. , vol. 9, no. 2, pp. 162–170, 2020.
[17] B.  Laurensz  and  Eko  Sediyono,  “Analisis  Sentimen  Masyarakat  terhadap  Tindakan Vaksinasi dalam Upaya Mengatasi Pandemi Covid-19,” J. Nas. Tek. Elektro dan Teknol. Inf. , vol. 10, no. 2, pp. 118–123, 2021.
[18] M. I. Fikri, T. S. Sabrila, and Y. Azhar, “Perbandingan Metode Naïve Bayes dan Support Vector Machine pada Analisis Sentimen Twitter,” Smatika J. , vol. 10, no. 02, pp. 71–76, 2020.
[19] X.  Deng,  Y.  Li,  J.  Weng,  and  J.  Zhang,  “Feature  Selection  for  Text  Classification:  A review,” Muiltimed Tools Appl , pp. 257–276, 2018.
[20] S.  F.  Pratama,  R.  Andrean,  and  A.  Nugroho,  “Analisis  Sentimen  Twitter  Debat  Calon Presiden  Indonesia  Menggunakan  Metode  Fined-Grained  Sentiment  Analysis,” JOINTECS (Journal Inf. Technol. Comput. Sci. , vol. 4, no. 2, p. 39, 2019.
[21] A.  M.  Pravina,  I.  Cholissodin,  and  P.  P.  Adikara,  “Analisis  Sentimen  Tentang  Opini Maskapai Penerbangan pada Dokumen Twitter Menggunakan Algoritme Support Vector Machine (SVM),” J.  Pengemb. Teknol.  Inf.  dan  Ilmu Komput. , vol.  3,  no.  3,  pp.  2789– 2797, 2019.
[22] N.  Hadianto,  H.  B.  Novitasari,  and  A.  Rahmawati,  “Klasifikasi  Peminjaman  Nasabah Bank Menggunakan Metode Neural Network,” J. Pilar Nusa Mandiri , vol. 15, no. 2, pp. 163–170, 2019.