## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI: 10.30865/mib.v7i1.5491

## Analisis Sentimen Pengguna Twitter Terhadap Kenaikan Harga Bahan Bakar Minyak (BBM) Menggunakan Metode Logistic Regression
Muhammad Raja Nurhusen, Jamaludin Indra, Kiki Ahmad Baihaqi *
Fakultas Ilmu Komputer, Teknik Informatika, Universitas Buana Perjuangan, Karawang, Indonesia Email: 1 if19.muhammadnurhusen@mhs.ubpkarawang.ac.id, 2 jamaludin.indra@ubpkarawang.ac.id,
3,* kikiahmad@ubpkarawang.ac.id Email Penulis Korespondensi: kikiahmad@ubpkarawang.ac.id
Abstrak− Di  Indonesia  sendiri,  BBM  merupakan  bahan  baku  yang  sangat  penting  bagi  masyarakat,  khususnya  bagi  sektor perindustrian. Kebijakan kenaikan harga BBM memicu kontroversi di media sosial, salah satunya Twitter. Setelah kenaikan harga BBM disahkan, setiap hari di Twitter dipenuhi cuitan dengan hastag (#bbmnaik). Pro dan kontra yang ada di tengah- tengah  masyarakat  tentang  kenaikan  harga  BBM  menjadi  bahan  penelitian  yang  menarik.  Penelitian  ini  bertujuan  untuk menganalisis sentimen masyarakat apakah bersifat penolakan atau mendukung. M etode yang digunakan adalah Logistic Regression dengan dibantu Confusion Matrix untuk perhitungan evaluasi. Keunggulan dari metode ini dibandingkan dengan metode lainnya yaitu metode Logistic Regression sering digunakan untuk membuat sebuah model prediksi yang nilai hasilnya berbentuk ya/tidak, benar/salah, dengan demikian metode ini sangat cocok untuk penelitian ini. Data yang digunakan sebesar 3000 data dengan kata kunci (kenaikan harga bbm). Hasil analisis yang sudah dilakukan bahwa sentimen positif mendapatkan nilai akurasi sebesar 38% dan sentimen negatif sebesar 80%.  Performa klasifikasi metode Logistic Regression memperoleh 73%. Hasil perhitungan evaluasi dengan Confusion Matrix menggunakan data testing sebanyak 600 data mendapatkan tingkat akurasi sebesar 77%, nilai presisi 95%, nilai recall 79%, dan nilai f1 score 86%. Maka dapat disimpulkan hasil dari analisis sentimen yang sudah dilakukan bahwa masyarakat lebih pro terhadap penolakan kenaikan harga BBM.
Kata Kunci: BBM; Klasifikasi; Logistic Regression; Confusion Matrix; Prediksi
Abstract− In Indonesia itself, fuel is a very important raw material for society, especially for the industrial sector. The fuel price hike policy sparked controversy on social media, one of which was Twitter. After the increase in fuel prices was passed, every  day  on  Twitter  was  filled  with  tweets  with  the hashtag  (#bbmnaik).  The  pros  and  cons  that  exist  in  the  community regarding the increase in fuel prices is an interesting research material. This study aims to analyze public sentiment whether it is negative or supportive. The method used is Logistic Regression assisted by the Confusion Matrix for evaluation calculations. The  advantage  of this  method  compared to other  methods  is  that the  Logistic  Regression  method is often  used  to  create  a predictive model whose result values are in the form of yes/no, true/false, thus this method is very suitable for this research. The data used is 3000 data with keywords (increase in fuel prices). The results of the analysis that has been carried out show that  positive  sentiments  get  an  accuracy  value  of  38%  and  negative  sentiments  of  80%.  Classification  performance  of  the Logistic Regression method gains 73%. The results of evaluation calculations with the Confusion Matrix using data testing as many as 600 data get an accuracy rate of 77%, a precision value of 95%, a recall value of 79%, and an f1 score of 86%. So it can be concluded from the results of the sentiment analysis that has been done that the public is more pro against the rejection of the increase in fuel prices.
Keywords : BBM; Klasification; Logistic Regression; Confusion Matrix; Predict

## 1. PENDAHULUAN
Pada awal bulan September 2022, pemerintah Indonesia mengeluarkan kebijakan yaitu menaikkan harga Bahan Bakar  Minyak  (BBM).  Kebijakan  ini  muncul  dari  pengaruh  perang  di  Eropa  antara  negara  Rusia  dan  negara Ukraina. Hal ini menyebabkan harga minyak meroket di seluruh dunia terutama di negara Indonesia. Akibatnya, ekonomi memburuk termasuk  di Indonesia yang berdampak besar pada  masyarakat  [1]. Larangan perdagangan minyak di negara Rusia menyebabkan guncangan pasokan, yang menyebabkan harga lebih tinggi di pasar dunia [2]. Kenaikan harga minyak dunia juga berkontribusi terhadap kenaikan harga minyak mentah di Indonesia. (ICP) per barrelnya mencapai $95,45. Sedangkan asumsi ICP APBN 2022 hanya $63 per barrelny. Kenaikan suku bunga dan likuiditas jelas akan berdampak pada negara berkembang, salah satunya negara Indonesia. Maka dari itu hal tersebut menyebabkan lonjakan anggaran subsidi untuk harga BBM di Indonesia.
Di Indonesia sendiri, BBM merupakan bahan baku yang sangat penting bagi masyarakat, khususnya bagi sektor perindustrian. Perubahan harga BBM dapat mempengaruhi biaya operasional dalam kegiatan sehari-hari. Kebijakan kenaikan harga BBM memicu kontroversi di media sosial, salah satunya Twitter. Twitter adalah salah satu situs jejaring sosial paling populer [3]. Media sosial Twitter yaitu media untuk mendapatkan sebuah informasi [4].  Maka dari  itu setelah kenaikan  harga  BBM  disahkan, setiap hari  di Twitter dipenuhi cuitan dengan hastag (#bbmnaik). Pro dan kontra yang ada di tengah-tengah masyarakat tentang kenaikan harga BBM menjadi bahan penelitian yang menarik.  Analisis sentimen menjadi  teknik yang tepat untuk mengetahui tanggapan masyarakat terhadap kenaikan harga BBM.
Penelitian  terdahulu  tentang  analisis  sentimen  masyarakat  terhadap  naiknya  harga  BBM  juga  pernah dilakukan oleh Ghilman Rozy Hrp dan Nuri Aslami yang menganalisis dampak kebijakan perubahan harga BBM terhadap perekonomian. Pada penelitian tersebut penulis menyimpulkan bahwa banyak faktor yang menyebabkan

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI: 10.30865/mib.v7i1.5491
harga BBM naik, salah satunya yaitu konflik antara dua negara yaitu Rusia dan Ukraina. Maka dari itu kenaikan harga BBM sangat berdapkan terhadap masyarakat karena berpengaruh terhadap harga pangan dan sandang [5]. Penelitian terdahulu oleh Dewi Yuliani, Saryono, Dini  Apriani, Maghfiroh, Mauli Ro, mengenai dampak harga BBM naik terhadap Sembako (sembilan bahan pokok ). Pada penelitian tersebut dapat disimpulkan bahwa dampak dari kenaikan harga BBM ini tidak signifikan atau bisa disebut lebih ke arah positif. Hal tersebut terlihat dari hasil wawancara yang menyatakan bahwa sembako adalah kebutuhan yang tetap harus dibeli  walaupun sedang krisis harga BBM [6]. Penelitian terdahulu Saiful Anwar Assaidi terhadap sentimen evaluasi pada twitter menggunakan Logistic  Regression  yang  menggunakan  349  tweet  berupa  177  tweet  positif  dan  172  tweet  negatif  dengan pembagian antara data training dibandingkan data testing sebanyak 80:20 dihasilkan 78.57% nilai akurasi, 76.92% nilai  presisi,  83.3%  nilai  recall  dan  80%  nilai  F1-score  [7].  Penelitian  terdahulu  Anita  Novantirani,  terhadap analisis  sentimen  dengan  Support  Vector  Machine  mendapatkan  nilai  akurasi  sebesar  78.12%  [8].  Penelitian terdahulu  Ni  Luh  Putu  Chandra  Savitri,  terhadap  analisis  sentimen  sekolah  daring  menggunakan  Supervised Machine  Learning.  Logistic  Regression  menjadi  model  paling  akurat  untuk  digunakan  pada  analisis  sentimen karena mendapatkan nilai akurasi sebesar 87% [9]. Penelitian terdahulu Aditiya Yoga Pratama mengenai analisis sentimen media sosial twitter terhadap omnibus law cipta kerja, dalam penelitiannya yang menggunakan algoritma K-Nearest Neighbor diperoleh nilai akurasi sebesar 81,4% dari 100 data yang dipakai [10]. Penelitian terdahulu Brata  Mas  Pintoko,  memanfaatkan  Naive  Bayes  Clacifier  untuk  analisis  sentimen  layanan  transportasi  online, menghasilkan nilai akurasi sebesar 86,80% dengan nilai class sentimen negatif mendapatkan 11,40%, sedangkan nilai  class sentimen positif 88,60%  [11].  Penelitian terdahulu  Amril  Muthoi Siregar dengan Tia Astiyah Hasan dengan  penelitiannya  yaitu  mengenai  aplikasi  linear  dengan  algoritma  jaringan  syaraf  tiruan  untuk  analisis sentimen. Penelitian tersebut mendapatkan tingkat akurasi sebesar 53.33% [12]. Penelitian terdahulu Kelvin, Evta Indra,  dan  Stiven  Hmonangan  Sinurat,  dalam  penelitiannya  terhadap  analisis  sentimen  terhadap  CoronaVirus Diasease-2019 dengan dibantu algoritma Logistic Regression dan Support Vevtor Machine. Hasil dari penelitian tersebut algoritma SVM mendapat tingkat akurasi sebesar 91,15% dan algoritma Logistic Regression mendapat tingkat akurasi sebesar 80,68% [13].
Pada penelitian yang sudah dilakukan oleh beberapa penulis di atas, peneliti tertarik untuk membuat sebuah penelitian mengenai  analisis sentimen pengguna Twitter terhadap kenaikan harga Bahan Bakar Minyak (BBM) menggunakan  metode  Logistic  Regression.  Penelitian  ini  bertujuan  untuk  menentukan  pendapat  atau  opini masyarakat  apakah  bersifat  penolakan  atau  mendukung  terhadap  kebijakan  pemerintah  tentang  kenaikan  harga BBM di Indonesia. Penelitian ini berupaya menganalisis opini masyarakat dengan mengambil tweet dari media sosial Twitter. Untuk pengumpulan data, peneliti menggunakan Crawling data dibantu Application Programming Interface (API) untuk mendapatkan dataset. dari Twitter. Data tersebut berupa tweet masyarakat terhadap kenaikan harga  BBM  yang  nantinya  tweet  tersebut  akan  dikelompokan  dengan  label  positif  dan  negatif  dengan  dibantu metode Logistic Regression untuk pengoptimalan penelitian.
Logistic Regression sebagai metode klasifikasi analisis sentimen yang akan digunakan dalam penelitian ini  [14].  Beberapa  penelitian  dengan  metode  klasifikasi  yang  menggunakan  Logistic  Regression  sudah  pernah dilakukan. Namun, dalam penelitian ini perbedaannya terdapat pada tema, dataset, dan metode yang digunakan. Maka dari itu peneliti menggunakan metode Logistic Regression sebagai metode klasifikasi analisis sentimen dan menggunakan bahasa pemrograman python.

## 2. METODOLOGI PENELITIAN
Dalam menganalisa sentimen dan untuk mengetahui tingkat akurasinya, ada beberapa tahapan untuk mendapatkan hasil yang terbaik. Tahapan yang dilakukan yaitu :

## 2.1. Pengumpulan Data
Pada tahap pengumpulan data dilakukan pencarian data tweet. Yang dimana data tweet didapatkan dengan metode Crawling  data  menggunakan  pustaka  kata  kunci  (kenaikan  harga  bbm)  [15].  Crawling  data  yaitu  cara  yang

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI: 10.30865/mib.v7i1.5491
digunakan  untuk  mendapatkan  data  dari  twitter.  Perolehan  data  tweet  harus  melalui  prosedur  autentikasi Application Programming Interface (API) [16]. Fungsi API Twitter yaitu untuk mengambil data tweet dari server Twitter dan mengunduh data dalam file format csv [17].

## 2.2. Pemrosesan Data
Untuk melakukan pemrosesan klasifikasi pada data tweet yang diambil, peneliti harus terlebih dahulu melakukan pemrosesan data pada data tweet. Menurut R. Rosdiana, T. Eddy, S. Zawiyah, dan N. Y. U. Muhammad pemrosesan data atau tahap preprocessing adalah untuk menghilangkan noise dan ucapan yang tidak pantas. Menyeragamkan bentuk  kata  dan  mengurangi  jumlah  kata  untuk  memastikan  hasil  yang  akurat  di  langkah  berikutnya  [18]. Sedangkan menurut Rahmad Aldi Saputra dan Sejati Waluyo tahap pemrosesan data adalah proses dataset melalui tahap preprocessing yang nantinya dijadikan data training dan data testing melalui 5 tahapan [19].

## 2.3. Penerapan Algoritma
Proses ini merupakan proses pengolahan data melalui penerapan algoritma. Dalam penelitian ini, metode Logistic Regression  yang  merupakan  salah  satu  algoritma  klasifikasi  yang  paling  banyak  digunakan.  Pendekatan  biasa untuk meramalkan rasio kemungkinan yang disesuaikan adalah Logistic Regression [20].

## 2.4. Evaluasi
Data  yang  diuji  melewati  proses  ini.  Tujuannya  adalah  untuk  mengevaluasi  model  klasifikasi  yang  digunakan. Pengujian model dilakukan dengan menghitung nilai akurasi, nilai presisi, dan nilai recall berdasarkan Confusion Matrix
Tabel 1. Tabel Confusion Matrix Aktual Class Positive Negative Predicted Class  Positive True Positive (TP) False Positive (FP) Negative  False Negative (FN)  True Negative (TN) f − measure = 2 .recall .precision recall+precision x 100% (1) 𝐴𝑐𝑐𝑢𝑟𝑎𝑐𝑦 (𝐴) = 𝑇𝑃+𝑇𝑁 𝑇𝑃+𝐹𝑃+𝐹𝑁+𝑇𝑁 𝑥 100% (2)
𝑃𝑟𝑒𝑐𝑖𝑠𝑠𝑖𝑜𝑛 (𝑃) = 𝑇𝑃 𝑇𝑃+𝐹𝑃 𝑥 100% (3)
𝑅𝑒𝑐𝑎𝑙𝑙 (𝑅) = 𝑇𝑃 𝑇𝑃+𝐹𝑁 𝑥 100%
(4)

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN
Hasil penelitian yang dilakukan adalah dengan melakukan analisis sentimen dengan mengkategorikan opini atau tweet seseorang terkait kenaikan harga BBM. Algoritma Logistic Regression memudahkan untuk pengoptimalan pada penelitian analisis sentimen ini.

## 3.1. Pengumpulan Data
Tahap  pengumpulan  data  menggunakan  Crawling  data  dengan  bantuan  library  snscrape.  Yang  dimana  ada beberapa tahap dalam Crawling data tersebut, yaitu mulai dari memasukan kata kunci yaitu (kenaikan harga bbm), selanjutnya  proses  pencarian  data  tweet  menggunakan  API  Twitter  dibantu  dengan  library  snscrape,  lalu mengunduh data tweet tersebut dalam bentuk file csv.
Gambar 2. Alur Crawling data
Tabel 2. hasil Crawling data tweet
Tweet
Mahasiswa di Aceh Demo Tolak Kenaikan Harga BBM https://t.co/lLl4HINgQF @EnLmnd Menolak kenaikan harga BBM #LMNDTolakKenaikanBBM https://t.co/EbBskWwuDL Jelang Kenaikan Harga BBM, Terjadi Antrian Panjang Kendaraan di SPBU Grobogan https://t.co/09nhsIFSVh

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI: 10.30865/mib.v7i1.5491
@worksfess BTW w ngisi kemarin bener2 gatau harga bbm mo naik. Baru tau td siang pas scroll twitter ada yg send tweet ke base ttg rencana skema kenaikan harganya.
Pada tabel 2 diatas yaitu hasil dari crawling data tweet. Dari hasil crawling tersebut didapatkan data tweet sebanyak 3000 data tentang sentimen masyarakat terhadap kenaikan harga BBM di Indonesia.

## 3.2. Pemrosesan Data
Pengolahan  data  ini  digunakan  untuk  membersihkan  data  dari  noise.  Sehingga  nantinya  data  tersebut  siap digunakan pada proses selanjutnya. Pengolahan data ini meliputi beberapa tahapan, seperti gambar 3 dibawah ini :
Gambar 3. Tahap pemrosesan data
a. Proses Cleansing :
Cleaning  adalah  langkah  membersihkan  data  tweet  dari  komponen  yang  tidak  diinginkan  seperti  retweet, username, hashtag (#) dan link URL. b. Proses Case Folding :
Case  Folding  adalah langkah  standarisasi  font  dalam  data tweet.  Langkah  ini  bertujuan  untuk  mengubah  huruf besar menjadi huruf kecil. c. Proses Tokenizing :
Tokenizing adalah proses penguraian kalimat menjadi perkata dengan menggunakan kamus yang dibangun sesuai kaidah kamus bahasa Indonesia.
d. Proses Filtering :
Filtering yaitu penghilangan kata yang tidak berbobot didalam data tweet walaupun kata tersebut sering kali keluar di dalam kalimat tweet. e. Proses Stemming :
Stemming adalah proses memecah bentuk kata menjadi bentuk dasar. Misalnya, melantik menjadi lantik.
Tabel 3. Hasil tahap pemrosesan data
Pada tabel 3 diatas yaitu hasil dari tahap pemrosesan data. yang dimana tahapan tersebut bertujuan untuk pembersihan data tweet dari noise seperti name, handle, content, retweet, replies, favorite, hastag, search url, dan url. Agar nantinya data tweet bisa digunakan pada tahap berikutnya.
a) Pembagian Data :
Tahap ini adalah tahap pembagian data, yang dimana pada tahap ini akan dilakukan pembagian data sebesar 20 % data testing dan 80 % data training dari total 3000 data tweet. Untuk proses selanjutnya, peneliti menggunakan data testing untuk tahap pengolahan data.
b) Pelabelan Data Sentimen :
Setelah dilakukan tahap pembagian data, maka dilakukan sebuah tahap pelabelan sentimen pada data. Label yang digunakan  yaitu  menggunakan  2  label  diantaranya  label  positif  dan  label  negatif.  Dari  3000  data  tweet  jumlah kelas sentimen positif dan negatif bisa dilihat pada tabel 4 dan gambar 4.
Tabel 4. Hasil pelabelan sentimen
Text Sentimen mahasiswa aceh demo tolak naik harga bbm Negatif tolak naik harga bbm lmnd tolak kenaikan bbm Negatif jelang naik harga bbm antri kendaraan di spbu grobogan Positif Text Hasil pemrosesan data Mahasiswa  di  Aceh  Demo  Tolak  Kenaikan  Harga  BBM https://t.co/lLl4HINgQF mahasiswa  aceh  demo  tolak  naik  harga bbm @EnLmnd Menolak kenaikan harga BBM #LMNDTolakKenaikanBBM https://t.co/EbBskWwuDL tolak  naik  harga  bbm  lmnd  tolak kenaikan bbm Jelang  Kenaikan  Harga  BBM,  Terjadi  Antrian  Panjang Kendaraan di SPBU Grobogan https://t.co/09nhsIFSVh jelang naik harga bbm antri kendaraan di spbu grobogan @worksfess BTW w ngisi kemarin bener2 gatau harga bbm mo naik.  Baru  tau  td  siang  pas  scroll  twitter  ada  yg send  tweet  ke base ttg rencana skema kenaikan harganya. btw  w  ngisi  kemarin  bener  gatau  harga bbm mo tau td siang pas scroll twitter yg send  tweet  base  ttg  rencana  skema  naik harga

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI: 10.30865/mib.v7i1.5491
btw w ngisi kemarin bener gatau harga bbm mo naik baru tau td siang pas scroll twitter ada yg send tweet ke base ttg rencana skema kenaikan harganya
Positif
Gambar 4. Grafik jumlah Sentimen
Pada  gamabr  4  diatas,  menunjukan  bahwa  pada  tahap  pelabelan  sentimen  menghasilkan  class  sentimen merah  (negatif)  berjumlah  2.280,  sedangkan  class  sentimen  biru  (positif)  berjumlah  720  dari  total  data  tweet sebanyak 3000 data.
c) Representasi Worldcloud :
Hasil  pengolahan  data  direpresentasikan  dengan  wordcloud.  Setiap  bab  mengimplementasikan  visualisasi wordcloud menggunakan data pelatihan yang telah mengalami pengolahan data. seperti gambar 5 dibawah ini.

## Gambar 5. Hasil Worldcloud
3.3. Penerapan Algoritma :
# Logistic regression Model = LogisticRegression(C=0,9,solver = “liblinear”, max iter =100) Model.fit(X_train_bow,y_train_bow) #Prediction test_pred = model.predict(X_test_bow) print(“Accuracy:”,accuracy_score(y_test_bow,test_pred)*100
Langkah ini menggunakan Algoritma Logistic Regression untuk menguji kinerja hasil akurasi dalam dua kategori, positif dan negatif.. Metode Logistic Regression ini diterapkan untuk mengukur tingkat performa atau akurasi pada analisis sentimen kenaikan harga BBM. Pada tahap ini, peneliti menggunakan data uji sebesar 20% atau 600 data. Hasil pengujian menggunakan data uji menunjukkan tingkat kinerja atau akurasi sebesar 73% untuk metode Logistic Regression.

## 3.4 Evaluasi
Pada tahap ini peneliti menggunakan Confusion Matrix untuk mengetahui performa klasifikasi model pada jumlah hasil  prediksi  data  label  yang  dijadikan  sebagai  data  testing.  Prediksi  kelas  positif  yang  benar  dinamakan  (TP) True Positive, sementara yang salah dinamakan (FP) False Positive. Untuk kelas negatif yang diprediksi  benar
720 2 .2 8 0 C L A S S   S E N T I M E N Positive Negative Positif Negatif

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI: 10.30865/mib.v7i1.5491
dinamakan  (TN)  True  Negative,  sedangkan  yang  salah  dinamakan  (FN)  False  Negative.  Hasil  dari  Confusion Matrix dapat dilihat pada tabel 5 berikut.
Tabel 5. Hasil Perhitungan matrixs
Aktual Class Positive Negative Predicted Class Positive 450 21 Negative 116 13 Tabel 6. Hasil perhitungan manual confusion matrix Sentimen  Total  Precission Recall F-measure Positive 129 95% 79% 86% Negative 471 600 Akurasi 77% a. Perhitungan Accuracy : 𝐴𝑐𝑐𝑢𝑟𝑎𝑐𝑦 = (450 + 13) (450 + 21 + 116 + 13) 𝑥 100% = 463 600 𝑥 100 100 =  77%
b. Perhitungan Precision :
𝑃𝑟𝑒𝑐𝑖𝑠𝑖𝑜𝑛 = (450) (450 + 21) 𝑥 100% = 450 471 𝑥 100 100 = 95%
c. Perhitungan Recall :
𝑅𝑒𝑐𝑎𝑙𝑙 = (450) (450 + 116) 𝑥 100% = 450 566 𝑥 100 100 = 79%
d. Perhitungan F-measure :
𝑓 − 𝑚𝑒𝑎𝑠𝑢𝑟𝑒 = 2 𝑥 79 𝑥 95 79 + 95 𝑥 100% = 15.010 174 𝑥 100 100 = 86%
Berdasarkan tabel 5 dan 6 diatas, yang menjelaskan hasil pengujian dari Confusion Matrix menghasilkan performa klasifikasi dengan tingkat akurasi sebesar 77% dari 600 data testing, dengan nilai precission yaitu 95%, nilai recall 79%, dan nilai F-measure 86%.

## 4. KESIMPULAN
Berdasarkan  penelitian  yang  sudah  dilakukan  mengenai  analisis  sentimen  pengguna  Twitter  terhadap  kenaikan harga BBM dengan menggunakan metode Logistic Regression dengan kata kunci (kenaikan harga bbm) bahwa hasilnya terdapat 720 tweet positif, dan 2.280 tweet negatif dengan nilai sentimen positif sebesar 38% sedangkan nilai sentimen negatif sebesar 80%. Dari hasil pengujian metode Logistic Regression dengan pembagian persentase 80% data training, 20% data testing dengan total 600 data. Didapatkan tingkat performa yaitu 73%. Maka dapat disimpulkan hasil prediksi yang diperoleh berdasarkan analisis sentimen penelitian ini, penduduk Indonesia lebih cenderung  pada  penolakan  kenaikan  harga  BBM.  Hasil  perhitungan  evaluasi  menggunakan  Confusion  Matrix dengan  menggunakan  algoritma  Logistic  Regression,  menghasilkan  tingkat  akurasi  sebesar  77%,  dengan  nilai precision  sebesar  95%,  nilai  recall  79%,  dan  nilai  f-measure  86%.  Pada  pengembangan  penelitian  selanjutnya diharapkan  menggunakan  beberapa  algoritma  klasifikasi  lainnya  untuk  nilai  hasilnya  itu  sebuah  perbandingan. Selain itu dataset yang didapatkan bisa dari media lain dan jangan terpaku pada media sosial Twitter saja. Sehingga data yang digunakan nantinya bisa beragam dan analisis sentimen masyarakat selanjutnya bisa lebih akurat.

## REFERENCES
[1] U. Kurniasih and A. T. Suseno, “Analisis Sentimen Terhadap Bantuan Subsidi Upah (BSU) pada Kenaikan Harga Bahan Bakar Minyak (BBM),” J. Media Inform. Budidarma, vol. 6, no. 4, pp. 2335–2340, 2022, doi: 10.30865/mib.v6i4.4958.
[2] S. Mujahidin, B. Prasetio, and M. C. C. Utomo, “Implementasi Analisis Sentimen Masyarakat Mengenai Kenaikan Harga BBM  Pada  Komentar  Youtube  Dengan  Metode  Gaussian naïve  bayes,”  Voteteknika  (Vocational  Tek.  Elektron.  dan Inform., vol. 10, no. 3, p. 17, 2022, doi: 10.24036/voteteknika.v10i3.118299.
[3] R. N. Fahmi, T. Informatika, U. Singaperbangsa, and T. Timur, “Analisis Sentimen Pengguna Twitter Terhadap Kasus Penembakan Laskar FPI Oleh Polri Dengan Metode Naive Bayes Classifier,” vol. 5, no. 2, pp. 61–66, 2021.
[4] A. Kusuma and A. Nugroho, “Analisa Sentimen Pada Twitter Terhadap Kenaikan Tarif Dasar Listrik Dengan Metode Naïve Bayes,” vol. 15, no. 2, pp. 137–146, 2021.

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI: 10.30865/mib.v7i1.5491
[5] G.  Rozy  Hrp,  N.  Aslami,  and  P.  Studi  Manajemen  Fakultas  Ekonomi  Bisnis  Islam,  “Analisis  Dampak  Kebijakan Perubahan Publik Harga BBM terhadap Perekonomian Rakyat Indonesia,” J. Ilmu Komputer, Ekon. dan Manaj., vol. 2, no. 1, pp. 1464–1474, 2022.
[6] D. Yuliani, S. Saryono, D. Apriani, Maghfiroh, and M. Ro, “Dampak Kenaikan Harga Bahan Bakar Minyak (BBM) Terhadap Sembilan Bahan Pokok (Sembako) Di Kecamatan Tambun Selatan Dalam Masa Pandemi,” J. Citizsh. Virtues, vol. 2, no. 2, pp. 320–326, 2022.
[7] S. A. Assaidi and F. Amin, “Analisis Sentimen Evaluasi Pembelajaran Tatap Muka 100 Persen pada Pengguna Twitter menggunakan Metode Logistic Regression,” vol. 6, pp. 13217–13227, 2022.
[8] A. Novantirani et al., “Analisis Sentimen pada Twitter untuk Mengenai Penggunaan Transportasi Umum Darat Dalam Kota dengan Metode Support Vector Machine,” pp. 1–7, 2015.
[9] N.  L.  P.  C.  Savitri,  R.  A.  Rahman,  R.  Venyutzky,  and  N.  A.  Rakhmawati,  “Analisis  Klasifikasi  Sentimen  Terhadap Sekolah Daring pada Twitter Menggunakan Supervised Machine Learning,” J. Tek. Inform. dan Sist. Inf., vol. 7, no. 1, pp. 47–58, 2021, doi: 10.28932/jutisi.v7i1.3216.
[10]  A. Yoga Pratama et al., “Analisis Sentimen Media Sosial Twitter Dengan Algoritma K-Nearest Neighbor Dan Seleksi Fitur Chi-Square (Kasus Omnibus Law Cipta Kerja),” J. Sains Komput. Inform. (J-SAKTI, vol. 5, no. 2, pp. 897–910, 2021.
[11]  B. Mas Pintoko and K. Muslim, “Analisis Sentimen Jasa Transportasi Online pada Twitter Menggunakan Metode Naïve Bayes Classifier,” e-Proceeding Eng., pp. 8121–8230, 2018.
[12]   ubp  karawang  Amril  Muthoi,  Teknik  informatika,  “APLIKASI  LINIER  REGRESI  DENGAN  ALGORITMA JARINGAN SYARAF TIRUAN UNTUK SENTIMEN ANALISIS,” Techno Xplore, vol. 3, no. 2, pp. 43–51, 2018.
[13]  S.  H.  S.  Kelvin,  Jepri  Banjarnahor,  Evta  Indra,  “ANALISIS  PERBANDINGAN  SENTIMEN  CORONA  VIRUS DISEASE-  2019  (  COVID19  )  PADA  TWITTER  MENGGUNAKAN  METODE  LOGISTIC  REGRESSION  DAN SUPPORT VECTOR MACHINE ( SVM ),” vol. 5, no. 2, 2022.
[14]  H. Sanusi, Klasifikasi sentimen terhadap data text jejaring sosial dengan topik pembelajaran daring menggunakan logistic regression. 2021.
[15]  P. Y. Saputra, “Implementasi Teknik Crawling untuk Pengumpulan Data dari Media Sosial Twitter,” Din. Dotcom, vol. 8, pp. 160–168, 2017.
[16]  H. Simorangkir and K. M. Lhaksmana, “Analisis Sentimen pada Twitter untuk Games Online Mobile Legends dan Arena of Valor dengan Metode Naïve Bayes Classifier,” e-proceeding of Englineering, vol. 5, no. 3, pp. 8131–8140, 2018, [Online].  Available:  https://openlibrary.telkomuniversity.ac.id/pustaka/files/144621/jurnal_eproc/analisis-sentimen- pada-twitter-untuk-games-online-mobile-legends-dan-arena-of-valor-dengan-metode-na-ve-bayes-classifier.pdf
[17]  F.  D.  Ananda  and  Y.  Pristyanto,  “Analisis  Sentimen  Pengguna  Twitter  Terhadap  Layanan  Internet  Provider Menggunakan Algoritma Support Vector Machine,” MATRIK  J. Manajemen, Tek. Inform. dan Rekayasa Komput., vol. 20, no. 2, pp. 407–416, 2021, doi: 10.30812/matrik.v20i2.1130.
[18]  R.  Rosdiana,  T.  Eddy,  S.  Zawiyah,  and  N.  Y.  U.  Muhammad,  “Analisis  Sentimen  pada  Twitter  terhadap  Pelayanan Pemerintah Kota Makassar,” Proceeding SNTEI, no. June 2020, pp. 87–93, 2019.
[19]  R. A. Saputra and S. Waluyo, “Penerapan Algoritma Naive Bayes Dalam Analisis Kenaikan Bahan Bakar Minyak Pada Twitter,” Semin. Nas. Mhs. Fak. Teknol. Inf. Jakarta-Indonesia, no. September, pp. 569–575, 2022, [Online]. Available: https://senafti.budiluhur.ac.id/index.php
[20]  M. Y. Aldean, M. D. Hilmawan, R. Indriyati, and J. Lasama, “Analisa Relevansi Tweet terhadap Hashtag dengan Metode Logistic Regression,” 2019.