## PEMETAAN OPINI PUBLIK TERHADAP PERUBAHAN KEBIJAKAN BPJS KESEHATAN DENGAN PENDEKATAN SUPPORT VECTOR
MACHINE(SVM) DALAM ANALISIS SENTIMEN
Damayanti 1 , Dendy Indriya Efendi 2 , Dodi Solihudin 3 , Cep Lukman Rohmat 4 , Sandy Eka Permana 5 1,2,3 Teknik Informatika STMIK IKMI Cirebon,
4 Rekayasa Perangkat Lunak STMIK IKMI Cirebon,
5 Manajemen Informatika STMIK IKMI Cirebon Jl. Perjuangan No.10B, Karyamulya, kec. Kesambi, Kota Cirebon, Jawa Barat 45135 damayantiimay947@gmail.com

## ABSTRAK
Perubahan kebijakan iuran BPJS Kesehatan kerap menjadi topik hangat di dunia maya. Riset ini bertujuan untuk  melakukan  analisis  sentimen  terkait  perubahan  iuran  BPJS  Kesehatan  dengan  memanfaatkan  algoritma Support Vector Machine (SVM). Fokus utama memahami respon masyarakat melalui komentar di media sosial, dimana SVM berperan  dalam  mengklasifikasikan  sentimen  teks,  menyoroti  pandangan  masyarakat,  dan mengidentifikasi  potensi  dampak  kebijakan.  Riset  ini  membincangkan  aspek-aspek  penting  seperti  analisis sentimen,  implementasi SVM ,  dan  kontribusi  riset  terhadap  perkembangan  metode  analisis  sentimen, pemahaman respons masyarakat terhadap perubahan kebijakan BPJS Kesehatan. SVM terbukti berhasil dengan tingkat  akurasi  mencapai  94.28%.  Dalam  mengevaluasi  sentimen  negatif,  model SVM menunjukkan  tingkat presisi , recall ,  dan F1 - score mencapai  97%  masing-masing.  Sementara  itu,  untuk  sentimen  positif, presisi mencapai  35%, recall 42%,  dan F1 - score 39%.  kesimpulan  dari  penelitian  ini  bahwa SVM memberikan kontribusi  yang  signifikan  dalam  menganalisis  sentimen  terkait  kebijakan  BPJS  Kesehatan,  khususnya  dalam menghadapi  sentimen  negatif.  Dampak  praktisnya  melibatkan  peningkatan  operasional  BPJS  Kesehatan berdasarkan  evaluasi  tanggapan  masyarakat,  dengan  fokus  peningkatan  pelayanan  dan  komunikasi  untuk mengurangi dampak negatif dan meningkatkan kepuasan pengguna. Penelitian ini menjadi dasar bagi pengambil kebijakan untuk keputusan yang responsif, sesuai harapan masyarakat. Latar belakang permasalahan menyoroti kompleksitas  isu  dan  pentingnya  pemahaman  mendalam  terhadap  pandangan  masyarakat  terhadap  perubahan kebijakan BPJS Kesehatan.
Kata kunci : Analisis sentiment, BPJS , Support Vector Machine

## 1. PENDAHULUAN
Perubahan  kebijakan  BPJS  Kesehatan  menjadi isu  hangat  dalam  masyarakat  sejak  tahun  2020, terutama terkait kenaikan iuran untuk beberapa kelas peserta.  Dampaknya  cukup  signifikan,  khususnya bagi  masyarakat  yang  harus  membayar  iuran  yang lebih  tinggi.  Kebijakan  ini  diresmikan  oleh Pemerintah  dan  menimbulkan  beragam  respons  serta komentar  dari  masyarakat,  terutama  di  media  sosial, mencerminkan  pentingnya  pemahaman  terhadap opini  dan  sentimen  masyarakat  mengenai  kebijakan kesehatan.  Oleh  karena  itu,  penelitian  ini  bertujuan untuk  menganalisis  sentimen  dan  memprediksi komentar  terhadap  perubahan  iuran  BPJS  Kesehatan menggunakan  algoritma Support  Vector  Machine (SVM) [1]
Isu  yang  diidentifikasi  dalam  penelitian  ini adalah  bagaimana  melakukan  analisis  sentimen terhadap komentar terkait perubahan kebijakan BPJS Kesehatan  dengan  menggunakan  algoritma Support Vector Machine ( SVM ).  Keterlibatan  masyarakat yang  tinggi,  terlihat  dari  volume  komentar  yang mencapai  angka  yang  signifikan,  menunjukkan relevansinya dan nilai signifikan dalam menyelesaikan permasalahan kontroversial ini. Penerapan  algoritma SVM menjadi  sorotan  karena
keefektifannya  dalam  mengklasifikasikan  teks.  Oleh karena  itu,  penelitian  ini  berkontribusi  pada pengembangan metode analisis sentimen dan mendukung pengambilan keputusan terkait perubahan kebijakan BPJS Kesehatan.
Penelitian sebelumnya oleh [2] telah menganalisis sentimen publik terhadap layanan BPJS Kesehatan  menggunakan  data Twitter .  Hasilnya menunjukkan  mayoritas  sentimen  netral,  diikuti  oleh sentimen negatif dan positif. Walau penelitian serupa telah  dilakukan,  penelitian  ini  tetap  relevan  karena difokuskan  pada  analisis  sentimen  terkait  perubahan kebijakan BPJS Kesehatan dan menggunakan metode SVM .
BPJS Kesehatan, sebagai entitas yang mengatur program  Jaminan  Kesehatan  Nasional  di  Indonesia, memiliki  visi  dan  misi  untuk  memberikan  cakupan medis  berkualitas  dan  mendukung Universal  Health Coverage (UHC) Analisis sentimen terhadap pelayanan  BPJS  Kesehatan,  seperti  yang  dilakukan oleh  [3]  juga  menggunakan  metode SVM untuk mengklasifikasikan  sentimen  positif  atau  negatif  dari masyarakat umum.
Penelitian  ini  memiliki  tujuan  utama  dalam melakukan  analisis  sentimen  terkait  perubahan kebijakan  kesehatan  menggunakan  metode SVM .
Selain  itu,  penelitian  ini  juga  mencakup  evaluasi pandangan masyarakat terhadap perubahan kebijakan tersebut, dengan harapan memberikan kontribusi pada perkembangan  teknologi  dan  pengetahuan  di  bidang analisis  sentimen  dan  ilmu  komputer  secara menyeluruh. Fokus pada respons masyarakat bertujuan untuk memberikan manfaat bagi pemerintah  dan  masyarakat  dalam  meningkatkan kualitas pelayanan kesehatan.
Pendekatan kualitatif-subjektif diterapkan dalam penelitian  ini  untuk  mengevaluasi  pandangan terhadap  perubahan  kebijakan  BPJS  Kesehatan dengan  memanfaatkan  algoritma SVM .  Kombinasi pendekatan  kualitatif  dan SVM diharapkan  dapat memberikan  kesimpulan  yang  lebih  akurat  dalam mengevaluasi pendapat masyarakat terkait perubahan iuran  BPJS  Kesehatan.  Hasil  analisis  sentimen diharapkan  dapat  memberikan  informasi  berharga bagi  praktisi,  peneliti,  dan  pemerintah  dalam merumuskan  kebijakan  dan  meningkatkan  standar layanan kesehatan.
Penelitian ini juga berpotensi untuk pengembangan  ilmu  pengetahuan  dan  teknologi, terutama  dalam  mengembangkan  algoritma  analisis sentimen  yang  lebih  akurat  dan  efisien.  Temuan  ini diharapkan  dapat  memberikan  kontribusi  pada perkembangan  teknologi  dan  ilmu  pengetahuan, terutama  di  bidang  analisis  sentimen  dan  ilmu komputer  secara  umum.  Dengan  mengikuti  langkah- langkah  analisis  sentimen  dan  pemanfaatan SVM , penelitian  ini  diharapkan  memberikan  kontribusi signifikan  pada  pemahaman  sentimen  masyarakat terkait BPJS Kesehatan dan perubahan.

## 2. TINJAUAN PUSTAKA
2.1. Analisis Sentimen
Analisis  sentimen  atau opinion  mining ,  yang mendapatkan  popularitas  sejak  pertengahan  2000-an, merupakan  bidang  eksplorasi  yang  dinamis  dalam pemrosesan bahasa. Melibatkan integrasi data mining dan text  mining ,  tujuan  dari  analisis  sentimen  adalah mengembangkan perangkat terprogram untuk mengekstraksi  dan  memproses  informasi  subjektif dari  masyarakat  atau  pakar  melalui  berbagai  media. Fokus utamanya adalah menghasilkan informasi yang terstruktur  untuk  mendukung  sistem  pengambilan keputusan,  dengan  mengelompokan  pesan  dalam laporan, kalimat atau sudut pandang guna menentukan apakah pendapat tersebut bersifat positif atau negatif [4]

## 2.2. Text Mining
Text  Mining adalah  metode  umum  yang  sering digunakan untuk mengeksplorasi data dan menganalisis  informasi  dari  sumber  teks  yang belum mengidentifikasi pola yang relevan. Dalam prakteknya, text mining berfungsi sebagai alat dalam interaksi  dinamis  dengan  memanfaatkan  informasi teks. Proses pra-pemrosesan data melibatkan beberapa  tahap,  seperti Cleaning untuk  menghapus
informasi yang tidak diperlukan, Case Folding untuk menyamakan  format  huruf, Tokenizing untuk membagi  kata-kata  menjadi  unit-token, Stopword Removal untuk menghilangkan kata-kata umum yang tidak signifikan, dan Lemmatization untuk mengubah kata-kata  ke  bentuk  dasar.  Langkah-langkah  ini membantu  menyiapkan  data  teks  agar  dapat diidentifikasi  pola  dan  diekstraksi  informasi  dengan lebih efisien selama proses analisis text mining [5]

## 2.3. Support Vector Machine
Support  Vector  Machine  (SVM) terkenal karena kemampuannya menghasilkan model klasifikasi yang efisien  tanpa  mengandalkan  perhitungan  pohon keputusan.  Meskipun SVM tidak  memanfaatkan pohon  keputusan,  tingkat  keakuratannya  cenderung meningkat  seiring  dengan  kelengkapan  informasi pada  data  pelatihan.  Dalam  konteks  penilaian kelayakan kredit, SVM menjadi opsi untuk mengevaluasi  apakah  aplikasi  kredit  dapat  dianggap layak atau tidak.
Implementasi SVM dalam  penilaian  kelayakan kredit  melibatkan  pengukuran  kinerjanya  dengan menggunakan  metrik  seperti Area  Under  the  Curve (AUC) dan  tingkat  akurasi. SVM memiliki  peran penting  dalam  memisahkan  pelanggan  yang  berhak dan  tidak  berhak  menerima  kredit,  diukur  melalui AUC untuk  menilai  akurasi  pemisahan  kelas  dan tingkat  akurasi  untuk  prediksi  yang  tepat.  Evaluasi kinerja  algoritma SVM dalam  penilaian  kelayakan kredit  dapat  disederhanakan  dengan  meninjau  hasil AUC dan  tingkat  akurasi  dari  tabel  performa, menunjukkan seberapa efektif SVM dalam meramalkan  keputusan  kelayakan  kredit  berdasarkan data yang tersedia. [6] .

## 2.4. Klasifikasi
Klasifikasi  ialah  suatu  proses  dengan  tujuan menemukan  model  atau  fungsi  yang  mampu menggambarkan  serta  membedakan  data  ke  dalam kelas-kelas  tertentu.  Tujuan  klasifikasi  adalah  untuk mengenali  pola  yang  memiliki  nilai  yang  signifikan dari  data  yang  berukuran  cukup  besar  hingga  sangat besar [7].

## 2.5. BPJS (Badan Penyelenggara Jaminan Sosial)
BPJS,  yang  merupakan  singkatan  dari  Badan Penyelenggara  Jaminan  Sosial,  didirikan  untuk menjalankan  Program  Jaminan  Sosial  di  Indonesia sesuai  dengan  ketentuan  Undang-Undang  No.  40 Tahun 2004 dan Undang-Undang No. 24 Tahun 2011 tentang  Sistem  Jaminan  Sosial  Nasional  (SJSN). BPJS  bertugas  menggantikan  beberapa  lembaga jaminan  sosial  sebelumnya  di  Indonesia,  termasuk Lembaga  Asuransi  Jaminan  Kesehatan  PT.  Akses yang  berubah  status  menjadi  BPJS  Kesehatan,  dan Lembaga  Jaminan  Sosial  Ketenagakerjaan  PT. Jamsostek yang berubah menjadi BPJS Ketenagakerjaan. Proses transformasi dari PT. Akses dan  PT.  Jamsostek  menjadi  BPJS  dilakukan  secara
bertahap,  di  mana  PT.  Akses  menjadi  BPJS Kesehatan  pada  awal  tahun  2014,  sedangkan  PT. Jamsostek  berubah  menjadi  BPJS  Ketenagakerjaan pada  tahun  2015  [2].  Transformasi  ini  menjadi langkah strategis untuk menyelaraskan dan meningkatkan efisiensi pelaksanaan program jaminan sosial di Indonesia.

## 2.6. Knowledge Discopery in Database (KDD)
Knowledge  Discovery  in  Databases  (KDD) adalah  suatu  metode  dalam data mining yang digunakan  untuk  melakukan  proses  pengolahan  data yang  telah  ada  dalam database .  Tujuan  utamanya adalah untuk mengolah data tersebut guna mendapatkan  informasi  baru  yang  lebih  mudah dipahami [8].

## 2.7. Evaluasi
Proses  evaluasi  dengan  menggunakan cross - validation dan  perhitungan  manual confusion matrix melibatkan  pengukuran  akurasi, presisi , recall ,  dan F1 - Score . [9] Akurasi mencerminkan  sejauh  mana model dapat mengklasifikasikan dengan tepat .
Accuracy = 𝑇𝑝+𝑇𝑁 𝑇𝑃+𝑇𝑁+𝐹𝑃+𝐹𝑁 (1) Precision menggambarkan tingkat
ketepatan  antara  data  yang  diminta  dan  hasil prediksi yang diberikan oleh model.
Precision = 𝑇𝑝 𝑇𝑃+𝐹𝑃 (2)
Recall menggambarkan keberhasilan model  dalam  menemukan  kembali  informasi yang relevan.
Recall = 𝑇𝑝 𝑇𝑃+𝐹𝑁 (3)
F1-Score menggambarkan perbandingan  rata- rata  precision  dan  recall  yang  dibobotkan. Accuracy cocok  digunakan  sebagai  ukuran  performa  algoritma ketika dataset memiliki false  negatives dan false positives yang  mendekati.  Namun,  jika  jumlahnya tidak  dekat,  lebih  baik  menggunakan F1-Score sebagai ukuran performa.
F1-Score = 2.𝑃𝑟𝑒𝑐𝑖𝑠𝑠𝑖𝑜𝑛.𝑅𝑒𝑐𝑎𝑙𝑙
𝑃𝑟𝑒𝑠𝑖𝑠𝑖+𝑅𝑒𝑐𝑎𝑙𝑙 (4)

## 2.8. Confusion Matrix
Confusion  matrix adalah  teknik  dalam  data mining  yang  seringkali  dipakai  untuk  menilai performa  suatu  algoritma  atau  model  klasifikasi. Confusion  matrix memberikan  informasi  tentang keakuratan,  presisi,  dan  tingkat  kesalahan  algoritma. Umumnya,  metode  ini  diwujudkan  dalam  bentuk tabel  yang  menampilkan  empat  kemungkinan  hasil klasifikasi, sebagaimana ditunjukkan berikut [10].

## Tabel 1. Confusion Matrix
Actual Class Predicted Class + - + TP TN - FP FN

## 3. METODE PENELITIAN
Metode  untuk  mendapatkan  informasi  dari database melibatkan eksplorasi data yang ada. Dalam database , terdapat tabel-tabel yang saling berkorelasi. Hasil  informasi  yang  diperoleh  dari  proses  ini  dapat dijadikan  sebagai  dasar  pengetahuan (knowledge base) untuk mendukung pengambilan keputusan [11].
Gambar 1. Alur Penelitian

## 3.1. Data Selection
Dalam  tahap  ini,  yang  merupakan  bagian  dari Knowledge  Discovery  in  Data  (KDD), dilakukan pengumpulan  data.  Data  tersebut  dikumpulkan  dari Kaggle ,  sebuah platform yang  menyajikan  berbagai dataset,  kompetisi  ilmu  data,  dan  sumber  daya lainnya  untuk  para  praktisi  ilmu  data  dan machine learning.

## 3.2. Pre-Processing
Pre-processing adalah  tahap  penting  untuk membersihkan  dan  memperbaiki  data  yang  tidak terstruktur dan kaya akan karakter. Tujuan utama dari tahap  pra-pemrosesan  adalah  mengatasi  kekacauan tersebut. Dalam langkah ini, beberapa tindakan harus diambil,  termasuk  pembersihan,  konversi  huruf  ke huruf kecil, tokenisasi, dan filtering .

## 3.3. Transformation
Dalam  tahap  transformasi,  data  mengalami perubahan  bentuk  agar  dapat  diolah  selama  proses data  mining.  Pada  langkah  ini,  data  diproses  dan dimodifikasi dengan tujuan memastikan penggunaannya  yang  efisien  dalam  menghasilkan pemahaman  atau  pola  yang  relevan  melalui  proses data mining .

## 3.4. Data Mining
Dalam  tahap  data  mining,  proses  analisis sentimen  dengan  menggunakan  algoritma Support Vector  Machine  (SVM) melibatkan  serangkaian
langkah-langkah,  dimulai  dari  pengumpulan  dan seleksi  data  ulasan  hingga  evaluasi  kinerja  model. Data  ulasan  diperoleh  dari  berbagai  sumber  dengan memastikan  keberagaman  pendapat  dalam  dataset. Proses  selanjutnya  melibatkan  pembersihan  dan normalisasi  data  untuk  mengatasi  duplikasi  dan menjaga  konsistensi  teks.  Melalui  tokenisasi  dan pembentukan  fitur  seperti  vektor  kata  atau  matriks TF-IDF ,  ulasan  diwakili  secara  numerik.  Setelah pembagian  dataset  menjadi  data  pelatihan  dan pengujian,  model SVM dilatih  dengan  menentukan parameter  optimal  dan  membentuk hyperplane . Validasi  dan  evaluasi  model,  dengan  menggunakan metrik  seperti  akurasi  dan presisi ,  memberikan wawasan  mendalam  tentang  kemampuan  model dalam mengklasifikasikan sentimen ulasan. Hasil dan interpretasi membantu memahami preferensi pengguna,  dan  jika  diperlukan,  model  dapat diperbaiki  melalui  iterasi  untuk  meningkatkan kinerja.  Secara  keseluruhan,  proses  ini  tidak  hanya menciptakan  model  yang  handal,  tetapi  juga memberikan  pemahaman  mendalam  tentang  nuansa dan  preferensi  yang  mungkin  terlewatkan  tanpa analisis yang terstruktur.

## 3.5. Evaluation
Pada  tahap  evaluasi  ini, confusion  matrix akan digunakan  untuk  menilai  kinerja  akurasi  dari algoritma Support  Vector  Machine  (SVM) ,  dengan evaluasi  yang  mencakup  akurasi, presisi ,  dan recall . Confusion matrix merupakan salah satu metode untuk mengukur performa model klasifikasi.

## 4. HASIL DAN PEMBAHASAN
Pada  tahap  ini,  ditampilkan  data  yang  telah diperoleh pada tahap pengambilan data. Data tersebut mencakup  data  sekunder,  yaitu  data  perubahan kebijakan  BPJS  dengan  entitas Comment dan  Label. Jumlah  data  yang  dikumpulkan  dalam  penelitian  ini sebanyak  3060  data.  Dalam  proses  pemilihan  data untuk  analisis,  peneliti  menggunakan  dataset  yang diambil dari Kaggle , sebuah situs  yang  menyediakan kumpulan data yang beragam. Fokus utama penelitian adalah  pada  ulasan  perubahan  kebijakan  BPJS kesehatan,  yang  dapat  diakses  melalui  tautan https://www.kaggle.com/datasets/aeworld/sentimen- id-bpjs .
Tabel 2. Tabel Dataset Komentar BPJS No Comment Label 1. Bertambah lagi beban pengeluaran jadi punya hutang bulanan sekeluarga.. Negatif 2. Intinya setiap warga negara saat ini wajib setor kpd pemerintah, untuk membantu membayar hutang negara Negatif 3. berkedok bpjs? kalau mau jadi preman tidak usah pake embel2 program Negatif …. …. ….. 3058 Gimana kok jadi ruwet gini... Negatif
No Comment Label 3059 Setuju sebagai dasar Pelayanan Rakyat Kecil, Sebagai dasar menentukan BLT, Bebas Pajak Jual beli Tanah, Bebas/pengurang Bayar Iuran BPJS JHT dan Kesehatan Positif 3060 Kebijakan yang membuat masyarakat semakin terpuruk. Seandai nya juga mau berobat, blm tentu BPJS ITU BS DI GUNAKAN. HAL UTAMA DALAM BEROBAT ADALAH KEPASTIAN, JIKA MENGGUNAKAN BPJS.  nyawa kita berujung maut. Contoh nya di daerah saya dan itu terjadi dengan saya sendiri.  SUNGGUH KONYOL KEBIJAKAN PEMERINTAHAN JOKOWI
SAAT INI. SEMOGA MATA
KALIAN TERBUKA LEBAR dengan kebijkan kalian ini
Negatif

## 4.1. Case Folding
Dalam  langkah  transformasi  huruf,  langkah  ini melibatkan  konversi  teks  dari  huruf  besar  ke  huruf kecil dalam dokumen yang sebelumnya menggunakan  huruf  kapital.  Proses  ini  bertujuan untuk  menghapus  perbedaan  antara  huruf  besar  dan huruf kecil dalam teks.

## Tabel 3. Case Folding
Comment Case Folding Bertambah lagi beban pengeluaran jadi punya hutang bulanan sekeluarga.. bertambah lagi pengeluaran jadi punya hutang bulanan sekeluarga.. Setuju sebagai dasar Pelayanan Rakyat Kecil, Sebagai dasar menentukan BLT, Bebas Pajak Jual beli Tanah, Bebas/pengurang Bayar Iuran BPJS JHT dan Kesehatan setuju sebagai dasar pelayanan rakyat kecil, sebagai dasar menentukan blt, bebas pajak jual beli tanah, bebas/pengurang bayar iuran bpjs jht dan kesehatan Intinya setiap warga negara saat ini wajib setor kpd pemerintah, untuk membantu membayar hutang negara intinya setiap warga negara saat ini wajib setor kpd pemerintah, untuk membantu membayar hutang negara

## 4.2. Cleaning Text
Langkah selanjutnya adalah membersihkan data, yang  melibatkan  penghapusan  karakter  seperti simbol, angka, tanda baca, dan emotikon.
Tabel 4. Cleaning Text Comment Cleaning Text bertambah lagi pengeluaran jadi punya hutang bulanan sekeluarga.. bertambah lagi pengeluaran jadi punya hutang bulanan sekeluarga setuju sebagai dasar pelayanan rakyat kecil, sebagai dasar menentukan blt, bebas pajak jual beli tanah, setuju sebagai dasar pelayanan rakyat kecil sebagai dasar menentukan blt bebas pajak jual beli
Comment Cleaning Text bebas/pengurang bayar iuran bpjs jht dan kesehatan tanah bebas pengurang bayar iuran bpjs jht dan kesehatan intinya setiap warga negara saat ini wajib setor kpd pemerintah, untuk membantu membayar hutang negara intinya setiap warga negara saat ini wajib setor kpd pemerintah untuk membantu membayar hutang negara

## 4.3. Tokenize
Tokenisasi  dilakukan  dengan  menggunakan spasi sebagai karakter pemisah setiap kata. Tiap tweet terdiri  dari  serangkaian  kata  yang  saling  terhubung dan dipisahkan oleh spasi.
Tabel 5. Tokenize Comment Tokenize bertambah lagi pengeluaran jadi punya hutang bulanan sekeluarga [bertambah, lagi, pengeluaran, jadi, punya, hutang, bulanan, sekeluarga] setuju sebagai dasar pelayanan rakyat kecil sebagai dasar menentukan blt bebas pajak jual beli tanah bebas pengurang bayar iuran bpjs jht dan kesehatan [setuju, sebagai, dasar, pelayanan, rakyat, kecil, sebagai, dasar, menentukan, blt, bebas, pajak, jual, beli, tanah, bebas, pengurang, bayar, iuran, bpjs, jht, dan, kesehatan] intinya setiap warga negara saat ini wajib setor kpd pemerintah untuk membantu membayar hutang negara [intinya, setiap, warga, negara, saat, ini, wajib, setor, kpd, pemerintah, untuk, membantu, membayar,
hutang, negara]

## 4.4. Penghapusan Stopword
Setiap  kata  dalam tweet akan  diperiksa.  Jika tweet tersebut  mengandung  kata  sambung,  kata depan, kata ganti, atau kata yang tidak relevan dengan analisis  sentimen,  maka  kata-kata  tersebut  akan dihilangkan
Tabel 6. Stopword Comment Stopword bertambah lagi pengeluaran jadi punya hutang bulanan sekeluarga bertambah pengeluaran jadi punya hutang bulanan sekeluarga setuju sebagai dasar pelayanan rakyat kecil sebagai dasar menentukan blt bebas pajak jual beli tanah bebas pengurang bayar iuran bpjs jht dan kesehatan setuju landasan pelayanan masyarakat kecil menentukan bantuan langsung tunai (blt) pajak jual beli tanah pengurangan pembayaran
iuran bpjs jaminan hari tua (jht) kesehatan intinya setiap warga
negara saat ini wajib setor kpd pemerintah untuk membantu membayar hutang negara Intinya warga negara saat ini wajib setor kepada pemerintah membantu membayar hutang negara
4.5. Lemmatized
Langkah lemmatization dilakukan untuk menghilangkan  imbuhan  sehingga  kata  dapat  diubah menjadi bentuk dasarnya.
Tabel 7. Lemmatized Comment Lemmatized bertambah lagi pengeluaran jadi punya hutang bulanan sekeluarga tambah beban keluar hutang bulan keluarga setuju sebagai dasar pelayanan rakyat kecil sebagai dasar menentukan blt bebas pajak jual beli tanah bebas pengurang bayar iuran bpjs jht dan kesehatan setuju landas layan masyarakat kecil tentu bantuan langsung tunai (blt) pajak jual beli tanah kurang bayar iuran bpjs jamin hari tua (jht) kesehatan. Intinya warga negara saat ini wajib setor kepada pemerintah membantu membayar hutang negara Inti warga negara saat ini wajib setor kepada pemerintah membantu bayar hutang negara

## 4.6. Undersampling dan Oversampling
Penanganan  ketidakseimbangan  kelas  dalam dataset  adalah  langkah  kritis  untuk  memastikan performa  optimal  pada  model  machine  learning, khususnya  dalam  tugas  klasifikasi.  Dua  pendekatan utama yang sering digunakan melibatkan oversampling,  yaitu  peningkatan  sampel  pada  kelas minoritas,  dan  undersampling,  yaitu  pengurangan sampel  pada  kelas  mayoritas.  Pendekatan  ini  efektif dalam  mengatasi  bias  model  terhadap  kelas mayoritas,  sekaligus  meningkatkan  kemampuan model  dalam  mengklasifikasikan  kelas  minoritas. Sebagai  contoh,  jika  kelas  negatif  memiliki  2912 sampel dan kelas positif hanya 148 sampel, teknik ini dapat diterapkan untuk mencapai keseimbangan yang diinginkan.
Gambar 2. Undersampling
Gambar 3. Oversampling 4.7. Pembobotan TF-IDF
TF - IDF  (Term  Frequency-Inverse  Document Frequency) adalah tahapan metode pembobotan yang digunakan dalam pemrosesan teks untuk memberikan bobot pada setiap kata.
Gambar 4. TF-IDF

## 4.8. Evaluasi
Model  yang  dievaluasi  berhasil  mencapai tingkat  akurasi  sebesar  94.28%.  Dalam  penanganan kelas Positif, akurasi prediksi sekitar 35%, dan model berhasil mengidentifikasi sekitar 42% dari total kasus Positif.  Meskipun  begitu,  hasil  evaluasi  diperkuat oleh confusion  matrix ,  yang  memberikan  rincian lebih  mendalam  mengenai  prediksi  yang  tepat  dan prediksi  yang  salah.  Sementara  itu,  kelas  Negatif menunjukkan kinerja yang sangat baik dengan tingkat precision, recall , dan F1-score mencapai 97%.
Gambar 5. Hasil Evaluasi dan Hasil Gambar 6. Confusion Matrix
Confusion matrix memberikan gambaran prediksi  model  untuk  setiap  kelas.  Dari  evaluasi tersebut, terdapat 566 True  Negative (TN), menunjukkan bahwa model secara tepat memprediksi kasus-kasus  yang  sebenarnya  termasuk  dalam  kelas Negatif.  Sebanyak  20  kasus  False  Positive  (FP) mengindikasikan kesalahan model dalam memprediksi  kasus-kasus  yang  seharusnya  kelas Negatif  sebagai  Positif.  Selanjutnya,  terdapat  15 kasus  False  Negative  (FN),  menandakan  bahwa
model keliru memprediksi kasus-kasus yang sebenarnya kelas Positif sebagai kelas Negatif. Di sisi lain,  terdapat  11  True  Positive  (TP),  menunjukkan bahwa  model  berhasil  memprediksi  dengan  benar kasus-kasus yang seharusnya kelas Positif.  Informasi ini  memberikan  gambaran  lengkap  mengenai  kinerja model  dalam  mengklasifikasikan  masing-masing kelas.

## 5. KESIMPULAN DAN SARAN
Penelitian  ini  menyimpulkan  bahwa  algoritma Support Vector Machine (SVM) berhasil menganalisis sentimen  terhadap  perubahan  kebijakan  BPJS Kesehatan  dengan  tingkat  akurasi  mencapai  94.28%. Meskipun  model  ini  telah  mencapai  tingkat  akurasi yang memadai, terdapat peluang untuk meningkatkan performa,  terutama  dalam  mengenali  sentimen positif. Peningkatan kemampuan SVM dapat diarahkan  dengan  menggabungkan  analisis  sentimen dan data ulasan pengguna. Evaluasi model menunjukkan  bahwa  dalam  menangani  kelas  positif, akurasi  prediksi  sekitar  35%,  dan  model  berhasil mengidentifikasi  sekitar  42%  dari  total  kasus  positif. Confusion  matrix  memperkuat  temuan  evaluasi dengan menunjukkan performa yang sangat baik pada kelas negatif, mencapai tingkat precision, recall , dan F1-score sebesar  97%.  Dalam  menangani  kelas positif, terdapat 20 kasus False Positive dan 15 kasus False  Negative ,  mencerminkan  tantangan  dalam memprediksi  kasus  positif.  Secara  keseluruhan,  hasil evaluasi  ini  menjadi  landasan  penting  dalam merumuskan  kesimpulan  dan  memberikan  dasar untuk saran pengembangan model di masa mendatang.

## DAFTAR PUSTAKA
[1]  D.  D.  Nada,  S.  Soehardjoepri,  dan  R.  M.  Atok,
“Perbandingan  Analisis  Sentimen  Mengenai BPJS  pada  Media  Sosial  Twitter  Menggunakan Naïve  Bayes  Classifier  (NBC)  dan  Support Vector Machine (SVM),” J. Sains Dan Seni ITS , 2023, [Daring]. Tersedia pada: https://ejurnal.its.ac.id/index.php/sains_seni/arti cle/view/96330
[2]  A.  R.  Kardian  dan  D.  Gustiana,  “Analisis Sentimen  Berdasarkanan  Opini  Pengguna  pada Media  Twitter  Terhadap  BPJS  Menggunakan Metode Lexicon Based dan Naïve  Bayes Classi er  Twitter  Text  Mining,” J.  Ilm.  KOMPUTASI , vol. 20, hal. 39–52, 2021.
[3]  F.  Wulandari,  P.  A.  Jusia,  dan  J.  Jasmir, “Klasifikasi  Data  Mining  Untuk  Mendiagnosa Penyakit  ISPA  Menggunakan  Metode  Naïve Bayes  Pada  Puskesmas  Jambi  Selatan,” Jurnal Ilmiah Mahasiswa Sistem Informasi . 2020.
[4]  L.  A.  Andika,  P.  A.  N.  Azizah,  dan  R. Respatiwulan,  “Analisis  Sentimen  Masyarakat terhadap Hasil Quick Count Pemilihan Presiden Indonesia  2019  pada  Media  Sosial  Twitter Menggunakan Metode Naive Bayes Classifier,”
Indones.  J.  Appl.  Stat. ,  vol.  2,  no.  1,  hal.  34, 2019, doi: 10.13057/ijas.v2i1.29998.
[5]  H.  C.  Husada  dan  A.  S.  Paramita,  “Analisis Sentimen  Pada  Maskapai  Penerbangan  di Platform  Twitter  Menggunakan  Algoritma Support Vector Machine (SVM),” Teknika , vol.
10, no. 1, hal. 18–26, 2021, doi: 10.34148/teknika.v10i1.311.
[6]  Syafi’i,  O.  Nurdiawan,  dan  G.  Dwilestari, “Penerapan Machine Learning Untuk
Menentukan  Kelayakan  Kredit  Menggunakan Metode  Support  Vektor  Machine,” J.  Sist.  Inf. dan Manaj. , vol. 10, no. 2, hal. 1–6, 2022.
[7]  H.  D.  Wijaya  dan  S.  Dwiasnati,  “Implementasi Data  Mining  dengan  Algoritma  Naïve  Bayes pada Penjualan Obat,” J.  Inform. ,  vol.  7,  no.  1, hal. 1–7, 2020, doi: 10.31311/ji.v7i1.6203.
[8]  D.  P.  Utomo  dan  M.  Mesran,  “Analisis Komparasi Metode Klasifikasi Data Mining dan Reduksi  Atribut  Pada  Data  Set  Penyakit Jantung,” J.  Media  Inform.  Budidarma ,  2020,
[Daring]. Tersedia pada:
http://www.ejurnal.stmik- budidarma.ac.id/index.php/mib/article/view/208 0
[9]  W.  Hidayat,  M.  Ardiansyah,  dan  A.  Setyanto, “Pengaruh  Algoritma  ADASYN  dan  SMOTE terhadap  Performa  Support  Vector  Machine pada  Ketidakseimbangan  Dataset  Airbnb,” Edumatic J. Pendidik. Inform. , vol. 5, no. 1, hal. 11–20, 2021, doi: 10.29408/edumatic.v5i1.3125.
[10]  M. A. Ramadhan dan M. I. Wahyudin, “Analisis Sentimen  Mengenai  Keberhasilan  Indonesia  di Ajang  Thomas  Cup  2020  (Studi  Kasus  Media Sosial  Twitter)  Menggunakan  Metode  Naïve Bayes  dan  Decision  Tree,” J.  JTIK  (Jurnal Teknol. Inf. dan Komunikasi) , vol. 6, no. 4, hal. 505–511, 2022, doi: 10.35870/jtik.v6i4.560.
[11]  T.  Raudya,  B.  Irawan,  dan  A.  Faqih, “Perbandingan  implementasi  2  algoritma  svm dan  k-nn  dalam  pengklasifikasian  kepuasan pengguna  smart  e-learning,” JATI  (Jurnal  Mhs. Tek.  Inform. ,  vol.  7,  no.  3,  hal.  2057–2062,
2023.