## 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.v6i4.4958

## Analisis Sentimen Terhadap Bantuan Subsidi Upah (BSU) pada Kenaikan Harga Bahan Bakar Minyak (BBM)
Ulfa Kurniasih 1 , Akrim Teguh Suseno 2*
1 Fakultas Ekonomi dan Bisnis Islam, Program Studi Ekonomi dan Bisnis Islam, Universitas Islam Negeri K.H. Abdurrahman Wahid, Pekalongan, Indonesia
2 Fakultas Sains dan Teknologi, Program Studi Teknologi Komputer, Institut Teknologi dan Sains Nahdlatul Ulama, Pekalongan, Indonesia
Email: 1 ulfa.kurniasih@iainpekalongan.ac.id, 2,* akrim.teguh@gmail.com Email Penulis Korespondensi: akrim.teguh@gmail.com
Abstrak− Bahan Bakar Minyak (BBM) merupakan komoditas yang sangat penting bagi masyarakat Indonesia. Kenaikan harga BBM akan berdampak pada ketidakstablilan perekonomian di Indonesia. Oleh sebab itu pemerintah membuat kebijakan dengan memberikan Bantuan Subsidi Upah (BSU) kepada masyarakat untuk menepis dampak dari kenaikan harga BBM. Namun terdapat berbagai tanggapan dari masyarakat terkait pemberian BSU pada kenaikan harga BBM khususnya di media sosial Twitter, ada yang  mendukung  namun  juga  ada  yang  tidak  setuju.  Penelitian  ini  bertujuan  untuk  melakukan  analisis  terhadap  sentimen masyarakat Indonesia pada kebijakan pemerintah terkait pemberian BSU pada kenaikan harga BBM. Data yang digunakan adalah 795 tweet pada masing-masing kata kunci BBM dan kata kunci BSU. Data tersebut dibagi menjadi 2 yaitu data latih sebesar 263 dan 532 untuk data uji. Metode yang digunakan adalah klasifikasi dengan algoritma Naïve Bayes . Hasil analisis menunjukan bahwa pada kata kunci BBM sentimen positif yang didapatkan yaitu 28,2%  dan pada sentimen negatif yaitu 71,8%. Pada kata kunci BSU, sentimen positif sebesar 65,2% dan sentimen negatif 34,8%. Pada tingkat akurasi dengan metode ini mendapatkan hasil 82,64% dan presisi sebesar 92,89%. Oleh sebab itu dapat disimpulkan hasil sentiman masyarakat terhadap Bantuan Subsidi Upah  (BSU)  mendapatkan  respon positif sedangkan pada  kenaikan harga  Bahan  Bakar  Minyak  (BBM)  mendapatkan  respon negatif.
Kata Kunci: BBM; BSU; Klasifikasi; Naïve Bayes; Sentimen.
Abstract− Fuel Oil (BBM) is a very important commodity for the people of Indonesia. The increase in fuel prices will have an impact on economic instability in Indonesia. Therefore, the government makes a policy by providing Wage Subsidy Assistance (BSU) to the community to ward off the impact of rising fuel prices. However,  there were various responses from the public regarding the provision of BSU on the increase in fuel prices, especially on Twitter social media, some were supportive but some did not agree. This study aims to analyze the sentiments of the Indonesian people on government policies related to the provision of BSU to the increase in fuel prices. The data used are 795 tweets on each keyword BBM and BSU. The data is divided into 2, training data of 263 and 532 for testing data. The method used is classification with Naïve Bayes algorithm. The results of the analysis show that the BBM keyword positive sentiment is 28.2%, and negative sentiment is 71.8%. For BSU keywords, positive sentiment is 65.2% and negative sentiment is 34.8%. At the level of accuracy with this method, the result is 82.64% and the precision is 92.89%. Therefore, it can be concluded that the results of public sentiment towards the Wage Subsidy Assistance (BSU) received a positive response, while the increase in the price of fuel oil (BBM) received a negative response.
Keywords : BBM; BSU; Classification; Naive Bayes; Sentiment.

## 1. PENDAHULUAN
Awal  bulan  September  2022  pemerintah  menetapkan  kebijakan  kenaikan  harga  Bahan  Bakar  Minyak  (BBM)  di Indonesia. Kebijakan tersebut  merupakan imbas dari  peperangan yang terjadi di Eropa antara Rusia dan Ukraina yang  menyebabkan  terjadinya  lonjakan  harga  minyak  dunia[1].  Akibatnya,  terjadi  kegoncangan  ekonomi  yang terjadi secara signifikan terhadap harga minyak bumi, tidak terkecuali di Indonesia. Embargo terhadap perdagangan minyak  Rusia  memicu  supply  shock,  sehingga  menimbulkan  konsekuensi  kenaikan  harga  di  pasar  global[2][3]. Kenaikan harga minyak dunia turut memengaruhi lonjakan harga minyak mentah di Indonesia atau Indonesian Crude Price (ICP) mencapai 95,45 dollar AS per barrel. Sedangkan asumsi ICP pada APBN 2022 hanya 63 dollar AS per barrel. Meningkatnya suku bunga dan likuiditas tentu saja berdampak pada negara berkembang termasuk Indonesia sehingga menyebabkan lonjakan anggaran subsidi yang telah ada.
Di  Indonesia,  BBM  merupakan  komoditas  yang  sangat  penting  bagi  masyarakat  terutama  bagi  sektor ekonomi. Ketidakstabilan harga BBM dapat memengaruhi biaya operasional masyarakat dalam kegiatan sehari-hari. Kebijakan menaikkan harga BBM menuai  kontroversi  di  seluruh media sosial, termasuk di media sosial Twitter. Selama beberapa hari sejak ditetapkannya kenaikan harga BBM, linimasa di Twitter dipenuhi oleh cuitan dengan kata kunci BSU dan BBM. Pro dan kontra yang hadir di tengah masyarakat menjadi menarik untuk diteliti dengan mengetahui  tanggapan  masyarakat.  Berbagai  metode  yang  dapat  digunakan  untuk  menganalisis  tanggapan masyarakat tersebut khususunya di media sosial. Banyak metode analisis yang dapat digunakan untuk menganalisis pendapat  masyarakat  salah satunya adalah setimen analisis. Metode analisis sentimen mencari  polaritas dari  data khususnya melalui internet dengan melakukan analisis [4].
Penelitian  mengenai  analisis  sentimen  masyarakat  terhadap  kenaikan  harga  BBM  pernah  dilakukan  oleh Mujahidin, dkk  [2]. Penelitian ini dilakukan dengan melihat komentar yang dihasilkan platform Youtube dengan menggunakan metode Gaussian Naïve Bayes . Hasil penelitian tersebut menunjukan nilai akurasi sebesar 74%. pada dataset tanpa filtering stop word dan model fast textsize100 . Berdasarkan hasil evaluasi, sistem yang dibangun dapat

## 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.v6i4.4958
mengklasifikasikan  sentimen  atau  opini  publik  ke  dalam  sentimen  positif  dan  sentiment  negatif  secara  otomatis. Sementara  itu,  dari  segi  dampak  ekonomi,  pemelitian  mengenai  dampak  kenaikan  BBM  telah  diteliti  oleh  [1]. Berdasarkan  hasil  penelitian  yang  telah  dilakukan,  diperoleh  kesimpulan  bahwa  kenaikan  BBM  yang  terjadi  di Indonesia akan berdampak pada inflasi sehingga akan berpengaruh terhadap fundamental makro ekonomi Indonesia.
Penelitian  lainnya  dilakukan  oleh  Fungsiawan  (2022)  yang  menyoroti  kenaikan  tarif  ojek  online  yang merupakan imbas dari kenaikan BBM [5]. Dalam penelitian tersebut dinyatakan bahwa kenaikan tarif ojek online akan mendorong masyarakat  untuk  pindah ke moda transportasi  lain bahkan kendaraan pribadi. Jika hal  tersebut terus berlanjut  maka dapat  menambah tingkat kemacetan dan kerugian ekonomi  di Indonesia. Penelitian  tersebut serupa dengan penelitian Fithriyana, Rinda dkk (2014) yang menganalisis pengaruh kenaikan harga BBM pada tahun 2013  terhadap  pergerakan  saham.  Dalam  penelitian  tersebut  diketahui  bahwa  kenaikan  BBM  tahuhn  2013 berpengaruh negatif terhadap harga saham, nilai dan volume serta frekuensi perdagangan saham [6].
Dengan naiknya harga BBM, pemerintah melalui menteri keuangan menerapkan program Bantuan Subsidi Upah  (BSU)  yang  ditetapkan  dalam  Peraturan  Menteri  Keuangan  RI  Nomor  134/PMK.07/2022  tentang  Belanja Wajib  Dalam  Rangka  Penanganan  Dampak  Inflasi  Tahun  Anggaran  2022  pada  5  September  2022  [3].  Dalam PerMen  tersebut,  dinyatakan  bahwa  untuk  mengantisipasi  dampak  inflasi,  perlu  adanya  kebijakan  penganggaran belanja wajib perlindungan sosial melalui APBD tahun anggaran 2022 yang disalurkan oleh pemerintah daerah [7] . Berdasarkan penelitian yang telah  dilakukan oleh beberapa penulis tersebut  di  atas,  peneliti tertarik  untuk melakukan penelitian mengenai analisis sentimen masyarakat di media sosial Twitter terhadap kebijakan BSU pada kenaikan harga BBM dengan menggunakan metode Gaussian Naïve Bayes. Penelitian ini bertujuan untuk melihat kecenderungan opini publik pengguna Twitter di Indonesia dengan melihat apakah masyarakat cenderung beropini negatif,  positif  ataupun  netral  terhadap  kebijakan  yang  dikeluarkan  pemerintah  pasca  kenaikan  harga  BBM. Penelitian  ini  berupaya  menganalisis  opini  publik  dengan  mempertimbangkan  pesan  yang  diposting  di  Twitter. Pengumpulan data pada penelitian ini dilakukan dengan pengambilan data set dari Kaggle [8]. Data yang merupakan cuitan  dari  masyarakat  pengguna  Twitter  tersebut  dikelompokkan  dengan  label  positif,  negatif,  maupun  netral dengan menggunakan metode Naïve Bayes Classifier .
Naive  Bayes  merupakan  salah  satu  algoritma  yang  biasa  digunakan  untuk  melakukan  klasifikasi  data  [9]. Penelitian dengan metode klasifikasi yang menggunakan algoritma Naive Bayes untuk dokumen text sudah pernah dilakukan.  Namun,  perbedaan  penelitian  ini  dengan  penelitian  sebelumnya  terletak  pada  tema  dan  data  yang digunakan. Penelitian mengenai kebijakan BSU terhadap kenaikan BBM belum pernah diteliti di Indonesia terlebih dengan  menggunakan  data  cuitan  di  Twitter.  Dengan  menggunakan  metode  klasifikasi  algortima Naïve  Bayes, penelitian ini bertujuan untuk menentukan bagaimana tanggapan masyarakat tentang kebijakan pemberiaan bantuan BSU terhadap kenaikan harga BBM

## 2. METODOLOGI PENELITIAN

## 2.1 Tahapan Penelitian
Dalam penelitian ini menggunakan metode klasifikasi dengan algortima Naïve Bayes. Sumber data yang digunakan yaitu tweet media  social  twitter  dengan  ruang  lingkup  di  indonesia.  Adapun  proses  tahapan  penelitian  ini  dapat ditunjukan pada Gambar 1.

## 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.v6i4.4958
Teknik pengumpulan data dilakukan menggunakan teknik crawling data Twitter dengan menggunakan rapidminer dengan rentang waktu dari 16 September 2022 hingga 29 September 2022. Kata kunci yang digunakan yaitu “BBM” dan “BSU”.
B. Pre-processing data dan pemberian label
Pada tahap pre-processing mencakup operasi untuk pembersihan data (seperti menangani penghapusan noise dan data yang tidak konsisten), transformasi data (data diubah dan dikonsolidasikan kedalam bentuk yang sesuai) dan reduksi data, termasuk seleksi dan ekstraksi fitur . Setelah melalui tahap preprocessing diharapkan menjadi data final yang  dianggap  benar  dan  berguna  untuk  algoritma  data  mining  [10] . Pada  penelitian  lain pre-processing yang digunakan  untuk  mengambil  dari  sumber  data  media  online  yaitu data  cleaning , case  folding , tokenizing , normalisasi, stemming dan stopword  removal [11].    Pada  penelitian  ini pre-processing yang  digunakan  sebagai berikut : 1). Cleaning data  dengan  membersihkan noisy  data  maupun  missing  value  tweet yang  tidak  berkaitan  dengan kenaikan harga BBM dan pemberian BSU. Selain itu juga menghapus duplikasi tweet yang sama sehingga data yang digunakan lebih akurat.
2).  Pada case  folding merubah  huruf  besar  pada  tweet  menjadi  huruf  kecil  semua.  Kemudian  pada tokenizing , memecah kalimat pada setiap tweet menjadi per kata atau disebut dengan token [12]. Proses ini bertujuan untuk menyederhanakan teks yang digunakan sebagai input pada proses klasifikasi [13].
3). Proses selanjutnya normalisasi  yaitu merubah kata-kata yang tidak standar seperti singkatan ataupun akronim menjadi kata baku asli [14].
4).  Langkah  selanjutnya  adalah stemming yang  bertujuan  untuk  menghilangkan  imbuhan  dari  kata  yang  tidak diperlukan kemudian mengembalikan ke kata dasar [15]
5). Pada stopword removal yaitu menghapus kata-kata umum yang dianggap tidak berarti dan jumlah kemunculan yang banyak dalam teks [16].

## C. Pembobotan data TF-IDF
Setelah  dilakukan  pre-processing  data,  langkah  selanjutnya  adalah  pembobotan  dengan Term  Frequency Inverse Document Frequency atau biasa disebut TF-IDF. TF-IDF merupakan metode penentuan bobot sebuah kata dengan memberikan bobot yang berbeda untuk  setiap kata dalam dokumen berdasarkan frekuensi  kata per dokumen dan memberikan bobot frekuensi kata dalam semua dokumen tersebut [17].

## D. Proses klasifikasi
Tahap selanjutnya adalah proses klasifikasi dengan menggunakan algoritma Naïve Bayes . Suatu nilai atribut kelas yang tidak dapat mempengaruhi ataupun dipengaruhi nilai atribut lainya, hal ini disebut dengan Naive yang berarti kemunculan term pada kalimat tidak dapat memberikan pengaruh pada kata lainnya [11]. Penerapan pada analisis sentimen, kata yang muncul memiliki bobot masing-masing yang dapat diketahui apakah kalimat tersebut negatif atau positif dengan menambahkan total bobot keseluruhannya.

## E. Evaluasi
Proses ini akan menghitung performa dari hasil klafisikasi algoritma Naïve Bayes pada analisis sentimen. Evaluasi ini terdapat beberapa perhitungan yang digunakan yaitu presisi, recall dan F-score . Untuk mendapatkan niai dari perhitungan tersebut maka perlu membuat confusion matrix yang digunakan sebagai evaluasi hasil klasifikasi dataset menggunakan algoritma Naïve Bayes. Berikut adalah tabel evaluasi klasifikasi yang ditunjukan pada tabel
Tabel 1. Confusion matrix Nilai Aktual Nilai Prediksi Positif Negatif Positif TP FP Negatif FN TN

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN
Pada penelitian ini implementasi analisis dilakukan melalui beberapa tahap yaitu pengumpulan data atau crawling data twitter, pre-processing disertai dengan pelabelan kata. Setelah dilakukan pre-processing maka akan dilakukan klasifikasi  dengan  mengunakan  algoritma Naïve Bayes .  Pada  tahap  evaluasi  menggunakan  beberapa  perhitungan yang  digunakan  yaitu  presisi, recall dan  F-score.  Berikut  rincian  tahap  dalam  implementasi    sentimen  analisis masyarakat terhadap bantuan subsidi upah (BSU):

## 3.1 Pengumpulan data
Dalam pengumpulan data dengan menggunakan teknik crawling data diperoleh 1942 tweet pada kata kunci BBM dan 859 tweet pada kata kunci  BSU. Data tersebut  termasuk tweet  dari berita media massa maupun respons dari masyarakat  terkait  kata  kunci  BBM  maupun  BSU.  Setelah  itu  data  akan  dilakukan pre-processing untuk

## 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.v6i4.4958
pembersihan  dari  data  kotor  hingga  pemberian label  pada tweet agar  data  tersebut  siap  untuk  dianalisis.  Contoh crawling data twitter yang berhasil diambil dapat ditunjukan pada Tabel 2.
Tabel 2. Hasil Crawling Data Twitter
Nama Pengguna Tweet @Tan_Mar3M apalgi sjak BBM naik, makan warga cuma Mie Instant doang, jadi wajar daya otak lemah bawaan nya tidur mulu… @sadidawoaini makanya jgn beli bbm di pertamina. beli di shell vivo dll biar ga bebani pemerintah ye kan? klo bs ga usah laku sekalian jd pemilik mobil pribadi ga perlu ke pertamina lg kasian pemerintah ngasih subsidi mulu @KemnakerRI BSU ringankan beban pekerja saat harga BBM & Sembako naik @Askrlfess Saya belum terima BSU 2021,2022..padahal kawan kawan saya sudah pada terima @jokowi Dari Kota Baubau, siang tadi, saya ke Kabupaten Buton. Di sini saya kembali meninjau pemberian Bantuan Subsidi Upah (BSU) dan Bantuan Langsung Tunai BBM yang berlangsung di Kantor Pos Cabang Banabungi

## 3.2 Pre-processing data dan pemberian label
Pada  tahap pre-processing dilakukan  dengan  5 tahapan  yaitu cleaning  data,  case  folding, normalisasi, stemming word dan stopword removal . Hasil dari preprocessing dapat ditunjukan pada Tabel 3.
Tabel 3. Hasil pre-processing data Fase Pre-processing Hasil Kalimat dasar apalgi sjak BBM naik, makan warga cuma Mie Instant doang, jadi wajar daya otak lemah bawaan nya tidur mulu… Cleaning data apalgi sjak BBM naik makan warga cuma Mie Instant doang, jadi wajar daya otak lemah bawaan nya tidur mulu Cases folding apalgi sjak bbm naik makan warga cuma mie instant doang, jadi wajar daya otak lemah bawaan nya tidur mulu Tokenizing ‘apalgi’ ‘sjak’ ‘bbm’ ‘naik’ ‘makan’ ‘warga’ ‘cuma’ ‘mie’ ‘instant’ ‘doang’ ‘jadi’ ‘wajar’ ‘daya’ ‘otak’ ‘lemah’ ‘bawaan’ ‘tidur’ ‘mulu’ Normalisasi ‘apalagi’ ‘sejak’ ‘bbm’ ‘naik’, ‘makan’ ‘warga’ ‘cuma’ ‘mie’ ‘instant’ ‘doang’ ‘jadi’ ‘wajar’ ‘daya’ ‘otak’ ‘lemah’ ‘bawaan’ ‘tidur’ ‘mulu’ Stemming word ‘apalagi’ ‘sejak’ ‘bbm’ ‘naik’, ‘makan’ ‘warga’ ‘cuman’ ‘mie’ ‘instan’ ‘doang’ ‘jadi’ ‘wajar’ ‘daya’ ‘otak’ ‘lemah’ ‘bawa’ ‘tidur’ ‘mulu’ Stopword removal
‘bbm’ ‘naik’ ‘makan’ ‘warga’ ‘mie’ ‘instant’ ‘wajar’ ‘otak’ ‘lemah’ ‘tidur’
Pada proses cleaning data membersihkan tweet yang tidak berkaitan dengan kenaikan harga BBM dan BSU serta menghapus duplikasi tweet maupun retweet sehingga data yang digunakan lebih akurat. Selain itu menghapus karakter khusus dan link URL yang menjadi noisy pada kalimat tweet . Setelah melewati cleaning data, data yang dihasilkan yaitu 795 tweet untuk kata kunci BBM dan BSU. Pada case folding berfungsi mengubah semua huruf besar pada tweet menjadi huruf kecil sehingga mudah diolah di tahap selanjutnya. Kemudian dilakukan normalisasi untuk  merubah  kata  yang  tidak  standar  menjadi  kata  yang  biasa  digunakan  kehidupan  sehari-hari  dalam  bahasa Indonesia  seperti  pada  kata  ‘apalg’  diubah  menjadi  kata  ‘apalagi’.  Setelah  itu  dilakukan stemming  word untuk merubah kata pada setiap tweet manjadi kata baku seperti pada kata ‘cuma’ diubah menjadi ‘cuman’. Pada langkah terakhir yaitu stopword removal yang bertujuan menghapus kata tambahan seperti kata penghubung di setiap tweet seperti  kata  ‘apalagi’,  ‘sejak’  dan  lainnya.    Setelah  dilakukan pre-processing ,  maka  langkah  selanjutnya  adalah pelabelan positif dan negatif oleh ahli bahasa. Jumlah data tweet sebesar 795 dibagi menjadi 2 data yaitu data latih dan data uji. Data yang digunakan untuk data latih sebesar 263 tweet untuk kata kunci BBM dan BSU. Sedangkan untuk data uji yang digunakan yaitu 532 tweet untuk setiap kata kunci BBM maupun BSU.  Hasil dari pelabelan data latih dapat ditunjukan pada Tabel 4.
Tabel 4. Hasil Pelabelan Data Latih Kata Kunci Positif Negatif Jumlah BBM 104 (40%) 159 (60%) 263 BSU 151 (57%) 112 (43%) 263

## 3.2 Klasifikasi Naïve Bayes
Proses klasifikasi dalam penelitian ini menggunakan algoritma Naïve Bayes dan tools yang digunakan dalam proses ini adalah rapidminer .  Input dari proses ini adalah data latih dan data uji. Data latih berfungsi sebagai input data

## 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.v6i4.4958
aktual  sentimen  positif  maupun  negatif  yang  kemudian  diklasifikasikan  dengan  algoritma Naïve  Bayes sehingga membentuk sebuah pola. Pola tersebut kemudian diimplementasikan pada data uji dari kata kunci BBM dan BSU sehingga membentuk prediksi sentimen positif dan negatif. Hasil prediksi dari data uji dari kata kunci BBM dapat ditunjukan  pada  Gambar  2.  Sedangkan  hasil  prediksi  dari  data  uji  dari  kata  kunci  BSU  dapat  ditunjukkan  pada Gambar 3.
Gambar 2. Hasil Prediksi Kata Kunci “BBM”
Gambar 3. Hasil Prediksi Kata Kunci “BSU”

## 3.3 Evaluasi
Pada  proses  ini  dilakukan  setelah  klasifikasi  dengan  algoritma  Naïve  Bayes  selesai.  Proses  ini  bertujuan  untuk mengevaluasi hasil dari prediksi sentiment melalui nilai accuracy, precision, dan recall. Nilai tersebut dapat menjadi acuan  dalam  performance  hasil  analisis  algoritma  Naïve  Bayes.  Hasil  dari  evaluasi  dari  proses  klasifikasi Naïve Bayes dapat ditunjukan pada Tabel 5.
Tabel 4. Hasil Evaluasi Kata Kunci Accuraccy Precision Recall BBM 79,42% 90,26% 30,38% BSU 83,85% 95,51% 29,44% Rata-rata 81,64% 92,89% 29,91%
Berdasarkan  hasil  evaluasi  pada  Tabel  5,  bahwa  pada  kalasifikasi  menggunakan  algoritma Naïve  Bayes dengan kata kunci BBM mendapatkan tingkat accuracy 79,42%, precision 90,26% dan recall 30,38%. Sedangkan pada kata kunci BSU mendapatkan tingkat accuracy 83,85%, precision 95,51% dan recall 29,44%. Untuk nilai rata pada masing-masing kata kunci yaitu accuracy sebesar 81,64%, precision 92,89% dan recall 29,91%.

## 4. KESIMPULAN
Penelitian  mengenai  analisis  sentimen  masyarakat  terhadap  Bantuan  Subsidi  Upah  (BSU)  pada  kenaikan  Bahan Bakar Minyak (BBM) dengan menggunakan metode klasifikasi algoritma Naïve Bayes dijelaskan dalam dua bagian analisis. Pada analisis pertama menggunakan kata kunci BBM mendapatkan nilai sentimen positif sebesar 28,2% dan  nilai  sentimen  negatif  sebesar  71,8%.  Sedangkan  pada  kata  kunci  BSU  mendapatkan  nilai  sentimen  positif 65.2%  dan  sentimen  negatif  sebesar  34.8%.  Pada  hasil  analisis  tersebut  dapat  disimpulkan  bahwa  tanggapan masyarakat  Indonesia terhadap kenaikan Bahan Bakar Minyak (BBM) di  media sosial  Twitter masih  didominasi oleh sentimen negatif sedangkan pada pemberian Bantuan Subsidi Upah (BSU) tanggapan masyarakat  Indonesia didominasi  oleh  sentimen  positif.  Penelitian  ini  juga  menunjukan  bahwa  hasil  evaluasi  dari  metode  klasifikasi dengan menggunakan algoritma Naïve Bayes mempunyai tingkat akurasi dan presisi yang cukup tinggi yaitu sebesar 81,64%  dan  92,89%.  Pada  pengembangan  selanjutnya  diharapkan  terdapat  perbandingan  algortima Naïve  Bayes

## 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.v6i4.4958
dengan  algoritma  klasifikasi  yang  lain  sehingga  terdapat  perbandingan  tingkat  akurasi  maupun  presisi  dalam analisis. Selain itu sumber data yang digunakan tidak hanya media sosial Twitter namun dapat menggunakan sumber data  yang  lain  seperti  Facebook,  Instagram  ataupun  sumber  data  yang  lain  sehingga  data  yang  digunakan  lebih beragam dan analiss sentimen masyarakat indonesia dapat lebih akurat.

## REFERENCES
[1] W. Wardani, S. Ummi Arfah, and P. Sojuangon Lubis, “Dampak kenaikan Bahan Bakar Minyak (BBM) Terhadap Inflasi dan Implikasinya Terhadap Makroekonomi di Indonesia,” All Fields of Science J-LAS , vol. 2, no. 3, pp. 63–70, Sep. 2022, [Online]. Available: https://j-las.lemkomindo.org/index.php/AFoSJ-LAS/index
[2] S. Mujahidin, B. Prasetio, and M. C. C. Utomo, “Implementasi Analisis Sentimen Masyarakat Mengenai Kenaikan Harga BBM  Pada  Komentar  YoutubeDengan  Metode  Gaussian  naïve  bayes,” Jurnal  Vocational  Teknik  Elektronika  dan Informatika , vol. 10, no. 3, pp. 17–24, Sep. 2022, [Online]. Available: http://ejournal.unp.ac.id/index.php/voteknika/index
[3] Tempo.co,  “BLT  BBM  untuk  Ojek,  UMKM,  Nelayan,  dan  Transportasi  Umum  Cair  Oktober  2022  Lewat  Pemda,” Nasional Tempo , Jakarta, Sep. 12, 2022.
[4] V. Kevin, S. Que, : Analisis, S. Transportasi, A. Iriani, and H. D. Purnomo, “Analisis Sentimen Transportasi Online Menggunakan Support Vector Machine Berbasis Particle Swarm Optimization (Online Transportation Sentiment Analysis Using  Support  Vector  Machine  Based  on  Particle  Swarm  Optimization),”  2020.  [Online].  Available: www.tripadvisor.com,
[5] Fungsiawan,  “Kenaikan  Tarif  Ojek  Online  Berdampak  Inflasi  danPenurunan  Pendapatan  Domestik  Bruto  (PDB),” CEMERLANG : Jurnal Manajemen dan Ekonomi Bisnis , vol. 2, no. 3, pp. 268–274, Aug. 2022.
[6] R. Fithriyana, E. N. DP, and V. Ratnawati, “Analisis Pengaruh Kenaikan Harga Bahan Bakar Minyak (BBM) Terhadap Pergerakan Harga Saham (Seminggu Sebelum dan Sesudah Kenaikan BBM) Tahun 2013,” Jurnal Ekonomi , vol. 22, no. 3, pp. 168–182, Sep. 2014.
[7] Menteri Keuangan Republik Indonesia, “Peraturan Menteri Keuangan Republik Indonesia tentang Belanja Wajib dalam rangka Penanganan Dampak Inflasi Tahun Anggaran 2022,” Jakarta, Sep. 2022.
[8] W.  Yulita et  al. , “Analisis Sentimen Terhadap Opini Masyarakat Tentang Vaksin Covid-19 Menggunakan Algoritma Naïve Bayes Classifier,” JDMSI , vol. 2, no. 2, pp. 1–9, 2021.
[9] I. Verawati, “Algoritma Naïve Bayes Classifier Untuk Analisis Sentiment Pengguna Twitter Terhadap Provider By.u,” Jurnal Media Informatika Budidarma , vol. 6, pp. 1411–1417, Jul. 2022, doi: 10.30865/mib.v6i3.4132.
[10]  S.  García, J.  Luengo, and F. Herrera, Data Preprocessing in Data Mining , vol. 72. New York: Springer International Publishing, 2015. [Online]. Available: http://www.springer.com/series/8578
[11]  L. G. Irham, A. Adiwijaya, and U. N. Wisesty, “Klasifikasi Berita Bahasa Indonesia Menggunakan Mutual Information dan Support Vector Machine,” JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA , vol. 3, no. 4, p. 284, Oct. 2019, doi: 10.30865/mib.v3i4.1410.
[12]  M. A. Rosid, A. S. Fitrani, I. R. I. Astutik, N. I. Mulloh, and H. A. Gozali, “Improving Text Preprocessing for Student Complaint Document Classification Using Sastrawi,” in IOP Conference Series: Materials Science and Engineering , Jul. 2020, vol. 874, no. 1. doi: 10.1088/1757-899X/874/1/012017.
[13]  E. Sutoyo, A. Almaarif, and I. T. R. Yanto, “Sentiment Analysis of Student Evaluations of Teaching Using Deep Learning Approach,” in Lecture Notes in Networks and Systems , 2021, vol. 254, pp. 272–281. doi: 10.1007/978-3-030-80216-5_20.
[14]  S.  Khairunnisa,  A. Adiwijaya,  and  S.  al  Faraby,  “Pengaruh Text  Preprocessing  terhadap  Analisis  Sentimen  Komentar Masyarakat  pada  Media  Sosial  Twitter  (Studi  Kasus  Pandemi  COVID-19),” JURNAL  MEDIA  INFORMATIKA BUDIDARMA , vol. 5, no. 2, p. 406, Apr. 2021, doi: 10.30865/mib.v5i2.2835.
[15]  Y. Handayani, A. R. Hakim, and Muljono, “Sentiment analysis of Bank BNI user comments using the support vector machine  method,”  in Proceedings  -  2020  International  Seminar  on  Application  for  Technology  of  Information  and Communication: IT Challenges for Sustainability, Scalability, and Security in the Age of Digital Disruption, iSemantic 2020 , Sep. 2020, pp. 202–207. doi: 10.1109/iSemantic50169.2020.9234230.
[16]  S. Fahmi, L. Purnamawati, G. F. Shidik, M. Muljono, and A. Z. Fanani, “Sentiment analysis of student review in learning management  system  based  on  sastrawi  stemmer  and  SVM-PSO,”  in Proceedings  -  2020  International  Seminar  on Application for Technology of Information and Communication: IT Challenges for Sustainability, Scalability, and Security in the Age of Digital Disruption, iSemantic 2020 , Sep. 2020, pp. 643–648. doi: 10.1109/iSemantic50169.2020.9234291.
[17]  D. E. Cahyani and I. Patasik, “Performance comparison of tf-idf and word2vec models for emotion text classification,” Bulletin  of  Electrical  Engineering  and  Informatics ,  vol.  10,  no.  5,  pp.  2780–2788,  Oct.  2021,  doi: 10.11591/eei.v10i5.3157.