## Analisis Sentimen Terhadap Kenaikan Iuran Bpjs Kesehatan Pada Twitter Menggunakan Naïve Bayes Classifier
Putri Dewi Wulandari 1  ) , Ultach Enri 2) , Aji Primajaya 3)
1)2)3) Program Studi Teknik Informatika, Universitas Singaperbangsa Karawang, Indonesia
1) putri.16166@student.unsika.ac.id
2) ultach@staff.unsika.ac.id
3) aji.primajaya@staff.unsika.ac.id
Abstract – Health service is one of the fundamental rights of the  community  whose  provision  must  be  carried  out  by  the Government as mandated in the 1945 Constitution Article 28 H Paragraph  (1).  According  to  the  Presidium  of  the  Indonesian Student Press Association Activist Alumni Forum, the National Health Insurance Program whose implementation is entrusted to the Health BPJS is far from the meaning of justice. One of the problems faced by the Health BPJS is the large number of participants who are in arrears in making payments, causing a huge deficit in the Health BPJS and causing the Government to officially  raise  BPJS  Health  contributions  according  to  the Minister  of  Finance's  proposal  Sri  Mulyani.  The  number  of public  complaints  about  government  policy  issues  in  raising BPJS Health fees, so this study was conducted with the aim of finding  conclusions  from  public  perceptions  using  the  Naive Bayes  Classifier  algorithm  with  the  TF-IDF  selection  feature. The dataset used as many as 356 data divided into two classes, namely  positive  and  negative  classes  that  have  been  through the  selection  phase  by  Indonesian  Language  Experts.  The classification process produces the best accuracy results with a split  ratio  of  60:40  that  is  equal  to  92.96%  using  the  TF-IDF selection feature.
Keywords – Sentiment, Naive Bayes Classifier, BPJS Health, Text Mining, TF-IDF
Intisari –  Pelayanan  kesehatan merupakan  salah  satu  hak mendasar masyarakat yang penyediaannya wajib diselenggarakan oleh Pemerintah sebagaimana telah diamanatkan  dalam  Undang-Undang  Dasar  1945  Pasal  28  H Ayat  (1).  Menurut  Presidium  Forum  Alumni  Aktivis Perhimpunan  Pers  Mahasiswa  Indonesia,  Program  Jaminan Kesehatan  Nasional  yang  pelaksanaannya  dipercayakan  pada BPJS  Kesehatan  masih  jauh  dari  makna  keadilan.  Salah satu persoalan  yang  dihadapi  BPJS  Kesehatan  yaitu  banyaknya peserta  yang  menunggak  dalam  melakukan  pembayaran sehingga  menimbulkan  defisit  yang  sangat  besar  pada  BPJS Kesehatan  dan  menyebabkan  Pemerintah  resmi  menaikkan iuran  BPJS  Kesehatan  sesuai  usulan  Menteri  Keuangan  Sri Mulyani.  Banyaknya  keluhan  masyarakat  terhadap  isu kebijakan  Pemerintah  dalam  menaikkan  iuran  BPJS
Kesehatan, maka dilakukan penelitian ini dengan tujuan untuk menemukan kesimpulan dari persepsi masyarakat menggunakan  algoritma  Naive  Bayes  Classifier  dengan  fitur seleksi  TF-IDF.  Dataset  yang  digunakan  sebanyak  356  data yang  terbagi  kedalam  dua  kelas  yaitu  kelas  positif  dan  negatif yang  telah  melalui  tahap  seleksi  oleh  Ahli  Bahasa  Indonesia. Proses  klasifikasi  menghasilkan  hasil  akurasi  terbaik  dengan ratio  split  60:40  yaitu  sebesar  92,96%  dengan  menggunakan fitur seleksi TF-IDF.
Kata  Kunci  –  Sentimen,  Naive  Bayes  Classifier,  BPJS Kesehatan, Text Mining, TF-IDF

## I. PENDAHULUAN
Pelayanan kesehatan merupakan salah satu hak mendasar masyarakat  yang  penyediaannya  wajib  diselenggarakan  oleh Pemerintah  sebagaimana  telah  diamanatkan  dalam  Undang- Undang  Dasar  1945  Pasal  28  H  Ayat  (1)  yang  berbunyi “Setiap  orang  berhak  hidup  sejahtera  lahir  dan  batin, bertempat  tinggal,  dan  mendapatkan  lingkungan hidup  yang baik  dan  sehat  serta  berhak  memperoleh  pelayanan kesehatan” dan  Pasal  34  Ayat  (3)    yang  berbunyi “Negara bertanggung  jawab  atas  penyediaan  fasilitas  pelayanan kesehatan dan fasilitas pelayanan umum yang layak” [1] .
Salah satu persoalan yang dihadapi BPJS Kesehatan yaitu banyaknya  peserta  yang  menunggak  dalam  melakukan pembayaran sehingga menimbulkan defisit yang sangat besar pada  BPJS  Kesehatan  dan  menyebabkan  banyaknya  keluhan masyarakat  terhadap  BPJS  Kesehatan.  Menurut  Kepala  Biro Komunkasi  dan  Layanan  Informasi  (Kepala  Biro  KLI) Kementerian  Keuangan  (Kemenkeu)  Nufransa  Wira  Sakti mengklarifikasi  diantara  penyebab  utama  defisit  program Jaminan  Kesehatan  Nasional  (JKN)  yang  sudah  terjadi  sejak awal  pelaksanaannya  adalah  besaran  iuran  yang underpriced dan adverse selection pada peserta mandiri. Pada akhir tahun anggaran  2018,  tingkat  keaktifan  peserta  mandiri  hanya 53,7%.  Artinya,  46,3%  dari  peserta  mandiri  tidak  disiplin
Wulandari, Enri, Primajaya JURNAL ILMU KOMPUTER DAN TEKNOLOGI Vol. 1, No. 2, November 2020, pp. 18-22
membayar  iuran  dengan  kata  lain  menunggak.  Sejak  2016 sampai  dengan  2018,  besar  tunggakan  peserta  mandiri mencapai  sekitar Rp. 15 triliun. Sepanjang 2018, total  iuran dari  peserta  mandiri  adalah  Rp.  8,9  triliun,  namun  total klaimnya mencapai Rp. 27,9 triliun. Dengan kata lain, claim rasio dari  peserta  mandiri  ini  mencapai  313%.  Dengan demikian,  seharusnya  kenaikan  iuran  peserta  mandiri  lebih dari 300% [2].
Penelitian  sebelumnya  yang  dilakukan  oleh  Raya, Nurbaiti,  &  Sofia  [3]  tentang  Klasifikasi  Sentimen Masyarakat  terhadap  Kenaikan  Harga  Tiket  Pesawat  pada Twitter Menggunakan Naive Bayes. Hasil dari penelitian ini adalah  kenaikan  harga  tiket  pesawat  dapat  di  klasifikasi dengan  baik  ke  dalam  bentuk  positif  dan  negatif.  62% masyarakat mengangap kenaikan harga tiket pesawat sebagai hal yang biasa saja., 16% memberikan tanggapan positif dan 22%  memberikan  tanggapan  negatif.  Akurasi  data  latih Naive  Bayes  yaitu  sebesar  100%  dan  K- Nearest  Neighbor Classifier sebesar  73,33%.  Untuk  akurasi  data  uji  Naive Bayes  yaitu  sebesar  90,70%  dan  K- Nearest  Neighbour Classifier sebesar  62,79%.  Dari  hasil  penelitian  tersebut dapat disimpulkan bahwa algoritma Naive Bayes menghasilkan akurasi yang lebih tinggi dibandingkan KNN.
Text  mining merupakan  suatu  proses  pengetahuan intensif  antara  pengguna  yang  berinteraksi  dan  bekerja dengan sekumpulan dokumen atau data dengan menggunakan  beberapa  peralatan  untuk  menganalisis  [4]. Text mining atau text analytics merupakan istilah yang biasa digunakan  dalam  mendeskripsikan  sebuah  teknologi  yang mempu  menganalisis  data  teks  semi-terstruktur  maupun tidak terstruktur. Adapun perbedaan data mining dengan text mining adalah data  mining mengolah  data  yang  bersifat terstruktur  sedangkan text  mining mengolah  data  atau dokumen semi-terstruktur maupun tidak terstruktur [5].
Algoritma Naive Bayes Classifier adalah algoritma yang mengklasifikasikan  turunan  dari  teorema Bayes yang sederhana.  Algoritma Naive  Bayes  Classifier digunakan untuk mencari nilai probabilitas tertinggi dalam mengklasifikasikan  data testing pada  kategori  yang  paling tepat.    Algoritma Naive  Bayes  Classifier memiliki keunggulan yang sederhana, cepat, dan tingkat akurasi  yang cukup  tinggi  daripada  algoritma  klasifikasi  lainnya.  Dalam penelitian ini yang menjadi data testing adalah dokumen test digital dari  media sosial, yaitu tweet  dari  pengguna Twitter. Naive  Bayes  Classifier mengasumsikan  bahwa  keberadaan maupun  ketidakberadaan  sebuah  fitur  dalam  sebuah  kelas tidak  memiliki  keterkaitan  dengan  keberadaan  maupun ketidakberadaan  fitur  lainnya  [6].  Secara  umum  teorema Bayes dapat dinotasikan pada persamaan sebagai berikut:

## 𝑷(𝑨|𝑩) = 𝑷(𝑨|𝑩)𝑷(𝑨) 𝑷(𝑨)
Peluang  kejadian  A  sebagai  B  ditentukan  dari  peluang  B saat A, peluang A dan peluang B. P(A|B) memiliki arti yaitu peluang A jika diketahui keadaan B.
C onfusion  matrix adalah  suatu  tabel  untuk  mengukur kinerja  algoritma  klasifikasi  atau  model  klasifikasi  atau classifier .  Pada confusion  matrix terdapat  beberapa  istilah yang umum digunakan, yaitu antara lain sebagai berikut:
1. True  Positives (TP) merupakan  persentase  dari  kelas
positif yang berhasil diklasifikasi sebagai kelas positif.
2. True  Negatives (TN)  merupakan  persentase  dari  kelas negatif yang berhasil diklasifikasi sebagai kelas negatif.
3. False  Positives (FP)  merupakan  kelas  negatif  yang diklasifikasi sebagai kelas positif.
4. False  Negatives (FN)  merupakan  kelas  positif  yang diklasifikasi sebagai kelas negatif.
Term  Frequency  Inverse  Document  Frequency (TF-IDF) adalah  sebuah  metode  yang  digunakan  untuk  mengekstrak kalimat  dengan  cara  memberikan  nilai  atau  bobot  pada kalimat. TF-IDF melakukan pembobotan terhadap kemunculan  kata  dalam  suatu  dokumen.  TF  menyatakan jumlah kata yang muncul dalam suatu dokumen. Sedangkan IDF  menunjukkan  tingkat  kepentingan  suatu  kata  yang terdapat  dalam  kumpulan  dokumen.  Pada  penelitian sebelumnya nilai TF didapat dari nilai frekuensi kemunculan fitur t pada dokumen d.
TF t,d = 𝒇(𝒕, 𝒅)

## II. M ETODOLOGI
Metodologi pada penelitian ini dengan mengikuti tahapan yang  terdapat  pada  proses data  mining yakni  tahapan Knowledge Discovery in Database (KDD). Adapun alur atau tahapan dari KDD yakni sebagai berikut:

## Gambar 1. Metodologi Penelitian
Pada  Gambar  1  menjelaskan  alur  dalam  pengolahan  data yang akan di lakukan dalam penelitian ini yaitu:
1. Selection
2. Preprocessing
3. Transformation
4. Data Mining
5. Evaluation

## III. H ASIL DAN P EMBAHASAN
Data  yang  akan  digunakan  dalam  proses  klasifikasi sentimen  terhadap  kenaikan  iuran  BPJS  Kesehatan  pada twitter :
Wulandari, Enri, Primajaya JURNAL ILMU KOMPUTER DAN TEKNOLOGI Vol. 1, No. 2, November 2020, pp. 18-22

## A. Selection

## TABEL 1. JUMLAH TWEET SENTIMEN KENAIKAN IURAN BPJS
KESEHATAN HASIL SELEKSI Kata Kunci Sept Okt Nov Des Jan Feb #bpjsnaik 3 2
3 8 #iuranbpjs 2 #BoikotBPJS 333 1 2 2 Total 356
Berdasarkan  Tabel  1  dapat  dijelaskan  bahwa  dari  5.821 data tweet didapatkan  356 tweet yang  diperoleh  dari  bulan september  hingga  bulan  februari.  Penentuan  kelas  sentimen pada  setiap  data  komentar  dilakukan  secara  manual  oleh peneliti, kemudian dilakukan tahap validasi  oleh Ahli  Bahasa Indonesia  yaitu  Bapak  Imam  Muhtarom,  S.S.,  M.Hum  yang merupakan  Dosen  Pendidikan  Bahasa  dan  Sastra  Indonesia Universitas  Singaperbangsa  Karawang.    Berikut  merupakan data  sentimen  yang  telah  di  seleksi  oleh  peneliti  dan  telah dilakukan validasi oleh Ahli Bahasa Indonesia:
Gambar 2. Data Tweet Hasil Seleksi Ahli Bahasa
Berdasarkan Gambar 2 dapat dijelaskan bahwa data yang berhasil  diseleksi  oleh  Ahli  Bahasa  Indonesia  dibagi kedalam  dua  kelas  yaitu  kelas  sentimen  positif  dan  kelas sentimen  negatif  dengan  jumlah  data  sebanyak  356  data tweet sentimen  yang  terdiri  dari  26  data tweet untuk  kelas sentimen  positif  dan  330  data tweet untuk  kelas  sentimen negatif.

## B. Preprocessing
Data sentimen yang telah melalui tahap seleksi oleh Ahli Bahasa  Indonesia,  kemudian  dilakukan  tahap preprocessing untuk  menghilangkan  kata  yang  kurang  berpengaruh  dalam proses  pengklasifikasian.  Berikut  merupakan  hasil  dari preprocessing data yang akan dilakukan.

## 1. Cleansing
Gambar 3. Hasil Proses Cleansing
Dari  Gambar  3  dapat  dijelaskan  bahwa  data  yang  sudah dilakukan  proses  cleansing  sudah  berhasil  menghilangkan mention,  hashtag, dan  tanda  baca  ( punctuation )  yang  tidak berpengaruh.

## 2. Case Folding
Gambar 4. Hasil Proses Case Folding
Pada Gambar 4 telah melalui tahap cleansing dimana semua data telah diubah menjadi huruf kecil.

## 3. Stopword Removal
Gambar 5.  Hasil Proses Stopword Removal
Dari  Gambar  5  dapat  dijelaskan  bahwa  data  yang  telah melalui tahap stopword removal telah dibandingkan dengan kosa  kata  yang  terdapat  dalam  kamus stopword . Stopword yang  digunakan  dalam  setiap  studi  kasus  dapat  disesuaikan sesuai kebutuhan data penelitian.

## 4. Stemming
Gambar 6. Hasil Proses Stemming
Dari  Gambar  6  dapat  dijelaskan  bahwa  data tweet yang telah  melalui  tahap stemming merupakan  data  bersih  yang sudah  dihilangkan  imbuhannya  dan  menjadi  kata  dasar sehingga dapat dilanjutkan ke tahap selanjutnya.
Wulandari, Enri, Primajaya JURNAL ILMU KOMPUTER DAN TEKNOLOGI Vol. 1, No. 2, November 2020, pp. 18-22

## C. Transformation
Gambar 7. Bobot Pada Data Training
Proses  pembobotan  dilakukan  dengan  membandingkan bobot setiap kata pada data testing dengan kata pada data training . Jika bobot probabilitas negatif lebih besar, maka hasil tweet tersebut  kelas  negatif.  Namun,  jika  bobot probabilitas  positif  lebih  besar,  maka  hasil tweet tersebut kelas positif.

## D. Data Mining
Pada  tahap data  mining adalah  tahap  dilakukannya klasifikasi data teks menggunakan Naive Bayes Classifier . Pada  penelitian  ini  dilakukan  lima  kali  pengujian  yaitu menggunakan persentase 90% data latih dan 10% data uji. Pengujian yang kedua menggunakan persentase 80% data latih  dan  20%  data  uji.  Pengujian  ketiga  menggunakan persentase 70%  data  latih  dan  30%  data  uji.  Pengujian keempat menggunakan persentase 60% data latih dan 40% data  uji.  Pengujian  kelima  menggunakan persentase 50% data latih dan 50% data uji [7].

## TABEL 2. PEMBAGIAN DATA LATIH DAN DATA UJI
Split Ratio Persentase (%) Data Latih Data Uji 0,9 90% dan 10% 320 36 0,8 80% dan 20% 285 71 0,7 70% dan 30% 249 107 0,6 60% dan 40% 214 142 0,5 50% dan 50% 178 178 Berikut merupakan proses
training dengan mengklasifikasikan  data  latih  secara  manual  yang  telah melalui proses preprocessing , yaitu sebagai berikut:
TABEL 3 DATA TRAINING Tweet Fitur Class Tweet 1 bpjs pemerasan sistem kompeni Negatif Tweet 2 boikot bpjs lintah darat ngisepin darah rakyat Negatif Tweet 3 pemaksaan bayar iur bpjs radikal sampe pake tukang tagih Negatif Tweet 4 gotong royong tolong sehat bantu sakit moga lambung sadar Positif Tweet 5 naik iur bpjs sehat jangan pandang negatif banding lurus tingkat kualitas sehat moga Positif
Tweet 6 pasien sakit jantung rugi kalo bayar uang obat untung bpjs Positif
Berdasarkan  Tabel  3,  maka  dapat  dibuat  sebuah  model probabilitas sebagai berikut:
P(V J ) = docs j training = 3 6 = 0,5 (1)
𝑃(𝑎 𝑏𝑝𝑗𝑠 |𝑉 𝑛𝑒𝑔𝑎𝑡𝑖𝑓 ) = 3+1 18+42 = 0,067 (2)
𝑃(𝑎 𝑏𝑝𝑗𝑠 |𝑉 𝑝𝑜𝑠𝑖𝑡𝑖𝑓 ) = 2+1 28+42 = 0,043 (3)
𝑃(𝑎 𝑝𝑒𝑚𝑒𝑟𝑎𝑠𝑎𝑛 |𝑉 𝑛𝑒𝑔𝑎𝑡𝑖𝑓 ) = 1+1 18+42 = 0,033 (4)
𝑃(𝑎 𝑝𝑒𝑚𝑒𝑟𝑎𝑠𝑎𝑛 |𝑉 𝑝𝑜𝑠𝑖𝑡𝑖𝑓 ) = 0+1 28+42 = 0,014 (5) 𝑃(𝑎 𝑠𝑖𝑠𝑡𝑒𝑚 |𝑉 𝑛𝑒𝑔𝑎𝑡𝑖𝑓 ) = 1+1 18+42 = 0,033 (6)
𝑃(𝑎 𝑠𝑖𝑠𝑡𝑒𝑚 |𝑉 𝑝𝑜𝑠𝑖𝑡𝑖𝑓 ) = 0+1 28+42 = 0,014 (7)
𝑃(𝑎 𝑘𝑜𝑚𝑝𝑒𝑛𝑖 |𝑉 𝑛𝑒𝑔𝑎𝑡𝑖𝑓 ) = 1+1 18+42 = 0,033 (8)
𝑃(𝑎 𝑘𝑜𝑚𝑝𝑒𝑛𝑖 |𝑉 𝑝𝑜𝑠𝑖𝑡𝑖𝑓 ) = 0+1 28+42 = 0,014 (9)

## E. Evaluation
Berdasarkan  percobaan  diatas  dapat  dijelaskan  bahwa hasil  akurasi  menggunakan  algoritma Naive  Bayes  Classifier dengan  seleksi  fitur  TF-IDF  maka  didapatkan  model  dengan nilai accuracy 92,70%.
Berikut  merupakan  hasil  akurasi  terhadap  klasifikasi sentimen  kenaikan  iuran  BPJS  Kesehatan,  yaitu  sebagai berikut:

## TABEL 4. TABEL AKURASI MODEL KLASIFIKASI
Rasio Split Accuracy (%) 95% CI Rentang CI 50:50 92,70% 0,8783:0,9605 0,08220 60:40 92,96% 0,8743:0,9657 0,09140 70:30 92,52% 0,8580:0,9672 0,01092 80:20 92,96% 0,8433:0,9767 0,01334 90:10 91,67% 0,7753:0,9825 0,02072
Berdasarkan  Tabel  4  dapat  dijelaskan  bahwa  terdapat  lima skenario pembagian data training dan data testing dengan hasil yang  telah  ditunjukkan  pada  Tabel  4  yaitu  pada  rasio split 60:40  merupakan  hasil  dengan  akurasi  tertinggi  sebesar 92,96%  dengan  rentang  kelebaran  CI  ( Confidence  Interval ) lebih sempit dibandingkan dengan rasio split 80:20 [8].
Berdasarkan hasil seleksi yang dilakukan oleh Ahli Bahasa Indonesia,  data  sentimen  terhadap  kenaikan  iuran  BPJS Kesehatan  berjumlah  356 tweet yang  terdiri  dari  330 tweet negatif dan 26 tweet positif.

## Gambar 8. Bobot Pada Data Training
Berdasarkan grafik pada Gambar 8 dapat dijelaskan bahwa data tweet sentimen terhadap kenaikan iuran BPJS Kesehatan lebih  dominan  terhadap  kelas  sentimen  negatif  dengan  total data  sentimen  negatif  yaitu  sebesar  330 tweet yang  tersebar pada  bulan  September,  Oktober,  November,  dan  Januari dimana tweet terbanyak  ada  pada  bulan  November  yaitu sebesar 312 tweet sentimen negatif. Sedangkan tweet sentimen positif  hanya  terdapat  26  data tweet dengan  populasi terbanyak ada pada bulan November yaitu 21 tweet .
Klasifikasi  data  sentimen  terhadap  kenaikan  iuran  BPJS Kesehatan  pada twitter menggunakan Naive  Bayes  Classifier dilakukan  dengan  lima  pengujian  dan  mendapatkan  akurasi tertinggi  pada  rasio split 60:40  sebesar  92,96%  dengan pembagian data yakni 71 data uji dan rentang kelebaran 95% CI  ( Confidence  Interval )  sebesar  0,0914  yang  menghasilkan presisi  cukup  baik  [8]  karena  memiliki  rentang  lebih  sempit dibandingkan dengan pengujian pada rasio split 80:20.
Secara keseluruhan dapat disimpulkan bahwa algoritma Naive Bayes Classifier pada  penelitian  ini  menghasilkan  akurasi yang tinggi.

## IV. K ESIMPULAN
Berdasarkan  hasil  penelitian  yang  telah  dilakukan terdapat  kesimpulan  yaitu  Analisis  sentimen  terhadap kenaikan iuran BPJS Kesehatan dilakukan dengan membagi data  yang  telah  melewati  tahap preprocessing menjadi  data latih dan data uji.
Pengujian  dilakukan  sebanyak  5  kali  dengan persentase 90%  data  latih  dan  10%  data  uji,  80%  data  latih  dan  20% data uji, 70% data latih dan 30% data uji, 60% data latih dan 40%  data  uji,  dan  50%  data  latih  dan  50%  data  uji.  Hasil klasifikasi  320  data  latih  dan  36  data  uji  menggunakan Naive  Bayes  Classifier dengan  seleksi  fitur  TF-IDF  pada Rstudio  didapatkan  33  data  kelas  sentimen  negatif diprediksi  benar  sebagai  kelas  sentimen  negatif,  sedangkan 3  data  kelas  sentimen  positif  diprediksi  sebagai  kelas sentimen  negatif.  Hasil  akurasi  terbaik  merupakan klasifikasi  menggunakan Naive  Bayes  Classifier dengan seleksi  fitur  TF-IDF  yaitu  sebesar  92,96%  dengan persentase data sebanyak 60% data latih dan 40% data uji.

## A CKNOWLEDGMENT
Alhamdulillah, segala puji serta syukur ke hadirat Allah SWT  atas  karunia  dan  rahmat-Nya  sehingga  penulis  dapat menyelesaikan  penelitian  ini.  Terima  kasih  kepada Universitas  Singaperbangsa  Karawang  atas  izin  dan dukungan  dalam  proses  penelitian  ini.  Serta  terima  kasih atas  semua  do’a,  kasih  sayang,  nasihat,  semangat  serta
dukungan dari Orang tua, keluarga dan sahabat yang telah di berikan sampai saat ini.

## R EFERENCES
[1]  D.  Septia,  "Kepuasan  Terhadap  Kualitas  Pelayanan  BPJS Kesehatan,"  19  Desember  2017.  [Online].  Available: http://digilib.unila.ac.id.
[2]  K.  K.  R.  Indonesia,  "Mengapa  Iuaran  BPJS  Naik  ?,"  095
September 2019. [Online]. Available:
https://www.kemenkeu.go.id.
[3]  A.  M.  Raya,  F.  Nurbaiti  and  D.  Sofia,  "Klasifikasi  Sentimen Masyarakat  terhadap  Kenaikan  Harga  Tiket  Pesawat  pada Twitter  Menggunakan  Naive  Bayes," Jurnal  Instek, pp.  239- 246, 2019.
[4]  R.  Feldman  and  J.  Sanger,  The  Text  Mining  Handbook Advanced  Approaches  In  Analyzing  Unstructured  ed  Data, New York: Cambridge University Press, 2007.
[5]  H.  N.  Jamil,  "Analisis  Sentimen  Pada  Online  Review Menggunakan  Kombinasi  Metode  Lexicon  Based  dan  Naive Bayes  Classifier,"  Skripsi.  Program  Studi  Statistika  FMIPA UII Yogyakarta, Yogyakarta, 2017.
[6]  A.  Syakuro,  "Analisis  Sentimen  Masyarakat  terhadap  E- Commerce  pada  Media  Sosial  Menggunakan  Metode  Naive Bayes  Classifier  (NBC)  dengan  Seleksi  Fitur  Information Gain (IG)," Universitas Islam Negeri Maulana Malik Ibrahim, Malang, 2017.
[7]  M.  S.  Simatupang,  "Analisis  Sentimen  Pada  Komentar  Body Shaming Beauty Vlog Youtube," Karawang, 2019.
[8]  N.  Ms,  "Estimasi-Confidence  Interval,"  2019.  [Online]. Available: academia.edu.
3 1 312 0 8 2 1 21 0 2 0 500

## Sentimen terhadap Kenaikan Iuran BPJS Kesehatan
Negatif Positif