## Institut Riset dan Publikasi Indonesia (IRPI)
MALCOM: Indonesian Journal of Machine Learning and Computer Science
Journal Homepage: https://journal.irpi.or.id/index.php/malcom Vol. 3 Iss. 2 October 2023, pp: 211-218 ISSN(P): 2797-2313 | ISSN(E): 2775-8575

## Sentiment Analysis of Public Opinion on Twitter Toward BSI Bank Using Machine Learning Algorithms

## Analisis Sentimen Opini Publik pada Twitter Terhadap Bank BSI Menggunakan Algoritma Machine Learning
Ratna Andini Husen 1* , Rizki Astuti 2 , Lili Marlia 3 , Rahmaddeni 4 , Lusiana Efrizoni 5
1,2,3,4,5 Teknik Informatika, STMIK Amik Riau, Indonesia
E-Mail: 1 201003182011@sar.ac.id, 2 2010031802007@sar.ac.id, 3 2010031802008@sar.ac.id,
5 rahmaddeni@sar.ac.id, 5 lusiana.efrizoni@sar.ac.id
Diterima 30 Agustus 2021; September direvisi 05 2021; Diterima 15 September 2022 2 Penulis Korespondensi: Ratna Andini Husen

## Abstract
Public  opinion  expressed  through  social  media,  especially Twitter,  has  become an  important  source  of  information  for companies  and  financial  institutions,  including  BSI  Bank.  Sentiment  analysis  of  public  opinion  can  help  BSI  Bank  in understanding the views and perceptions of the public towards their services. This study aims to develop and apply machine learning  algorithms,  namely  SVM,  naïve  bayes  and  logistic  regression  algorithms  to  analyze  public  opinion  sentiment towards BSI Bank contained in tweets on Twitter. The tweet Data used in this study was taken from kaggle's website with a  total  of  24,401  data,  containing  reviews  of  user  comments  related  to  ransomware  at  BSI  Bank.  The  results  of  the experiments that have been done obtained that SVM produces 0.88% accuracy, naive bayes produces 0.76% accuracy, and logistic regression produces 0.86% accuracy. Based on the experimental results that SVM get a performance performance that  is  superior  to  the  naive  bayes  algorithm  and  logistic  regression  .  In  this  context,  SVM  can  be  a  good  choice  for sentiment analysis in general. This study revealed that the percentage of negative sentiment towards BSI Bank is higher than positive sentiment. These findings indicate a significant concern and dissatisfaction among the public towards the company's services. While there are some positive sentiments identified, it is important for BSI Bank to take seriously the concerns underlying these negative sentiments.
Keyword: Bank of BSI, Logistic Regression, Naïve Bayes, SVM, Twitter

## Abstrak
Opini publik yang terekspresikan melalui media sosial, khususnya Twitter, telah menjadi sumber informasi yang penting bagi perusahaan dan lembaga keuangan, termasuk Bank BSI. Analisis sentimen opini publik dapat membantu Bank BSI dalam  memahami  pandangan  dan  persepsi  masyarakat  terhadap  layanan  mereka.  Penelitian  ini  bertujuan  untuk mengembangkan dan mengimplementasikan algoritma machine learning yaitu algoritma SVM, naïve bayes dan logistic regression untuk menganalisis sentimen opini publik terhadap Bank BSI yang terdapat dalam tweet di Twitter. Data tweet yang digunakan dalam penelitian ini diambil situs dari kaggle dengan jumlah data 24.401, berisi tentang ulasan komentar pengguna  terkait ransomware pada  Bank  BSI.  Hasil  dari  percobaan  yang  telah  dilakukan  diperoleh  bahwa  SVM menghasilkan  akurasi  0,88%, naive  bayes menghasilkan  akurasi  0,76%,  dan logistic  regression menghasilkan  akurasi 0,86%. Berdasarkan dari hasil percobaan bahwa SVM mendapatkan performa kinerja yang lebih unggul dari pada algoritma naive bayes dan logistic regression . Dalam konteks ini,  SVM dapat menjadi pilihan yang baik untuk analisis sentimen secara umum. Penelitian ini mengungkapkan bahwa persentase sentimen negatif terhadap Bank BSI lebih tinggi daripada sentimen positif. Temuan ini menunjukkan adanya keprihatinan dan ketidakpuasan yang signifikan di antara masyarakat terhadap layanan perusahaan. Meskipun ada beberapa sentimen positif yang teridentifikasi, penting bagi Bank BSI untuk secara serius memperhatikan dan menangani masalah-masalah yang mendasari sentimen negatif ini.
Kata Kunci: Bank BSI, Logistic Regression, Naïve Bayes, SVM, Twitter

## 1. PENDAHULUAN
Opini publik merupakan aspek penting dalam dunia bisnis, terutama dalam sektor perbankan. Di zaman yang  sangat  maju  ini,  hiburan  virtual  seperti  Twitter,  telah  menjadi  platform  dasar  bagi  orang-orang  untuk berbagi perspektif, kesimpulan,  dan pengalaman  mengenai  berbagai produk dan  layanan,  termasuk  layanan
perbankan.  Bank  sebagai  institusi  keuangan  juga  tidak  terkecuali  dari  eksposur  terhadap  opini  publik  yang tergambar dalam media sosial.
Medsos  atau social  media adalah  sebuah  media  yang  biasa  digunakan  untuk  memperkenalkan  diri, berbagi  dalam  bentuk  informasi,  berinteraksi  atau  berkolaborasi  satu  sama  lain.  Media  sosial  Twitter  telah menjadi  platform  penting bagi  penggunanya  untuk  menyampaikan  pendapat,  termasuk opini publik  tentang berbagai topik, termasuk lembaga keuangan. Di Indonesia, Twitter bukan hanya dipergunakan sebagai sarana untuk  mengekspresikan  emosi,  tetapi  juga  sebagai  sarana  untuk  memberikan  masukan  atau  kritik  terhadap suatu objek, pelayanan atau kebijakan pemerintah [1].
Pada penelitian ini peneliti memanfaatkan dataset publik  dari sosial media Twitter yang diunduh dari Kaggle untuk melakukan analisis sentimen terhadap ulasan yang berkaitan dengan Bank BSI (Bank Syariah Indonesia). BSI  termasuk  bank  syariah  terbesar  yang ada diIndonesia bentuk pengabungan  dari  tiga  bank Syariah  dari  himpunan  bank  milik  negara  (Himbara),  yaitu PT Bank BRI  Syariah  (BRIS),   PT Bank Syariah Mandiri (BSM), dan  PT Bank BNI  Syariah  (BNIS) yang dimana di dalam pelaksanaan kegiatannya dilakukan  dengan  sistem  anti riba  atau  sistem  ekonomi  syariah  [2].  Topik yang  lagi  hangat  diperbicangkan dalam kurun waktu terakhir ini yaitu dampak serangan ransomware pada Bank BSI.
Penelitian yang dilakukan mengulas beberapa penelitian sebelumnya yang dilakukan di bidang analisis sentimen.  Berdasarkan  penelitian  sebelumnya  yang  berjudul  analisis  perbandingan  sentimen corona  virus diseases -2019 (covid 19) pada Twitter menggunakan algoritma logistic regresion dan Support Vector Machine (SVM)  melakukan  suatu  analisis  sentimen  terhadap  bahasan  yang  saat  ini  sering  menjadi trending  topic di twitter yaitu “ CoronaVirus Disease 2019 (covid19)”. Penyebaran virus corona juga ramai diperbincangkan di Twitter, saat ini virus corona sedang menarik pandangan dunia internasional. Pada penelitian ini menghasilkan nilai  akurasi  tertinggi  sebesar  92,13%  dalam  data  pelatihan  dan  91,15%  dalam  data  pengujian  sedangkan algoritma logistic  regresion memperoleh  nilai  dari  hasil  akurasi  sebesar  87,79%  pada  data  pelatihan  dan 87,68% pada data pengujian [3]. Sedangkan pada penelitian berjudul analisis sentimen Gofood berdasarkan twitter mengunakan metode Naïve Bayes dan SVM penelitian ini dilakukan dengan tujuan menganalisa opini masyarakat akan kinerja Gojek (Gofood) di Indonesia. itu mendapatkan nilai netral sebesar  92,8% , bernilai positif sebesar 5,2% dan bernilai negatif sebsar 2,0%. Perbandingan dari hasil akurasi yang didapat, algoritma SVM  memperoleh  nilai  akurasi  yang  jauh  lebih  besar  dari  algoritma naïve  bayes .  Adapun  hasil  akurasi algoritma SVM sebesar 83% dan 98,5% sedangkan algoritma naïve bayes mendapatkan nilai akurasi 74,6% dan 91,5% [4].
Berdasarkan  penelitian sebelumnya, pada penelitian ini akan digunakan beberapa algoritma machine learning seperti  SVM, naïve  bayes, dan logistic  regression. SVM  adalah  teknik machine  learning yang didasarkan  dari  teori  struktural  pembelajaran  statistik [5]. Keunggulan  dari naive  bayes yaitu  seperti kesederhanaan,  kecepatan,  dan  akurasi  yang  ada  pada  algoritma  ini  cenderung  lebih  tinggi.  Telah  banyak penelitian yang dilakukan untuk klasifikasi sentimen menggunakan naive bayes [6]. Logstic regression adalah metode  yag  sering  digunakan  dalam  menganalisis  data  degan  satu  atau  lebih  variabel  prediktor  yang mengambarkan  variabel  respon.  Variabel  respon logistic  regression sendiri  mempunyai  nilai  1  (ya)  dan  0 (tidak), sehingga akan menciptakan variable respon Bernoulli [7].Tujuan penelitian yang akan dilakukan yaitu untuk melakukan klasifikasi atau pengelompokkan ulasan positif dan negatif pengguna Twitter terhadap  Bank BSI.  Penelitian  yang  dilakukan  dapat  digunakan  oleh  Bank  BSI  sebagai  tolak  ukur  untuk  meningkatkan layanan kepada pengguna berdasarkan ulasan positif dan negatif.

## 2. METODE PENELITIAN
Penelitian ini memiliki beberapa proses. Data dan informasi yang obyektif akan dijadikan acuan dalam penelitian,  dengan  data  tersebut  diharapkan  penelitian  yang  dihasilkan  akan  menjadi  penelitian  yang berkualitas. Pada Gambar 1 ini berisi tahapan-tahapan pengerjaan seperti data collection , pre-processing data , word embedding , modelling , evaluation model , dan analysis sentiment .

## 2.1 Data Collection (Pengumpulan Data)
Pengumpulan data kini menjadi komponen penting dari semua operasi bisnis, baik itu data klien untuk melakukan hal yang sederhana layanan atau data perusahaan untuk memastikan pengoperasian infrastruktur penting. Dalam lingkungan operasional saat ini dan dengan terus berkembangnya ekonomi digital, data adalah aset perusahaan yang penting. Terlepas dari fungsi dan pentingnya data, hal tersebut memang benar adanya sulit untuk mendorong bisnis untuk melindungi data mereka sendiri [8].
Data  yang  digunakan dalam proses perbandingan algoritma ini tentang komentar nasabah bank BSI yang bersumber dari Kaggle.jumlah data yang digunakan 24.401 komentar yang tersusun dalam file csv .

## Tabel 1. Isi dataset
1,URL,Date,Tweet,ID,Username,Replies,Reetweets,Likes,Quotes,conversationId,Language,Links,Media,Retweeted Tweet,Bookmarks 2,https://twitter.com/SaidRberdaya/status/1658980771284279297,2023-05-17 23:40:12+00:00,"@bankbsi_id Layanan BAYAR  ke @TakafulKeluarga  sudah bisa blm ya ,kok jadi repot begini ðŸ« ",1658980771284279297,SaidRberdaya,0,0,0,0,1658830871812775937,in,,,,0 3,https://twitter.com/ariemayw/status/1658980516857802753,2023-05-17 23:39:12+00:00,@NurmansyahAff @berlianidris @Paltiwest @bankbsi_id Apa mungkin dah ganti vendor?,1658980516857802753,ariemayw,1,0,0,0,1658792156524425218,in,,,,0 4,https://twitter.com/mputhreeeee/status/1658977499853000705,2023-05-17 23:27:12+00:00,@bankbsi_id Udah bisa tarik tunai via ATM atau ke teller gak min?,1658977499853000705,mputhreeeee,5,0,0,0,1658830871812775937,in,,,,0 5,https://twitter.com/rahayusheeey/status/1658975344765054976,2023-05-17 23:18:39+00:00,@bankbsi_id Jangan lupa perbaiki mbanking untuk topup!!!!,1658975344765054976,rahayusheeey,4,0,0,0,1658830871812775937,in,,,,0 6,https://twitter.com/ndaalfatih_/status/1658975122894774272,2023-05-17 23:17:46+00:00,"@bankbsi_id Min, BSI udah amann dipake belum minn??",1658975122894774272,ndaalfatih_,0,0,0,0,1658634424966344704,in,,,,0 7,https://twitter.com/bukaniqbaale/status/1658974757671542784,2023-05-17 23:16:19+00:00,"@abcdxyumi Mending di telfon bank BSI, hallo @bankbsi_id",1658974757671542784,bukaniqbaale,0,0,0,0,1658796272202190848,in,,,,0 8,https://twitter.com/sir_usil/status/1658974702591942658,2023-05-17 23:16:06+00:00,"Rekrutmen berdasarkan identitas bukan kualitas bisa merusak tatanan sistem operasi perbankan di Indonesia.

## 2.2 Pre-processing Data
Pre-processing yaitu langkah untuk menghapus kesalahan atau faktor lain yang dideteksi tidak cocok dan  dapat  membuat  nilai  dari  hasil  proses  data  yang  diolah  menurun  [9].  Pemeriksaan  kembali  data  dapat dilakukan pada tahap pra-pemrosesan/pembersihan, dalam tahap ini dilakukan proses penghapusan redudansi, outlier dan data kosong agar dapat memastikan data masukan yang diproses sudah benar atau  sudah bersih, untuk dapat menetapkan maka hasil perhitugan algoritma juga akan memmberikan hasil yang tepat [10].

## 2.3 Word Embedding (Pembobotan Kata)
Word Embedding atau pembobotan kata adalah teknik yang mengubah sebuah kata menjadi vektor atau larik  yang  berada  dalam  sekumpulan  angka.  Saat  membuat  sebuah  model machine  learning, teks  sebagai penerima inputnya, tentunya machine learning tidak bisa langsung menerima  teks yang kita miliki, kata  harus diubah terlebih dahulu menjadi angka dengan mengacu pada kamus kata. Biasanya, jika tidak menggunakan penyematan kata, setiap kata akan dikonversi menjadi bilangan bulat berdasarkan posisi bilangan tersebut di kamus  [11].  Adapun  pembobotan  kata  yang  digunakan  yaitu  TF-IDF.  TF-IDF  yaitu  perhitungan  yang digunakan untuk menguji pentingnya kata (istilah) dalam document dan corpus [12]. Tahapan ini dilakukan agar dapat menilai term atau bobot kata yang ada pada document pada semua document yang ada di corpus . Rumus untuk menghitung tf-idf yaitu :
TF-IDF = TF*IDF = TF*log(n/df)                                                       (1)
Keterangan:
TF
= Text frequency
IDF = Teks frekuensi dalam document n = Jumlah document

## 2.4 Splitting Data
Setelah  tahap word  embedding dengan  menggunakan  tf-idf,  tahapan  selanjutnya  yaitu  melakukan splitting  data agar  dapat  menjadi  data  pelatihan  dan  data  pegujian.  Pembagian  ini  berarti  memberdayakan kerangka kerja untuk meninjau kumpulan data terlebih dahulu, kemudian, pada saat itu, pengujian informasi akan diselesaikan untuk memastikan tingkat akurasi. Pada sistem ini spliting data dapat ditetapkan seuai dengan kemauan pengunanya [13]. Dengan menggunakan split data 90:10, 80:20, 70:30, dan 60:40. Data pengujian yaitu data yang sebelumnya tidak pernah digunakan dalam penelitian namun berguna untuk menilai berhasil atau  tidaknya  penelitian,  sedangkan  data  pelatihan  yaitu  data  yang  akan  digunakan  dalam  melakukan penelitian.

## 2.5 Modelling
Pada penelitian yang dilakukan adalah melakukan komparasi akurasi dari beberapa algoritma. Adapun algoritma yang digunakan yaitu sebagai berikut:
2.5.1 Support Vector Machine ( SVM) SVM  atau Support  Vector  Machine disebut  sebagai  algoritma  yang  cenderung  umum  untuk mengklasifikasikan  teks  dan  memberikan  kinerja  yang  baik  dibanyak  bidang.  Keunggulan  SVM  untuk mengidentifikasikan hyperplane yang  berbeda  antara  dua  kelas  yang  berbeda  dimaksimalkan,  dan  SVM memastikan  jarak  antara  data  yang  paling  dekat  dengan hyperplane yang  dimaksimalkan  [14].  SVM mengklasifikasikan instance pelatihan yang termasuk dalam salah satu dari dua kelas dengan memasang batas pemisah ( hy-perplane ) antar kelas sehingga margin antara batas dan salah satu kelas dimaksimalkan. Kelas dari  sebuah instance baru  ditentukan  tergantung  pada  sisi hyperplane mana  ia  berada  [15].  Berikut  rumus perhitugan svm:
Titik data  : xi = {x1,x2,….,xn} ϵ Rn Kelas data : yi ϵ {-1,+1}
Pasangan data dan kelas :
{(𝑥𝑖, 𝑦𝑖) 𝑁 𝑖 = 1 (2)
Maksimalkan fungsi:
(3)
Menghitung nilai w dan b:
(4)
Fungsi keputusan klasifikasi sign(f(x)) :
(5)
Keterangan :
N = Jumlah data n = Banyak fitur C = Nilai konstanta m
= Jumlah support vector/titik data yang memiliki αi > 0
K(x,xi) = Fungsi kernel
Ld
= Dualitas Lagrange Multipier αi  : nilai mutu setiap titik data

## 2.5.2 Naïve Bayes
Naïve bayes merupakan algoritma machine learning yang masuk pada kategori supervised classification [16]. Naïve bayes adalah bentuk paling sederhana dari pengklasifikasi jaringan Bayesian [17]. Pengklasifikasi Naive Bayes berakar dari teorema Bayes, yang megasumsikan bahwa data tidak berhubungan secara statistik. Berikut merupakan rumus dari algoritma Naïve Bayes.
𝑷 ( 𝒄 | 𝒙 ) = 𝑷 ( 𝒙 | 𝒄 ) 𝑷 ( 𝒄 ) 𝑷 ( 𝒙 )                                                       (6)
Keterangan : P(c | x) = Probabllitas posterior pada kelas c saat diberikan atribut x
P(c)
= Probabilitas prior pada class c
P(x | c) = Probabllitas pada atribut x saat diberikan kelas c P(x)
= Probabilitas prior pada atribut x

## 2.5.3 Logistic Regression
Logistic regression atau regresi logistik termasuk salah satu tipe analisis regresi yang biasa digumakan untuk mendeskripsikan hubungan antara suatu variable terikat dan suatu variabel bebas yang melibatkan satu atau  beberapa  variabel  bebas  dengan  variabel  terikatnya.  Algoritma logistic  regression terutama  digunakan untuk klasifikasi biner [18]. Tipe kategori dapat berupa 0 dan 1, benar atau salah, besar atau kecil. Jenis variabel bebasnya adalah variabel kategori. Hal inilah yang memisahkan logistic regression dengan regresi berganda atau liniar regression lainnya [19].

## 2.6 Model Evaluation
Model evaluation dilakukan dengan cara menghitung nilai akurasi yang diperoleh pada sebuah sistem untuk suatu data pengujian tertentu, dimana setiap data pengujian mempunyai dua peluang hasil yaitu positif dan negatif. Jika keluaran data uji tepat degan target yang diinputkan maka data akan diberi label dengan benar, sedagkan data uji yang  keliru pada target akan  mendapatkan label salah. Oleh karena itu, semua nilai yang dihasilkan dapat direpresentasikan sebagai confusion matrix .

## 2.7 Sentiment Analysis
Sentiment  analysis atau  analisis  sentimen,  juga  dikenal  sebagai  Penambangan  Opini,  adalah  bidang penelitian  yang  bertujuan  untuk  meganalisis  opini,  emosi, opini,  sikap, dan  sentimen publik  terhadap  suatu enitas berdasarkan produk, layanan, isu, organisasi, acara, atau fitur tertentu. Analisis sentimen dapat dilakukan dengan berbagai  macam algoritma, seperti Naive Bayes (NB), Decision Trees , K-Nearest Neighbor (KNN), Neural Network , dan Support Vector Machine (SVM) [20].

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN
Hasil yang diperoleh dari analisis sentimen dengan tiga algoritma, yaitu SVM, naïve bayes , dan logistic regression , terhadap komentar-komentar terkait Bank BSI telah berhasil diamati. Pada penelitian ini data yang digunakan yaitu sejumlah komentar yang berkaitan dengan Bank BSI yang diambil dari platform Twitter.
Dataset  bersumber  dari  kaggle    berjumlah  24.401  dataset  dengan  15 feature sebelum  dilakukannya preprocessing data.  Dalam dataset terdapat  30%  sentimen  berlabel  positif  yaitu  7.197  sentimen  dan  70% berlabel negatif yaitu 16.796 sentimen, visualisasi data diperlihatkan dalam pie chart dibawah.
Gambar 2. Visualisasi Pie Chart Sentimen Bank BSI
Dapat  disimpulkan  dari  Gambar  2 bahwa  pengguna  twitter  cenderung  memberikan  ulasan  negatif terhadap  Bank  BSI.  Melalui  proses  pra-pemrosesan,  seperti  penghilangan  tanda  baca,  tokenisasi,  dan pembersihan data. Hasil setiap proses ini dapat dilihat dalam bentuk Tabel 2.
Tabel 2. Hasil preprocessing data
text_clean text_preprocessed id layanan bayar  ke   sudah bisa blm ya kok jadi repot begini ['id', 'layan', 'bayar', 'blm', 'ya', 'repot', ''] id apa mungkin dah ganti vendor ['id', 'dah', 'ganti', 'vendor']
id udah bisa tarik tunai via atm atau ke teller gak min
['id', 'udah', 'tarik', 'tunai', 'via', 'atm', 'teller', 'gak', 'min']
id jangan lupa perbaiki mbanking untuk topup
['id', 'lupa', 'baik', 'mbanking', 'topup']
id min bsi udah amann dipake belum minn
['id', 'min', 'bsi', 'udah', 'amann', 'dipake', 'minn']
mending di telfon bank bsi hallo id
['mending', 'telfon', 'bank', 'bsi', 'hallo', 'id'] rekrutmen berdasarkan identitas bukan kualitas bisa merusak tatanan sistem operasi perbankan di indonesia cc   ri   indonesia marufamin  id ['rekrutmen', 'dasar', 'identitas', 'kualitas', 'rusak', 'tatanan', 'sistem', 'operasi', 'perban', 'indonesia', 'cc', 'ri', 'indonesia', 'marufamin', 'id']
Pada tabel 2 telah dilakukan proses pembersihan data, dimana pada proses ini data yang sebelumnya masih terdapat huruf kapital, simbol, angka, dan kata imbuhan telah menjadi kata dasar dan tidak terdapat lagi huruf kapital, simbol dan angka. Karena pada proses ini akan menentukan tingkat akurasi yang diperoleh nantinya dengan algoritma machine learning.
Gambar 3. Word cloud Positif dan Negatif
Pada Gambar 3, terdapat hasil visualisasi  menggunakan word cloud sehingga terdapat 2 word cloud yaitu word cloud positif dan word cloud negatif. Kedua word cloud tersebut akan menampilkan kata-kata yang paling sering disebutkan oleh pengguna Twitter , membuat analisis lebih mudah daripada harus melihat tweet satu per satu.
Pengujian  menggunakan  algoritma SVM, naive bayes , dan logistic regression menghasilkan akurasi yang  berbeda-beda.  Dalam  percobaan  ini,  24.401  data  dengan  15  fitur  digunakan  sebelum  melakukan pre- processing data. Pada tahap pre-processing dilakukan pelabelan data untuk mengetahui sentimen positif atau
negatif. Kemudian dilakukan pre-processing data. Langkah selanjutnya adalah memodelkan algoritma SVM, naive bayes dan logistic regression dengan split data 90:10, 80:20, 70:30, dan 60:40. Dengan hasil sebagai berikut.
Tabel 3. Hasil komparasi splitting data Splitting Data Support Vector Machine Naïve Bayes Logistic Regression 90:10 88% 76% 86% 80:20 88% 75% 86% 70:30 88% 74% 86% 60:40 88% 73% 86%
Berdasarkan  tabel  3,  dengan  beberapa  splitting  data  yang  digunakan,  akurasi  tertinggi  terdapat  pada splitting  data  90:10  yaitu  untuk  algoritma  SVM  sebesar  88%, Naïve  Bayes sebesar  76%,  dan Logistic Regression sebesar 86%. Algoritma pertama SVM mendapatkan akurasi 88%. Algoritma kedua Naïve Bayes mendapatkan akurasi 76%. Algoritma ketiga Logistic Regression medapatkan akurasi 86%. Dapat disimpulkan bahwa nilai akurasi model algoritma SVM memperoleh nilai akurasi yang lebih baik yaitu 88% dengan selisih 2%  dibandingkan  dengan  algoritma Logistic  Regression sedangkan  dengan  algoritma Naïve  Bayes mendapatkan selisih 12% dan kinerja akurasi model yang mendapatkan nilai sangat rendah adalah algoritma Naïve Bayes mendapatkan akurasi model yaitu 76%. Hasil komparasi akurasi algoritma SVM, naïve bayes , dan logistic regression divisualisasikan dengan diagram batang yang disajikan pada gambar 4.
Gambar 4 . Visualisasi komparasi akurasi dengan beberapa algoritma
Berdasarkan pada gambar 4, hasil komparasi akurasi dari algoritma SVM mendapatkan nilai akurasi sebesar 88%, naïve bayes sebesar 76%, dan logistic regression sebesar 86%. Hasil komparasi algoritma pada gambar 4 menunjukkan bahwa algoritma SVM jauh lebih baik dalam melakukan analisis sentimen pada penelitian ini.

## 4. KESIMPULAN
Hasil  penelitian  yang  dilakukan  dapat  menunjukkan  persentase  opini  masyarakat  terhadap  bank  BSI yang tergolong dalam kategori positif dan negatif serta dapat dijadikan acuan untuk meningkatkan pelayanan perusahaan dan memberikan visibilitas kepada masyarakat. Persentase sentimen positif cenderung lebih sedikit dibandingkan dengan sentimen negatif yaitu sebesar 30%, sedangkan sentimen negatif mendapatkan persentase sebesar  70%.  Hasil  komparasi  dengan  menggunakan  split  data  90:10,  80:20,  70:30,  dan  60:40  dengan menggunakan algoritma SVM, Naïve Bayes , dan Logistic Regression maka didapatkan hasil akurasi tertinggi yaitu dengan menggunakan algoritma SVM pada split data 90:10 dengan nilai akurasi 88%. Perusahaan dapat mempertimbangkan untuk menguji dan membandingkan kinerja metode lain, seperti algoritma pembelajaran mendalam  (misalnya,  jaringan  saraf)  atau  metode  berbasis  aturan  (misalnya,  analisis  teks  berbasis  aturan). Dengan mencoba berbagai metode, perusahaan dapat memastikan bahwa  mereka menggunakan pendekatan yang paling efektif dalam menganalisis sentimen publik.
0,877 0,758 0,86 0,680 0,700 0,720 0,740 0,760 0,780 0,800 0,820 0,840 0,860 0,880 0,900 SVM Naïve Bayes Logistic Regression A k u ra si Komparasi Akurasi Algoritma

## REFERENSI
[1] Rosdiana,  E.  Tungadi,  Z.  Saharuna,  and  M.  Utomo,  “Analisis  Sentimen  pada  Twitter  terhadap Pelayanan  Pemerintah  Kota  Makassar,” Proceeding  SNTEI ,  Sep.  2019,  [Online].  Available: https://dev.twitter.com
[2] K. Utari, Y. Septiyana, Asnaini, and K. Elwardah, “Efisiensi Keputusan Merger Tiga Bank Syariah di Indonesia  pada  Masa  Pandemi  Covid-19  (Studi  di  BSI  Kc Bengkulu  Panorama),” Journal  Ekombis Review , vol. 10, pp. 311–324, 2022, doi: 10.37676/ekombis.v10iS1.
[3] Kelvin,  J.  Banjarnahor,  E.  Indra,  and  S.  Sinurat,  “Analisis  perbandingan  sentimen  Corona  Virus Disease-2019 (Covid19) pada Twitter Menggunakan Metode Logistic Regression Dan Support Vector Machine (SVM),” JUSIKOM PRIMA , vol. 5, no. 2, Feb. 2022.
[4] M.  Petiwi,  A.  Triayudi,  and  I.  Sholihati,  “Analisis  Sentimen  Gofood  Berdasarkan  Twitter Menggunakan Metode Naïve Bayes dan Support Vector Machine,” JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA , vol. 6, no. 1, p. 542, Jan. 2022, doi: 10.30865/mib.v6i1.3530.
[5] D. Oktavia, Y. Ramadahan, and Minarto, “Analisis Sentimen  Terhadap Penerapan Sistem E-Tilang Pada Media Sosial Twitter Menggunakan Algoritma Support Vector Machine (SVM),” Kajian Ilmiah Informatika dan Komputer , vol. 4, no. 1, pp. 407–417, Aug. 2023, doi: 10.30865/klik.v4i1.1040.
[6] R. Amelia, Darmansah, N. Prastiwi, and M. Purbaya, “Impementasi Algoritma Naive Bayes Terhadap Analisis  Sentimen  Opini  Masyarakat  Indonesia  Mengenai  Drama  Korea  Pada  Twitter,” JURIKOM (Jurnal Riset Komputer) , vol. 9, no. 2, p. 338, Apr. 2022, doi: 10.30865/jurikom.v9i2.3895.
[7] D. Devito, R. Wihandika, and A. Widodo, “Ekstraksi Ciri Untuk Klasifikasi Gender Berbasis Citra Wajah  Menggunakan  Metode  Histogram  of  Oriented  Gradients,” Jurnal  Pengembangan  Teknologi Informasi dan Ilmu Komputer , vol. 3, no. 8, pp. 8002–8011, Aug. 2019, [Online]. Available: http://j- ptiik.ub.ac.id
[8] K. E. Todt, “Data Privacy and Protection : What Businesses Should Do,” The Cyber Defense Review , vol. 4, no. 2, pp. 39–46, 2019, doi: 10.2307/26843891.
[9] T. Hidayat, M. Priyatna, A. Sutanto, A. Khudri, and R. Khomarudin, “Informasi Sebaran Titik Panas Berbasis  WebGIS untuk Pemantauan Kebakaran Hutan dan Lahan di Indonesia,” Jurnal  Teknologi Lingkungan , vol. 20, no. 1, 2019, [Online]. Available: http://pycsw.org
[10] S. Widaningsih and S. Yusuf, “Penerapan Data Mining Untuk Memprediksi Siswa Berprestasi Dengan Menggunakan  Algoritma K Nearest Neighbor,” Jurnal Teknik Informatika dan Sistem Informasi , vol. 9, no. 3, Sep. 2022, [Online]. Available: http://jurnal.mdp.ac.id
[11] A.  Rapsanjani  and  E.  Junianto,  “Implementasi  Probabilistic  Neural  Networkdan  Word Embeddinguntuk Analisis Sentimen Vaksin Sinovac,” JURNAL RESPONSIF , vol. 3, no. 2, pp. 233– 242, Aug. 2021, [Online]. Available: http://ejurnal.ars.ac.id/index.php/jti
[12] F.  Sari  and  A.  Wibowo,  “Analisis  Sentimen  Pelanggan  Toko  Online  Jd.  Id  Menggunakan  Metode Naïve Bayes Classifier Berbasis Konversi Ikon Emosi,” Jurnal SIMETRIS , vol. 10, no. 2, Nov. 2019.
[13] M. Muafa and L. Iswari, “Pengembangan Aplikasi Berbasis Web dengan Rshiny untuk Data Klasifikasi Menggunakan Metode Naive Bayes,” Prosiding Automata , vol. 3, no. 1, Jan. 2022.
[14] D.  Gunawan,  D.  Riana,  D.  Ardiansyah,  F.  Akbar,  and  S.  Alfarizi,  “Komparasi  Algoritma  Support Vector  Machine  Dan  Naïve  Bayes  Dengan  Algoritma  Genetika  Pada  Analisis  Sentimen  Calon Gubernur  Jabar  2018-2023,” Jurnal  Teknik  Komputer  AMIK  BSI ,  vol.  6,  no.  1,  Jan.  2020,  doi: 10.31294/jtk.v4i2.
[15] C. S. Eke, E. Jammeh, X. Li, C. Carroll, S. Pearson, and E. Ifeachor, “Early Detection of Alzheimer’s Disease with Blood Plasma Proteins Using Support Vector Machines,” IEEE J Biomed Health Inform , vol. 25, no. 1, pp. 218–226, Jan. 2021, doi: 10.1109/JBHI.2020.2984355.
[16] M. Alsharif, A. Kelechi, K. Yahya, and S. Chaudhry, “Machine learning algorithms for smart data analysis in internet of things environment: Taxonomies and research trends,” Symmetry (Basel) , vol. 12, no. 1, Jan. 2020, doi: 10.3390/SYM12010088.
[17] L. Yu, S. Gan, Y. Chen, and M. He, “Correlation-Based Weight Adjusted Naive Bayes,” IEEE Access , vol. 8, pp. 51377–51387, 2020, doi: 10.1109/ACCESS.2020.2973331.
[18] A. B. Amjoud and M. Amrouch, “Transfer Learning for Automatic Image Orientation Detection Using Deep  Learning  and  Logistic  Regression,” IEEE  Access ,  vol.  10,  pp.  128543–128553,  2022,  doi: 10.1109/ACCESS.2022.3225455.
[19] F. Pramakrisna, F. Adhinata, and N. Tanjung, “Aplikasi Klasifikasi SMS Berbasis Web Menggunakan Algoritma Logistic Regression,” Jurnal Teknologi Informasi dan Komunikasi , vol. 11, no. 2, pp. 90– 97, Jun. 2022, doi: 10.34148/teknika.v11i2.466.
[20] Imam and I. Santoso, “Analisis Sentimen Pada Twitter Terhadap Gagalnya Pelaksanaan Piala Dunia Di  Indonesia  Mengguanakan  Metode  Naïve  Bayes,” Ikraith-Informatika ,  vol.  7,  no.  2,  Jul.  2023,
[Online]. Available: https://journals.upi-yai.ac.id/index.php/ikraith-informatika/issue/archive