Journal of Computer and Information Systems Ampera
Vol. 5, No. 2, May 2024 e-ISSN: 2775-2496
https://journal-computing.org/index.php/journal-cisa/index

## 108
This work is licensed under a Creative Commons Attribution 4.0 International License .
Klasifikasi Sentimen Terhadap Kebijakan PHK 55 Ribu Karyawan oleh BT Group menggunaka n Algoritma Klasifikasi Naive Bayes
Muhammad Obie Charisma 1 , Muhammad Farid Hamzah 2 , M. Erwin 3 , Intan Nurbaiti 4 , Fandi Kurniawan 5
1,2,3,4,5 Jurusan Sistem dan Teknologi Informasi, Universitas Muhammadiyah Kotabumi, Lampung Utara, Indonesia
Email: muham.2059201107@umko.ac.id 1 , muham.2059201112@umko.ac.id 2 , merwi.2059201111@umko.ac.id 3 , intan.2059201080@umko.ac.id 4 , fandi.kurniawan@umko.ac.id 5

## Abstrak
Artikel  penelitian  ini  membahas  analisis  sentimen  terkait  kebijakan  PHK  yang dilakukan oleh BT Group terhadap 55 ribu orang karyawan sebagai dampak dari penggunaan  kecerdasan  buatan  (AI).  Metode  Naive  Bayes  digunakan  untuk melakukan  klasifikasi  sentimen  pada  komentar-komentar  yang  muncul  pada platform  YouTube  terkait  kebijakan  tersebut.  Tujuan  utama  dari  analisis  ini adalah  untuk  memahami  respons  dan  sentimen  yang  muncul  dari  masyarakat terhadap  kebijakan  PHK  yang  diambil  oleh  BT  Group.  Dengan  menggunakan metode  Naive  Bayes,  artikel  ini  bertujuan  untuk  memberikan  wawasan  yang mendalam tentang bagaimana teknologi kecerdasan buatan dapat memengaruhi kebijakan perusahaan terkait PHK, serta respons masyarakat terhadap kebijakan tersebut  berdasarkan  analisis  sentimen  yang  dilakukan.  Dengan  demikian, artikel  ini  diharapkan  dapat  memberikan  kontribusi  dalam  pemahaman terhadap  dampak  penggunaan  teknologi  AI  dalam  konteks  kebijakan perusahaan, serta respons masyarakat terhadap kebijakan tersebut berdasarkan analisis sentimen yang dilakukan.
Kata Kunci: PHK, Analisis Sentimen, Naïve Bayes

## 1. PENDAHULUAN
Pertumbuhan  teknologi  dan  kecerdasan  buatan  (AI)  telah  mengubah paradigma  dalam  berbagai  sektor,  termasuk  dunia  bisnis.  Perusahaan- perusahaan  besar  mulai  mengadopsi  kebijakan  berbasis  AI  untuk meningkatkan  efisiensi  operasional  dan  produktivitas.  Salah  satu contohnya adalah BT Group, yang memutuskan untuk

## Journal of Computer and Information Systems Ampera
Vol. 5, No. 2, May 2024 e-ISSN: 2775-2496
https://journal-computing.org/index.php/journal-cisa/index
Muhammad Obie Charisma, Muhammad Farid Hamzah, at all | 109
mengimplementasikan  teknologi  AI  dalam  pengelolaan  sumber  daya manusianya.  Namun,  penggunaan  AI  tidak  selalu  berjalan  tanpa kontroversi.  Sebagai  contoh,  kebijakan  PHK  (Pemutusan  Hubungan Kerja) massal yang dilakukan oleh BT Group, menciptakan getaran besar di masyarakat. Keputusan perusahaan untuk mem-PHK 55 ribu karyawan dipicu oleh penggunaan AI dalam pengambilan keputusan terkait sumber daya manusia.
Dalam  artikel  ini,  kami  akan  melakukan  analisis  sentimen  terhadap kebijakan  BT  Group  menggunakan  metode  Naive  Bayes.  Analisis sentimen adalah riset komputasional dari opini, sentimen dan emosi yang diekpresikan  secara  tekstual  [1].  Fokus  analisis  sentimen  kami  tidak hanya  terbatas  pada  laporan  dan  berita  konvensional,  melainkan  juga merambah ke dunia maya, khususnya komentar-komentar yang muncul di  platform  video  seperti  YouTube.  Mengapa  kita  memilih  YouTube? Karena  YouTube  telah  menjadi  salah  satu  platform  utama  di  mana masyarakat  berbagi  pandangan  mereka.  Komentar-komentar  yang ditinggalkan  oleh  pengguna  memberikan  gambaran  langsung  tentang bagaimana kebijakan PHK BT Group direspon oleh publik secara luas .
Metode  yang  kami  gunakan  dalam  artikel  analisis  sentimen  ini  adalah metode naive bayes. Metode Naive Bayes adalah metode klasifikasi yang berdasarkan  pada  teorema  Bayes.  Metode  ini  digunakan  untuk mengklasifikasikan  data  ke  dalam  kategori  tertentu  berdasarkan kemungkinan terjadinya suatu kejadian [2].
Penggunaan algoritma Klasifikasi Naive Bayes dalam konteks ini menjadi sangat  penting,  karena  dapat  membantu  mengidentifikasi  polaritas sentimen secara otomatis, yaitu apakah sentimen bersifat positif, negatif, atau netral. Tak hanya sebatas itu, algoritma ini juga memungkinkan kita untuk mengeksplorasi nuansa dan argumen di balik setiap sentimen yang muncul. Dengan demikian, penelitian ini diharapkan dapat memberikan kontribusi  yang  berarti  dalam  pemahaman  dampak  kebijakan  PHK terhadap  citra  perusahaan  dan  persepsi  masyarakat.  Dengan pengetahuan  ini,  perusahaan  dapat  lebih  baik  memahami  respons masyarakat  dan  mengambil  langkah-langkah  yang  lebih  berkelanjutan dalam pengambilan keputusan strategis mereka [3].
Metode  Naive  Bayes  sangat  efektif  dalam  melakukan  analisis  sentimen karena dapat mengklasifikasikan data ke dalam kategori positif, negatif,

## Journal of Computer and Information Systems Ampera
Vol. 5, No. 2, May 2024 e-ISSN: 2775-2496
https://journal-computing.org/index.php/journal-cisa/index
110 | Klasifikasi Sentimen Terhadap Kebijakan PHK 55 Ribu Karyawan .....
atau  netral  [4].  Dengan  menggunakan  metode  Naive  Bayes,  kita  dapat mengklasifikasikan  sentimen-sentimen  yang  muncul  dalam  komentar- komentar  tersebut.  Dari  sini,  kita  dapat  mengidentifikasi  pola-pola umum,  tren,  dan  tanggapan  dominan  yang  muncul  di  kalangan  pemirsa YouTube terhadap kebijakan kontroversial ini [5].
Analisis  ini  tidak  hanya  akan  memberikan  wawasan  mendalam  tentang bagaimana masyarakat merespons kebijakan PHK BT Group,  tetapi juga memberikan  pandangan tentang  bagaimana  teknologi  AI  dapat  menjadi faktor  yang  mempengaruhi  kebijakan  sumber  daya  manusia  dan dampaknya pada ketenangan sosial.

## 2. METODE
Dalam  penelitian  ini  objek  yang  diteliti  oleh  penulis  adalah  kebijakan PHK 55 Ribu Karyawan oleh BT Group di media sosial Youtube. Data yang digunakan berupa komentar pada video yang berjudul kebijakan PHK 55 Ribu  Karyawan  oleh  BT  Group.  Dalam  penelitian  ini,  Tool  Rapidminer digunakan  untuk  menjalankan  serangkaian  langkah  metodologi  guna mengumpulkan dan menganalisis data [6].
Gambar 1. Alur Penelitian

## Journal of Computer and Information Systems Ampera
Vol. 5, No. 2, May 2024 e-ISSN: 2775-2496
https://journal-computing.org/index.php/journal-cisa/index
Muhammad Obie Charisma, Muhammad Farid Hamzah, at all | 111

## 1) Pengumpulan Data
Pengumpulan  Data:  Proses  pengumpulan  data  dilaksanakan menggunakan python dengan memanfaatkan netlytic. Peneliti melakukan ekstraksi  terhadap  1.548  data  komentar  yang  terdapat  pada  video YouTube  berjudul  "BT  Group  PHK  55  ribu  orang  karena  pakai  AI." Seluruh  data  yang  berhasil  diekstraksi  akan  diolah  pada  tahap selanjutnya melalui penggunaan tools Rapidminer.

## 2) Text Preprocessing
Text  Preprocessing:  Tahap  preprocessing  merupakan  langkah  kritis  di mana  dilakukan  pemilihan  data  untuk  membuatnya  lebih  terstruktur. Pada  penelitian  ini,  tahap  text  preprocessing  melibatkan  beberapa proses, termasuk: case folding, tokenizing, dan filtering [7].
a) Letter casing (case folding): Proses ini melibatkan konversi seluruh teks  dalam  komentar  ke  bentuk  standar,  yaitu  huruf  kecil  atau lowercase. Hal ini dilakukan untuk memastikan konsistensi dalam analisis, di mana perbedaan huruf besar dan kecil diabaikan.
b) Tokenizing: Pada tahap ini, komentar diubah menjadi token, yaitu kata-kata  yang  dipisahkan  oleh  spasi  dalam  teks.  Proses  ini bertujuan  untuk  membongkar  teks  menjadi  unit-unit  kata  yang dapat diolah lebih lanjut.
c) Stopword  removal:  Proses  ini  melibatkan  penghapusan  kata-kata yang  dianggap  tidak  memberikan  kontribusi  signifikan  pada analisis,  seperti  kata  penghubung  "dan,"  "atau,"  "kemudian,"  dan sejenisnya. Penghapusan stopwords bertujuan untuk memfokuskan  perhatian  pada  kata-kata  yang  lebih  berarti  dan berpotensi memengaruhi proses klasifikasi.
Melalui  tahap-tahap  tersebut,  data  yang  awalnya tidak  terstruktur  akan mengalami  penyaringan  dan  pemrosesan  sehingga  lebih  siap  untuk tahapan  analisis  sentimen  menggunakan  algoritma  klasifikasi  Naive Bayes.

## 3) Klasifikasi
Klasifikasi:  Setelah  melalui  proses  preprocessing,  komentar  akan menjalani  tahap  klasifikasi  sesuai  dengan  kelasnya  (sentiment  class) untuk menentukan polaritas teks tersebut, apakah termasuk dalam opini positif, negatif, atau netral. Proses klasifikasi ini menggunakan algoritma Klasifikasi  Naive  Bayes  untuk  mengidentifikasi  dan  mengategorikan sentimen  yang  terkandung  dalam  setiap  komentar.  Dengan  demikian, tujuan  utama  dari  tahap  klasifikasi  ini  adalah  untuk  memberikan

## Journal of Computer and Information Systems Ampera
Vol. 5, No. 2, May 2024 e-ISSN: 2775-2496
https://journal-computing.org/index.php/journal-cisa/index
112 | Klasifikasi Sentimen Terhadap Kebijakan PHK 55 Ribu Karyawan .....
pemahaman  yang  lebih  mendalam  terhadap  sikap  dan  pandangan masyarakat  terkait  kebijakan  PHK  BT  Group  yang  telah  diungkapkan melalui komentar-komentar tersebut..

## 4) Penerapan metode Naive Bayes
Data yang telah diklasifikasikan sentimennya akan melewati tahap cross- validation, suatu proses yang bertujuan untuk mendapatkan nilai akurasi menggunakan metode Naive Bayes. Pada tahap cross-validation, dataset dibagi menjadi subset-subset kecil yang disebut lipatan (folds). Algoritma Naive  Bayes  kemudian  diterapkan  pada  beberapa  kombinasi  subset training dan testing secara bergantian.

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN

## 3.1 Crawling Data
Crawling data, Mengumpulkan dataset yang relevan dengan studi kasus, seperti video youtube yang berjudul kebijakan bt group mem phk 55 ribu orang karena pakai ai mengunakan netlytic.
Gambar 2. Video Youtube yang akan diproses

## Journal of Computer and Information Systems Ampera
Vol. 5, No. 2, May 2024 e-ISSN: 2775-2496
https://journal-computing.org/index.php/journal-cisa/index
Muhammad Obie Charisma, Muhammad Farid Hamzah, at all | 113

## 3.2 Pre-Processing
Pre-processing data merupakan fase kritis dalam siklus analisis data,  di mana  langkah-langkah  penting  diambil  untuk  memastikan  bahwa  data yang telah terkumpul bersih, konsisten, dan siap untuk dianalisis. Proses ini  melibatkan  beberapa  tahapan,  yang  pertama  adalah  pembersihan data, di mana data yang tidak lengkap, duplikat, atau memiliki nilai yang tidak  valid  diidentifikasi  dan  dihapus  untuk  memastikan  keakuratan analisis yang akan datang. Setelah itu, transformasi data dilakukan untuk mengubah format atau struktur data agar lebih sesuai dengan kebutuhan analisis.  Encoding  variabel  kategorikal  merupakan  langkah  selanjutnya, di  mana  variabel  kategori  diubah  menjadi  bentuk  yang  dapat diinterpretasikan  oleh  model  atau  algoritma.  Penghapusan noise dilakukan  untuk  menghilangkan  gangguan  atau  variabilitas  yang  tidak relevan  dari  data.  Pengaturan  fitur  dan  ekstraksi  fitur  kemudian dilibatkan  untuk  memastikan  bahwa  data  yang  digunakan  memiliki representasi yang optimal dalam konteks analisis tertentu. Selama proses pembersihan data, Google Colab digunakan sebagai perangkat lunak yang andal  untuk  memastikan  integritas  dan  kebersihan  data,  membantu membangun dasar yang kuat untuk analisis data yang efektif dan akurat [2].
Gambar 3. Data dalam bentuk Text

## 3.3 TF-IDF
Metode Term  Frequency  Inverse  Document  Frequency  (TF-IDF )  adalah suatu pendekatan yang digunakan untuk menilai seberapa penting suatu kata  (term)  dalam  suatu  dokumen  dengan  memberikan  bobot  pada masing-masing  kata  tersebut.  Proses  perhitungan  bobot  menggunakan TF-IDF melibatkan  dua  aspek  utama,  yaitu  Term Frequency  (TF) dan Inverse  Document  Frequency  (IDF) [8] . Pertama-tama,  nilai TF per  kata

## Journal of Computer and Information Systems Ampera
Vol. 5, No. 2, May 2024 e-ISSN: 2775-2496
https://journal-computing.org/index.php/journal-cisa/index
114 | Klasifikasi Sentimen Terhadap Kebijakan PHK 55 Ribu Karyawan .....
dihitung  untuk  menunjukkan  seberapa  sering  kata  tersebut  muncul dalam suatu dokumen. Rumusnya dinyatakan sebagai berikut:
Selanjutnya,  bobot  masing-masing  kata  dihitung  dengan  menggunakan nilai IDF. IDF memberikan bobot pada suatu kata berdasarkan seberapa umum  atau  langka  kata  tersebut  muncul  di  seluruh  koleksi  dokumen. Persamaan IDF dirumuskan sebagai berikut:
Dalam  rumus  ini, DF (\text{kata})  mengacu  pada  jumlah  kemunculan kata dalam seluruh dokumen dalam koleksi, sedangkan td adalah jumlah dokumen  dalam  koleksi.  Gabungan  dari  nilai  TF  dan  IDF  menghasilkan bobot akhir suatu kata dalam suatu dokumen, yang dinyatakan sebagai:
Penerapan metode TF-IDF ini memiliki tujuan untuk menyoroti kata-kata yang  memiliki  relevansi  tinggi  terhadap  suatu  dokumen  dalam  konteks koleksi dokumen yang lebih besar. Dengan memberikan bobot pada kata- kata tersebut, TF- IDF membantu mengidentifikasi dan menekankan kata- kata  kunci  yang  dapat  memberikan  kontribusi  besar  terhadap pemahaman dan representasi suatu dokumen dalam analisis teks.
Dengan  menggunakan  DF  dan  IDF,  metode TF-IDF memberikan  bobot pada  kata-kata  berdasarkan  seberapa  umum  atau  langka  kata  tersebut muncul  di  seluruh  koleksi  dokumen.  Semakin  sering  kata  tersebut muncul  di  berbagai  dokumen,  nilai DF  (\text{word}) akan  meningkat, tetapi  bobot IDF akan  menurun,  dan  sebaliknya.  Kombinasi TF  dan  IDF kemudian menghasilkan nilai bobot TF-IDF yang mencerminkan tingkat pentingnya  suatu  kata  dalam  suatu  dokumen  terhadap  seluruh  koleksi dokumen [4].

## Journal of Computer and Information Systems Ampera
Vol. 5, No. 2, May 2024 e-ISSN: 2775-2496
https://journal-computing.org/index.php/journal-cisa/index
Muhammad Obie Charisma, Muhammad Farid Hamzah, at all | 115
Gambar 4. Tahapan TF-IDF

## 3.4 WordCloud
World  Cloud tidak  hanya  sekadar  menjadi  kumpulan  kata-kata  dari sumber data, tetapi juga menjalani proses pengolahan dan transformasi yang mendalam untuk menghasilkan representasi visual yang informatif. Sebagai  bagian  integral  dari Natural  Language  Processing  (NLP), teknik ini  memanfaatkan  Bahasa  atau  text  mining  untuk  mendalami  dan menganalisis  permasalahan  yang  terkait  dengan  data  teks.  Dalam konteks  ini,  word  cloud  menjadi  alat  visualisasi  yang  sangat  berguna. Setelah kata-kata diekstraksi, bobot atau frekuensi kemunculan masing- masing  kata  dianalisis,  dan  kata-kata  yang  dominan  kemudian divisualisasikan  dalam  bentuk  word  cloud.  Word  cloud  memberikan pandangan  yang  langsung  dan  tangkas  mengenai  kata-kata  yang  paling berpengaruh  atau  sering  muncul  dalam  dataset,  memungkinkan  para analis untuk dengan cepat mengidentifikasi pola, fokus, atau tren utama yang terkandung dalam teks tersebut [9].

## 3.5 Visualisasi Word Cloud
Pada  langkah  ini,  representasi  hasil  preprocessing  data  ditampilkan melalui word cloud visualisasi untuk setiap kelas sentimen. Word cloud ini  menampilkan  kata-kata  dengan  frekuensi  tertinggi,  di  mana  ukuran kata-kata  mencerminkan  seberapa  sering  kata-kata  tersebut  muncul dalam dataset. Semakin tinggi frekuensi kemunculan kata, semakin besar ukuran  kata  tersebut  dalam  word  cloud,  mengindikasikan  bahwa  kata tersebut  lebih sering muncul  dalam  dataset  yang  digunakan.  Visualisasi ini memberikan gambaran intuitif tentang kata-kata yang... (lanjutannya tergantung pada konteks selanjutnya) paling umum atau dominan dalam

## Journal of Computer and Information Systems Ampera
Vol. 5, No. 2, May 2024 e-ISSN: 2775-2496
https://journal-computing.org/index.php/journal-cisa/index
116 | Klasifikasi Sentimen Terhadap Kebijakan PHK 55 Ribu Karyawan .....
setiap kelas sentimen, membantu pemahaman terhadap karakteristik dan pola sentimen dalam data tersebut [10].

## Gambar 5. Word Cloud

## 3.6 Naive Bayes Classifier
Naive  Bayes  Classifier ,  dalam  esensinya,  menyajikan  suatu  pendekatan yang  relatif  sederhana  namun  efektif  dalam  konteks  pengklasifikasi probabilistik. Proses operasionalnya melibatkan perhitungan probabilitas  yang  berkaitan  dengan  sekelompok  atribut  dengan  cara menjumlahkan  frekuensi  dan  kombinasi  nilai  yang  terkandung  dalam dataset yang sedang dianalisis. Kunci keberhasilan algoritma ini terletak pada  penerapan  Teorema  Bayes,  yang  memungkinkan  penyesuaian probabilitas kelas berdasarkan informasi atribut yang diberikan. Penting untuk dicatat bahwa Naïve Bayes Classifier mengasumsikan bahwa semua atribut  yang  diperhitungkan  bersifat  independen  atau  tidak  saling ketergantungan,  sebuah  asumsi  yang  menjadi  dasar  bagi  kemudahan implementasi  dan  kecepatan  perhitungan.  Hal  ini  sangat  relevan  dalam konteks  analisis  sentiment  data  training,  di  mana  algoritma  ini  mampu memberikan  hasil  yang  cukup  akurat  dengan  mempertimbangkan  nilai variabel kelas untuk mengklasifikasikan data dengan tepat [11].

## Journal of Computer and Information Systems Ampera
Vol. 5, No. 2, May 2024 e-ISSN: 2775-2496
https://journal-computing.org/index.php/journal-cisa/index
Muhammad Obie Charisma, Muhammad Farid Hamzah, at all | 117 Gambar 6. Skema Naive Bayes [5]
Gambar 7. Naive Bayes Classifier
Operator Gambar 8. Naive Bayes Classifier Operator

## Journal of Computer and Information Systems Ampera
Vol. 5, No. 2, May 2024 e-ISSN: 2775-2496
https://journal-computing.org/index.php/journal-cisa/index

## Gambar 9. Hasil dari Naive Bayes Classifier Operator

## 3.7 Performance
Kinerja (performance) dalam  data  mining  adalah  ukuran  sejauh  mana suatu  sistem atau algoritma  data  mining mampu menjalankan  tugasnya dengan  efisien  dan  efektif.  Kinerja  ini  dapat  diukur  dengan  berbagai metrik yang sesuai dengan tujuan analisis data yang dilakukan. Beberapa faktor  yang  dapat  memengaruhi  kinerja  dalam  data  mining  meliputi akurasi  hasil,  kecepatan eksekusi,  kemampuan  untuk  mengekstrak  pola yang  berarti,  serta  kemampuan  untuk  menangani  data  yang  besar  dan kompleks.  Dalam  mengevaluasi  performa  algoritma  Naive  Bayes Classifier,  langkah  selanjutnya  melibatkan  pencatatan  nilai  dan  analisis menggunakan Confusion Matrix. Confusion Matrix memberikan gambaran yang terperinci tentang sejauh mana algoritma dapat mengklasifikasikan data  dengan  benar,  dengan  memperhitungkan True  Positives,  True Negatives,  False  Positives, dan False Negatives.  Setelah  mendapatkan Confusion  Matrix dari  berbagai  percobaan,  evaluasi  dilakukan  dengan menghitung nilai rata-rata dari berbagai metrik yang dapat diambil dari matriks tersebut, seperti akurasi, presisi, recall, dan F1-score. Proses ini memberikan  pemahaman  holistik  tentang  kinerja  algoritma  dalam berbagai  konteks  dan  kondisi  data.  Nilai  rata-rata  yang  dihasilkan  dari evaluasi  ini  tidak  hanya  memberikan  indikasi  tentang  seberapa  baik model dapat memprediksi, tetapi juga membantu dalam mengidentifikasi percobaan  yang  dapat  dijadikan  acuan  untuk  penggunaan  model algoritma yang dipilih. Dengan pendekatan ini, pengguna dapat membuat keputusan  yang  lebih  informasional  dan  tepat  terkait  penerapan Naive Bayes  Classifier pada  data  spesifik,  meningkatkan  kehandalan  dan efektivitas  model  yang  dikembangkan  [3].    Berikut  adalah Confussion matrix.

## Journal of Computer and Information Systems Ampera
Vol. 5, No. 2, May 2024 e-ISSN: 2775-2496
https://journal-computing.org/index.php/journal-cisa/index
Muhammad Obie Charisma, Muhammad Farid Hamzah, at all | 119
Gambar 9. Tahap Performance
Gambar 10. Akurasi Naive Bayes Classifier
Metode naive Bayes berhasil memprediksi kebijakan  bt group mem phk 55  ribu  orang  karena  pakai  ai  dengan  tingkat  akurasi  sebesar  93,67%. Dengan true positif sebesar 92,11%, true negatif sebesar 100,00%, class precision pred. Positif sebesar 100,00% dan class precision pred. negatif sebesar 75,84%.

## 4.   KESIMPULAN
Berdasarkan  penelitian  tentang  analisis  sentimen  kebijakan    bt  group mem  phk  55  ribu  orang  karena  pakai  ai  menggunakan  metode naive bayes berdasarkan  komentar  pada  youtube,  maka  dapat  disimpulkan sebagai  berikut:  Metode naive  Bayes dapat  memakai  data  training  untk menciptakan probabilitas tiap kriteria dalam kelas yang berbeda. Dengan demikian,  nilai  probabilitas  dari  kriteria  tersebut  bisa  dimaksimalkan dalam konteks kebijakan  bt group mem phk 55 ribu orang karena pakai ai.  Berdasarkan  pemanfaatan  komentar  di  video  youtube  yang  berjudul kebijakan  bt group mem phk 55 ribu orang karena pakai ai sebagai data training untuk metode naive Bayes, terdapat 1548 data yang dihasilkan, dan setelah proses ini, jumlahnya berkurang menjadi 1035. Oleh karena itu, metode naive Bayes berhasil memprediksi kebijakan  bt group mem phk  55  ribu  orang  karena  pakai  ai  dengan  tingkat  akurasi  sebesar 93,67%. Algoritma naive Bayes mengandalkan prinsip probabilitas dalam memanfaatkan data petunjuk untuk mendukung proses pengklasifikasian keputusan.

## Journal of Computer and Information Systems Ampera
Vol. 5, No. 2, May 2024 e-ISSN: 2775-2496
https://journal-computing.org/index.php/journal-cisa/index

## REFERENSI
[1] F.  Ratnawati,  “Implementasi  Algoritma  Naive  Bayes  Terhadap Analisis Sentimen Opini Film Pada Twitter,” INOVTEK Polbeng - Seri Inform. , vol. 3, no. 1, p. 50, 2018, doi: 10.35314/isi.v3i1.335.
[2]  A. Sentimen et al. , “Analisis Sentimen Objek Wisata Bali Di Google Maps  Menggunakan  Algoritma  Naive  Bayes,” J.  Sains  Komput. Inform. (J-SAKTI , vol. 6, no. 1, pp. 418 – 427, 2022.
[3] E.  Febriyani  and  H.  Februariyanti,  “Analisis  Sentimen  Terhadap Program Kampus Merdeka Menggunakan Naive Bayes Di Twitter,” J. TEKNO KOMPAK , vol. 17, no. 2, pp. 25 – 38, 2022.
[4] R. M. Cahyudi and E. B. Setiawan, “Ekpansi Fitur dengan Word2vec dalam klasifikasi Hoax di Twitter,” e-Proceeding Eng. , vol. 10, no. 2, pp. 1765 – 1776, 2023.
[5] J.  J.  Aripin,  “Penerapan  Algoritma  Naive  Bayes  Untuk Mengklasifikasi Data Nasabah Asuransi pada BPR Pantura,” 2019 .
[6] S. Lestari and S. Saepudin, “Analisis Sentimen Vaksin Sinovac Pada Twitter Menggunakan Algoritma Naive Bayes,” SISMATIK (Seminar Nas. Sist. Inf. dan Manaj. Inform. , pp. 163 – 170, 2021.
[7] D. G. Nugroho, Y. H. Chrisnanto, and A. Wahana, “Analisis Sentimen
Pada Jasa Ojek Online ... (Nugroho dkk.),” pp. 156– 161, 2015.
[8] F. Kurniawan and Q. Al Qorni, “Exploring Sentimen Analysis Using Machine  Learning :  A  Case  Study  on  Partai  Demokrasi  Indonesia Perjuangan ( PDIP ) in the 2024 General Election,” vol. 2, no. 4, pp. 911 – 920, 2024.
[9] E.  Purnaningrum  and  I.  Ariqoh,  “Google  Trends  Analytics  Dalam Bidang  Pariwisata,” Maj.  Ekon. ,  vol.  24,  no.  2,  pp.  232 – 243,  2019, doi: 10.36456/majeko.vol24.no2.a2069.
[10]  E.  Suryati,  A.  Ari  Aldino, N.  Penulis  Korespondensi,  and  E.  Suryati Submitted,  “Analisis  Sentimen  Transportasi  Online  Menggunakan Ekstraksi  Fitur  Model  Word2vec  Text  Embedding  Dan  Algoritma Support Vector Machine (SVM),” J. Teknol. dan Sist. Inf. , vol. 4, no. 1, pp. 96 – 106, 2023.
[11] S.  Sahar,  “Analisis  Perbandingan  Metode  K -Nearest  Neighbor  dan Naïve  Bayes  Clasiffier  Pada  Dataset  Penyakit  Jantung,” Indones.  J.
Data  Sci. , vol.  1, no.  3, pp. 79 – 86, 2020, doi: 10.33096/ijodas.v1i3.20.