Perbandingan Algoritma Support Vector Machine dan Random Forest untuk Analisis Sentimen Terhadap Kebijakan Pemerintah Indonesia Terkait Kenaikan Harga BBM Tahun 2022
Muhamad Samantri 1* , Afiyati 2
1*,2 Program Studi Teknik Informatika, Fakultas Ilmu Komputer, Universitas Mercu Buana, Kota Jakarta Barat, Daerah Khusus Ibukota Jakarta, Indonesia.

## a r t i c l e  i n f o
Article history: Received 19 May 2023 Received in revised form 7 October 2023 Accepted 20 November
2023
Available online January 2024
DOI: https://doi.org/10.35870/jti k.v8i1.1202.

## Keywords:
Sentiment Analysis; Fuel Prices; Support Vector Machine; Random Forest.
Kata Kunci: Analisis Sentimen; Harga BBM; Support Vector Machine; Random Forest.
ACM Computing Classification System (CCS)
Communication and Mass Media Complete (CMMC)

## a b s t r a c t
The  commodity  of  fuel  oil  (BBM)  is  the  main  commodity  and  the  driving  force  of business. The increase in world oil prices is a threat to countries around the world, one of which is Indonesia. With the turbulent conditions in several countries, the Indonesian government decided to cut fuel subsidies which had an impact on price increases. The policy  invited  all  Indonesian  people  and  criticized  it  on  various  social  media.  The purpose of this research is to find out which algorithm has a better accuracy rate and to provide input to the government about public opinion regarding the increase in fuel prices  in  Indonesia.  From  the  test  results  both  work  well,  this  is  evidenced  by  the accuracy  value  obtained,  where  the  support  vector  machine  algorithm  produces  an accuracy value of 77%, while the Random Forest algorithm produces an accuracy value of 76%. So it can be concluded that the support vector machine algorithm has a fairly good accuracy rate compared to the Random Forest algorithm.

## a b s t r a k
Komoditi  bahan  bakar  minyak  (BBM)  merupakan  komoditas  utama  dan  motor penggerak bisnis kenaikan harga minyak dunia menjadi ancaman bagi negara-negara di seluruh  dunia,  salah  satunya  di  Indonesia.  Dengan  adanya  pergolakan  kondisi  pada beberapa negara, pemerintah Indonesia mengambil keputusan memangkas subsidi BBM yang  berdampak  pada  kenaikan  harga.  Kebijakan  tersebut  mengundang  seluruh masyarakat Indonesia dan mengkritiknya di berbagai media sosial. Tujuan dari penelitian ini untuk mengetahui algoritma mana yang memiliki tingkat akurasi yang lebih baik dan untuk  memberikan  masukan  terhadap  pemerintah  tentang  pendapat  masyarakat mengenai  kenaikan  harga  bbm  di  indonesia.  Dari  hasil  pengujian  keduanya  bekerja dengan  baik,  hal  ini  dibuktikan  dengan  diperolehnya  nilai  akurasi,  dimana  algoritma support vector machine menghasilkan nilai akurasi sebesar 77%, sedangkan algoritma Random Forest menghasilkan nilai akurasi sebesar 76%. Sehingga dapat disimpulkan bahwa  algoritma  support  vector  machine  memiliki  tingkat  akurasi  yang  cukup  baik dibandingkan dengan algoritma Random Forest.
*Corresponding Author. Email: muh.samantri07@gmail.com 1* .
© E-ISSN: 2580-1643.
Copyright @ 2024 by the authors of this article. Published by Lembaga Otonom Lembaga Informasi dan Riset Indonesia (KITA INFO dan RISET). This work is licensed under a Creative Commons Attribution- NonCommercial 4.0 International License.

## Jurnal JTIK (Jurnal Teknologi Informasi dan Komunikasi)
Journal Homepage: http://journal.lembagakita.org/index.php/jtik

## 1. Latar Belakang
Pada awal September 2022, pemerintah menerapkan kebijakan  menaikkan  harga  Bahan  Bakar  Minyak (BBM) di Indonesia. Kebijakan ini merupakan buntut dari perang di Eropa antara Rusia dan Ukraina yang membuat  harga  minyak  dunia  meroket.  Akibatnya, terjadi  guncangan  ekonomi  yang  berdampak  besar pada harga minyak, termasuk di Indonesia. Embargo perdagangan  minyak  Rusia  menyebabkan  kejutan pasokan,  sehingga  mengakibatkan  harga  yang  lebih tinggi di pasar dunia. Lonjakan harga minyak dunia juga membantu Indonesian Oil Price atau Indonesian Crude  Oil  Price  (ICP)  mencapai  $95,45  per  barel. Sedangkan asumsi ICP dalam APBN 2022 hanya $63 per barel. Kenaikan suku bunga dan likuiditas tentu akan  mempengaruhi  negara-negara  berkembang, termasuk Indonesia, yang berujung pada peningkatan anggaran  subsidi  yang  ada.  BBM  merupakan komoditas  yang  sangat  penting  bagi  masyarakat Indonesia,  khususnya  bagi  dunia  usaha.  Volatilitas harga BBM  dapat  mempengaruhi  biaya  operasional dalam  kegiatan  sehari-hari  masyarakat.  Kebijakan menaikkan harga BBM memicu kontroversi di media sosial,  termasuk  Twitter.  Beberapa  hari  setelah pengumuman kenaikan harga BBM, linimasa Twitter dibanjiri tweet ber-tag BBM naik. Pro dan kontra yang hadir  di  tengah  masyarakat  menjadi  menarik  untuk dapat  diteliti  dengan  mengetahui  tanggapan masyarakat.  Ada  banyak  cara  untuk  menganalisis tanggapan  masyarakat,  terutama  di  media  sosial. opini  publik  dapat  dianalisis  dengan  menggunakan banyak  teknik  analisis,  salah  satunya  adalah  analisis sentimen. Metode analisis sentimen mencari polaritas dalam data khususnya di internet dengan melakukan analisis [1].
Dalam  penelitian  ini,  penulis  menerapkan  analisis opini  publik  terhadap  kebijakan  pemerintah  terkait kenaikan harga BBM di Indonesia. Analisis sentimen adalah  studi  terkomputerisasi  tentang  opini, perasaan,  dan  emosi  yang  diekspresikan  dalam bentuk teks. Tujuan analisis sentimen adalah untuk menentukan peringkat polaritas teks atau opini dalam teks media sosial ( tweet ), terlepas dari itu apakah tweet tersebut  bersifat  positif  atau  negatif.  Untuk  proses analisis dan kategorisasi, penelitian ini menggunakan data  teks  dari  hasil crawling Twitter,  data  yang dikumpulkan mengenai kenaikan harga BBM tahun 2022 dengan kata kunci “bbm naik” dan data yang
diperoleh  dari  hasil crawling berjumlah  4256  dataset. Kajian  ini  bertujuan  untuk  menggali  opini  publik terhadap kenaikan harga BBM dan bentuk usulan atau kontribusi  kepada  pemerintah  Indonesia.  Hasil penelitian  ini  menggunakan  pendekatan  kuantitatif untuk  menunjukkan  proporsi  dan  perbedaan pendapat masyarakat terhadap kenaikan harga BBM, dan  membandingkannya  dengan  menggunakan metode Support vector machine (SVM) dan Random Forest Classification .

## 2. Metode Penelitian
Pada  tahap  ini  menjelaskan  langkah-langkah  dalam proses  penerapan  metode  support  vektor  machine yang  akan  dilakukan  perbandingan  dengan  metode Random Forest . Dimana tujuan dari penelitian ini adalah untuk  mengetahui  hasil  kinerja  pada  metode support vector  machine dan Random  Forest dalam  analisis sentimen yang dapat dilihat pada Gambar 1 [2].
Gambar 1. Flow Penelitian
Berdasarkan gambar 1 diatas dapat dijelaskan sebagai berikut:

## Pengumpulan Data
Untuk  mendapatkan  sebuah  dataset  membutuhkan proses  pengumpulan  data  yang  diambil  dari  hasil crawling pada  platform  media  sosial  Twitter menggunakan  API  dan library  Tweepy dengan  bahasa pemrograman  Python.  Dari  proses crawling tersebut dataset  yang  diperoleh  berjumah  4256  data  dengan rentang  waktu  dari  tanggal  09  September – 17 September 2022 menggunakan kata kunci pencarian "bbm  naik"[3]  dan  kemudian  diekstraksi  menjadi format.csv.

## Labeling Data
Pada  tahap  pelabelan  data  ini,  nantinya  data  akan dikategorikan  menjadi  tiga,  yaitu  data  yang  bersifat
positif,  negatif  dan  netral.  Data  tersebut  akan diproses secara otomatis menggunakan Library pada bahasa pemrograman Python.

## Preproses Data
Pada  tahap  ini,  data  harus  diproses  terlebih  dahulu untuk  memfasilitasi  pembelajaran  mesin  dengan menghapus  kata-kata  yang  tidak  perlu  seperti  kata sambung,  titik,  dan  koma  dari tweet .  Tujuan  pra- pemrosesan  adalah  untuk  menyederhanakan  desain pembelajaran  mesin  dan  meningkatkan  akurasi  [4]. Adapun  tahapan  pre-prosesnya  dapat  dilihat  pada Gambar 2 [5], diantaranya:
1) Case folding Case  folding adalah  proses  mengonversi  semua teks dalam tweet menjadi format standar (huruf kecil) [6].
2) Cleansing Cleansing adalah  proses  menghapus  semua simbol, mention ,  taggar,  re tweet ,  URL,  dan emoticon dalam sebuah dataset [7].
3) Tokenization Tokenization adalah  proses  memecah  teks menjadi  kata,  frasa,  simbol,  atau  elemen bermakna  lainnya  yang  disebut  token.  Tujuan dari tokenization adalah untuk membentuk token kata dari kalimat [8].
4) Remove Punctuation
Remove Punctuation adalah tata cara menghilangkan tanda baca seperti titik(.), koma (,),  garis  miring  (/),  angka,  dan  emoticon. Komponen  ini  dihilangkan  karena  tidak digunakan dalam proses analisis sentiment [9].
5) Stopword Removal Stopword  Removal ,  yaitu  fase  yang  mengurutkan kata-kata  berharga  dari  hasil  tokenisasi  dengan mempertahankan  kata-kata  berharga  dan menghapus kata-kata yang tidak layak [10].
Dengan melalui serangkaian tahapan pre-proses ini, data yang digunakan dalam penelitian menjadi lebih terstruktur  dan  siap  untuk  digunakan  dalam  proses pembelajaran  mesin.  Langkah-langkah  ini  juga bertujuan  untuk  meningkatkan  kualitas  analisis sentimen  dengan  menghilangkan  noise  dan memfokuskan pada informasi yang relevan.
Gambar 2. Flow Pre-processing

## Validasi
Salah  satu  cara  validasi  data  adalah  dengan menggunakan  cross  validation  yaitu  metode  validasi model dengan memisahkan data menjadi dua subset: data  pelatihan  dan  data  uji.  Metode  ini  juga  dikenal sebagai  k-fold  cross-validation.  Percobaan  validasi dijalankan  sebanyak  k  kali  pada  model  dengan parameter  yang  sama.  Pelatihan  model  pada  data pelatihan menggunakan K-fold Cross Validation (K- Cv).  Dalam  K-Cv,  dapat  merekam  hingga  k  data pelatihan,  1  bagian  sebagai  pengujian,  ulangi  k  kali, memberikan  setiap  bagian  kesempatan  untuk digunakan sebagai pengujian[11].

## Klasifikasi
Setelah tahapan split data, dimana data dibagi menjadi 2  yaitu  data  train  dan  data  testing.  Selanjutnya  akan dilakukan  proses  klasifikasi  pada  model support  vector machine dan Random  Forest untuk  mendapatkan  hasil akurasi  dari  kedua  algoritma  tersebut  dan  akan dikomparasi,  untuk  detail  alurnya  terlihat  pada Gambar 3[12].
Gambar 3. Flow Klasifikasi Algoritma
Evaluasi Evaluasi  model  klasifikasi  didasarkan  pada  ukuran kinerja  model  klasifikasi,  yang  menggambarkan seberapa baik sistem mengklasifikasikan data. Salah satu metode yang dapat digunakan untuk mengukur kinerja  model  klasifikasi  adalah  confusion  matrix. Confusion matrix berisi informasi yang membandingkan hasil klasifikasi yang dilakukan oleh sistem  dengan  hasil  klasifikasi  yang  seharusnya. Setiap  sel  berisi  angka  yang  menunjukkan  jumlah kasus  sebenarnya  di  kelas  yang  diamati  untuk diprediksi.  Kriteria  Confusion  matrix  dapat  dilihat pada Tabel 1 [13]. Untuk detail flownya dapat dilihat pada Gambar 4 [14].
Tabel 1. Confusion Matrix Terklasifikasi Positif Terklasifikasi Negatif Positif TP (True Positif) FN (FalseNegatif) Negatif FP (False Positif) TP (True Positif)
Hasil  klasifikasi  dapat  dihitung  berdasarkan  tingkat akurasi  kinerja  matriks.  Untuk  menghitung  presisi matriks dapat menggunakan rumus berikut:
𝐴𝑘𝑢𝑟𝑎𝑠𝑖 = 𝑇𝑃+𝑇𝑁 𝑇𝑃+𝑇𝑁+𝐹𝑃+𝐹𝑁 ×  100% (1)
𝑆𝑒𝑛𝑠𝑖𝑡𝑖𝑣𝑖𝑡𝑦 = 𝑇𝑃𝑟𝑎𝑡𝑒  = 𝑇𝑃 𝑇𝑃+𝐹𝑁 ×  100%
(2)
𝑃𝑟𝑒𝑐𝑖𝑠𝑖𝑜𝑛 = 𝑇𝑃 𝑇𝑃+𝐹𝑃 ×  100% (3)
Gambar 4. Flow Evaluasi Model

## 3. Hasil dan Pembahasan

## Dataset
Tahap pertama pada penelitian ini, yaitu pengumpulan data, dimana data yang akan dianalisa merupakan data teks  yang  telah  didapatkan  dari  hasil crawling menggunakan API Tweepy pada media sosial Twitter dalam  rentang  waktu  09  September  sampai  17 September  2022  dengan  bahasa  pemrograman Python.  Dari  proses  tersebut  data  yang  diperoleh sebanyak  4256  dataset  dengan  kata  kunci  pencarian “bbm  naik”,  dataset  ter sebut  terdiri  dari  4256  baris dan 5 kolom, seperti terlihat pada Gambar 5.
Gambar 5. Jumlah Dataset
Setelah  dataset  terkumpul,  tahap  selanjutnya  yaitu memberikan  label  pada  setiap  data  yang  akan dikategorikan menjadi data positif, data negatif, dan netral.  Proses  awal  pelabelan,  yaitu  menentukan bobot kata dengan kategori positif dan negatif pada setiap tweet .  Dimana  untuk  bobot  kata  dengan kategori  positif  berjumlah  3609  dan  negatif berjumlah  6609  jika  ditotal  keseluruhan  bobot  kata antara  positif  dan  negatif  berjumlah  10218  kata. Selanjutnya  proses  pelabelan  dilakukan  secara otomatis diamana pada setiap tweet pada dataset akan diberikan  label  positif  atau  negatif  sesuai  dengan kamus yang sudah tersedia pada library python, Hasil dari pelabelan data tersebut didapatkan jumlah data dengan  kategori  positif  sebesar  1422  data,  untuk kategori negatif sebesar 2696 data dan kategori netral sebesar 138 data. Namun pada penelitian ini hanya menggunakan  data  dengan  kategori  positif  dan negatif.  Untuk  proses  dan  hasil  dapat  dilihat  pada Gambar 6.
Gambar 6. Hasil Pelabelan Data
Pre-Processing Setelah  melakukan  labeling  pada  data,  selanjutnya akan  dilakukan  tahap  pre-processing  guna  untuk menghilangkan  noise  pada  data  dan  meningkatkan hasil  akurasi  pada  model.  Terdapat  5  tahapan  pre- processing, antara lain:

## 1) Case folding
Tabel 2. Hasil Case folding Sebelum Sesudah @Miduk17  Buktinya Pertamina runtuh kacau  balau\nBanyak rakyat  mengelluh  di sebabkan  BBM  naik, jadi  Ellu  jadi  Buser jangan  seperti  lalat yang gak bisa membedakan mana yang  haru  dan  mana yang bau busuk. @miduk17  buktinya pertamina runtuh kacau  balau\nbanyak rakyat  mengelluh  di sebabkan  bbm  naik, jadi  ellu  jadi  buser jangan  seperti  lalat yang gak bisa membedakan mana yang  haru  dan  mana yang bau busuk.
2. Cleansing Tabel 3. Hasil Cleasing Sebelum Sesudah @miduk17  buktinya pertamina runtuh kacau  balau\nbanyak rakyat  mengelluh  di sebabkan  bbm  naik, jadi  ellu  jadi  buser jangan  seperti  lalat yang gak bisa membedakan mana yang  haru  dan  mana yang bau busuk. buktinya pertamina runtuh kacau balau\nbanyak  rakyat mengelluh di sebabkan bbm naik, jadi ellu jadi buser  jangan  seperti lalat  yang  gak  bisa membedakan mana yang  haru  dan  mana yang bau busuk
3. Tokenization
Tabel 4. Hasil Tokenization Sebelum Sesudah buktinya pertamina runtuh kacau balau\nbanyak  rakyat mengelluh di sebabkan bbm naik, jadi ellu jadi buser  jangan  seperti lalat  yang  gak  bisa membedakan mana yang  haru  dan  mana yang bau busuk [‘buktinya’,
‘pertamina’,  ‘runtuh’, ‘kacau’, ‘balau’, ’ \ ’, ’n’, ’banyak’,
‘rakyat’, ‘mengelluh’,
‘di’, ‘sebabkan’, ‘bbm’, ‘naik’,  ‘jadi’,  ‘ellu’, ‘jadi’,  ‘buser’,  ‘jangan’, ‘seperti’,  ‘lalat’,  ‘yang’, ‘gak’, ‘bisa’, ‘membedakan’, ‘mana’, ‘yang’,  ‘haru’,  ‘dan’, ‘mana’,  ‘yang’,  ‘bau’, ‘busuk’]
Muhamad Samantri, Afiyati / Jurnal JTIK (Jurnal Teknologi Informasi dan Komunikasi) 8 (1) 2024, 1-9 6
4. Remove Punctuation
Tabel 5. Hasil Remove Punctution Sebelum
Sesudah
[‘buktinya’,
‘pertamina’,  ‘runtuh’, ‘kacau’, ‘balau’, ’ \ ’, ’n’, ’banyak’, ‘rakyat’, ‘mengelluh’, ‘di’, ‘sebabkan’, ‘bbm’, ‘naik’,  ‘jadi’,  ‘ellu’, ‘jadi’,  ‘buser’,  ‘jangan’, ‘seperti’,  ‘lalat’,  ‘yang’, ‘gak’, ‘bisa’, ‘membedakan’, ‘mana’, ‘yang’,  ‘haru’,  ‘dan’, ‘mana’,  ‘yang’,  ‘bau’, ‘busuk’]
buktinya pertamina runtuh  kacau  balau  n banyak rakyat mengelluh di sebabkan bbm naik jadi ellu jadi buser  jangan  seperti lalat  yang  gak  bisa membedakan mana yang  haru  dan  mana yang bau busuk
5. Stopword Removal
Tabel 6. Hasil Stopword Removal
Sebelum Sesudah buktinya pertamina runtuh kacau balau n banyak rakyat mengelluh di sebabkan bbm naik jadi ellu jadi buser jangan seperti lalat yang gak bisa membedakan mana yang haru dan mana yang bau busuk buktinya pertamina runtuh kacau balau banyak rakyat mengeluh sebabkan bbm naik elu jadi buser jangan seperti lalat yang gak bisa membedakan mana harum dan mana bau busuk

## Visualisasi Data
Visualisasi data dilakukan melalui diagram batang dan word  cloud.  Grafik  plot  bar  menunjukkan  hasil analisis sentimen berupa diagram batang yang berisi total  sentimen  positif  dan  negatif.  Gambar  7 menunjukkan  diagram  batang  yang  tidak  seimbang antara sentimen positif dan negatif, dimana sentimen negatif  lebih  dominan  [15].  Dengan  melihat visualisasi  ini,  diketahui  masyarakat  cenderung mengekspresikan  lebih  banyak  sentimen  negatif terkait  kebijakan  kenaikan  harga  BBM.  Analisis  ini memberikan  gambaran  visual  tentang  persepsi dominan  dalam  masyarakat  terhadap  kebijakan tersebut,  yang  dapat  menjadi  landasan  untuk pemahaman lebih lanjut dalam penentuan kebijakan pemerintah  berikutnya.  Visualisasi  ini  memberikan wawasan yang lebih dalam dan mudah dicerna terkait
dengan  respons  masyarakat  terhadap  kebijakan pemerintah,  yang  dapat  menjadi  dasar  untuk pengambilan keputusan lebih lanjut.
Gambar 7. Visualisai Diagram Batang Visualisasi data dengan Word Cloud digunakan untuk menyajikan kata yang  paling dominan muncul. Kata dominan  muncul  akan  lebih  besar  dari  kata  yang jarang  muncul.  Pada  Gambar  8  Kata-kata  dominan yang  muncul  dalam  sentimen  positif  dari  visualisasi data Word Cloud adalah "harga, bbm, turun, mahal, naik,  rakyat"  sebagai  istilah  yang  paling  banyak dibicarakan.
Gambar 8. Visualisasi World Cloud Sentiment Positif Di sisi lain, pada Gambar 9, kata-kata yang dominan muncul  dalam  sentimen  negatif  dari  visualisasi  data menggunakan  Word  Cloud  adalah  kata- kata  “gak, kalo,  lu,  planet”  sebagai  kata  yang  paling  banyak diperbincangkan.
Gambar 9. Visualisasi World Cloud Sentiment Negatif
Validasi Sebelum  masuk  ke  pembuatan  model,  perlu melakukan proses validasi guna untuk mengukur dan mengevaluasi  kinerja  algoritma.  Cara  kerja  validasi adalah  dengan  membagi  data  menjadi  dua  subset: data  test  dan  data  train  dengan  proporsi  80%  dan 20%.  Pada  proses  ini  menggunakan  dataset  yang sudah  dibersihkan  sebelumnya  dan  pada  penelitian ini untuk hasil akhir menggunakan data uji.

## Pengujian
Setelah  melalui  semua  tahapan  yang  ada  mulai  dari tahap awal hingga tahap akhir, maka didapatkan hasil nilai  akurasi  dari  kedua  metode  yang  digunakan. Untuk  metode support  vector  machine didapatkan  nilai akurasi  sebesar  77%,  sementara  untuk  metode Random Forest didapatkan hasil akurasi sebesar 76%, seperti terlihat pada Gambar 10 dan Gambar 11.
Gambar 10. Hasil Akurasi SVM
Gambar 11. Hasil Akurasi RF
Adapun  hasil  dari  kedua  metode  tersebut  dalam bentuk  confusion  matrix  plot  dapat  dilihat  pada Gambar 12 dan Gambar 13.
Gambar 12. Plot Akurasi SVM

## Gambar 13. Plot Akurasi RF
Untuk  hasil  akhir  menunjukkan  dimana  algoritma support vector machine (svm) lebih unggul dibandingkan algoritma Random  Forest dengan  hasil  akurasi  pada support  vector  machine sebesar  77%  dan  algoritma Random Forest sebesar 76%.
Tabel 7. Hasi Akurasi
A lgo rit ma Se ntiment A cc ur ac y (% ) Preci sion (% ) R ec all (% ) F1 -Sc ore (% )
SVM  Positif 0.77  0.56   0.28 0.37 Negatif 0.80 0.93 0.86 RF Positif 0.76  0.51 0.24 0.32 Negatif 0.79 0.93 0.85 Pada penelitian sebelumnya yang ditulis oleh Akhmad Miftahusalam, dkk membahas perbandingan algoritma Random  Forest ,  dan support  vector  machine mengenai  opini  masyarakat  terhadap  penghapusan tenaga  honorer  dan  memperoleh  hasil  akurasi  62% untuk Random  Forest ,  dan  59%  untuk support  vector machine . Sehingga dapat dipastikan Random Forest lebih unggul dari support vector machine [16]. Oleh karena itu
Muhamad Samantri, Afiyati / Jurnal JTIK (Jurnal Teknologi Informasi dan Komunikasi) 8 (1) 2024, 1-9 8
berdasarkan  dari  penelitian  acuan  terdahulu,  yang dimana algoritma Random Forest memilki akurasi lebih baik  dari support  vector  machine pada  klasifikasi sentimen analisis, sehingga pada penelitian ini tertarik untuk membandingkan algoritma support vector machine dan Random Forest , dimana pada hasil akurasi penlitian ini menyatakan bahwa algortima support vector machine lah yang lebih unggul, dengan beberapa kesimpulan dibawah ini dan dapat dilihat pada Tabel 7 diatas:
1) Kedua  algoritma  yang  digunakan  dalam penelitian  ini  yaitu support  vector  machine dan Random Forest keduanya bekerja dengan baik.
2) Hasil akurasi pada algoritma support vector machine sebesar 77% sedangkan algoritma Random Forest sebesar 76%
3) Dari hasil akurasi menunjukkan algoritma support vector machine lebih unggul dari algoritma Random Forest .
4) Dapat  dikatakan  persepsi  masyarakat  pada penelitian ini lebih dominan bersifat negatif

## 4. Kesimpulan
Penelitian  ini  mengkaji  perbandingan  antara algoritma  Support  Vector  Machine  (SVM)  dan Random  Forest dalam  melakukan  analisis  sentimen terhadap  kebijakan  pemerintah  Indonesia  terkait kenaikan  harga  Bahan  Bakar  Minyak  (BBM)  pada tahun  2022.  Keputusan  pemerintah  untuk mengurangi  subsidi  BBM  sebagai  dampak  dari kenaikan  harga  minyak  dunia  memicu  respons  dan kritik  masyarakat  di  berbagai  media  sosial.  Tujuan penelitian  ini  adalah  untuk  menentukan  algoritma yang  memiliki  tingkat  akurasi  lebih  baik  serta memberikan masukan terhadap pandangan masyarakat  terhadap  kebijakan  tersebut.  Hasil penelitian menunjukkan bahwa baik algoritma SVM maupun Random Forest memberikan kinerja yang baik, dengan  akurasi  masing-masing  sebesar  77%  dan 76%.  Meskipun  perbedaan  akurasi  tidak  signifikan, SVM  memiliki  tingkat  akurasi  yang  sedikit  lebih tinggi. Analisis sentimen ini melibatkan pengumpulan data dari media sosial Twitter dengan kata kunci "bbm naik". Setelah proses pre-processing data, termasuk case folding, cleansing, tokenization, remove  punctuation,  dan  stopword  removal,  data dilabeli  dan  dibagi  menjadi  data  latih  dan  data  uji. Visualisasi  data  menggunakan  diagram  batang  dan Word  Cloud  memperlihatkan  dominasi  sentimen
negatif dalam respons masyarakat terhadap kenaikan harga BBM. Selanjutnya, proses validasi menggunakan  metode K-fold  Cross  Validation membantu  memastikan  kinerja  model.  Evaluasi dilakukan  dengan  confusion  matrix,  dan  hasil  akhir menunjukkan  bahwa  SVM  memiliki  akurasi  yang sedikit  lebih  tinggi  dibandingkan  dengan Random Forest .  Penelitian  ini  memberikan  pemahaman  lebih mendalam  tentang  persepsi  masyarakat  terhadap kebijakan  pemerintah  melalui  analisis  sentimen menggunakan  algoritma  SVM  dan Random  Forest . Meskipun  keduanya  memberikan  hasil  yang  baik, SVM  lebih  unggul  dalam  hal  akurasi.  Penemuan  ini dapat  memberikan  masukan  berharga  bagi pemerintah  untuk  memahami  opini  publik  dan meningkatkan  interaksi  dengan  masyarakat  terkait kebijakan yang dilaksanakan.

## 5. Daftar Pustaka
[1] Kurniasih, U. and Suseno, A.T., 2022. Analisis Sentimen  Terhadap  Bantuan  Subsidi  Upah (BSU)  pada  Kenaikan  Harga  Bahan  Bakar Minyak  (BBM). Jurnal  Media  Informatika Budidarma , 6 (4), pp.2335-2340. DOI: http://dx.doi.org/10.30865/mib.v6i4.4958 .
[2] Purbolaksono,  M.D.,  Tantowi,  M.I.,  Hidayat, A.I.  and  Adiwijaya,  A.,  2021.  Perbandingan support vector machine dan modified balanced random  forest  dalam  deteksi  pasien  penyakit diabetes. Jurnal  RESTI  (Rekayasa  Sistem  dan Teknologi  Informasi) , 5 (2),  pp.393-399.  DOI: https://doi.org/10.29207/resti.v5i2.3008 .
[3] Agustian, A. and Nurapriani, F., 2022. Analisis Sentimen,  Text  Mining  Penerapan  Analisis Sentimen  Dan  Naive  Bayes  Terhadap  Opini Penggunaan Kendaraan Listrik Di Twitter. Jurnal  Tika , 7 (3),  pp.243-249. DOI: https://doi.org/10.51179/tika.v7i3.1550 .
[4] Adrian, M.R., Putra, M.P., Rafialdy, M.H. and Rakhmawati, N.A., 2021. Perbandingan Metode Klasifikasi  Random  Forest  dan  SVM  Pada Analisis  Sentimen  PSBB. Jurnal  Informatika Upgris , 7 (1), pp. 36 – 40, 2021, DOI:
https://doi.org/10.26877/jiu.v7i1.7099 .
[5] Syah,  H.  and  Witanti,  A.,  2022.  Analisis Sentimen  Masyarakat  Terhadap  Vaksinasi Covid-19  Pada  Media  Sosial  Twitter Menggunakan  Algoritma  Support  Vector Machine  (Svm). Jurnal  Sistem  Informasi  Dan Informatika  (Simika) , 5 (1),  pp.59-67.  DOI: https://doi.org/10.47080/simika.v5i1.1411 .
[6] Lestari, S. and Saepudin, S., 2021, September.
Analisis sentimen vaksin sinovac pada twitter menggunakan algoritma Naive Bayes. In Prosiding Seminar Nasional Sistem Informasi dan Manajemen Informatika Universitas Nusa Putra (Vol. 1, No. 01, pp. 163-170).
[7] Hanif,  I.F.,  Affandi,  I.R.,  Hasan,  F.N., Sinduningrum, E. and Halim, Z., 2022. Analisis Sentimen Opini Masyarakat Terkait Penyelenggaraan Sistem Elektronik Menggunakan Metode Logistic Regression. Jurnal Linguistik Komputasional , 5 (2), pp.77-84.
DOI:
https://doi.org/10.26418/jlk.v5i2.103 .
[8] Slamet, R.,  Gata,  W.,  Novtariany,  A.,  Hilyati, K.  and  Jariyah,  F.A.,  2022.  Analisis sentimen Twitter  terhadap  penggunaan  artis  Korea Selatan  sebagai  brand  ambassador  produk kecantikan  lokal. INTECOMS:  Journal  of Information Technology and Computer Science , 5 (1), pp.145-153. DOI: https://doi.org/10.31539/intecoms.v5i1.3933 [9] Tanggraeni,  A.I.  and  Sitokdana,  M.N.,  2022. Analisis  Sentimen  Aplikasi  E-Government pada  Google  Play  Menggunakan  Algoritma Naïve Bayes. JATISI (Jurnal Teknik Informatika dan  Sistem  Informasi) , 9 (2),  pp.785-795.  DOI: https://doi.org/10.35957/jatisi.v9i2.1835 .
[10] Nitami,  M.T.  and  Februariyanti,  H.,  2022. Analisis  Sentimen  Ulasan  Ekspedisi  J&T Express  Menggunakan  Algoritma  Naive Bayes. Jurnal  Manajemen  Informatika  dan  Sistem Informasi , 5 (1), pp.20-29. DOI:
https://doi.org/10.36595/misi.v5i1.396 .
[11] Aruan,  J.D.C.,  Rahayudi,  B.  and  Ridok,  A., 2022.  Analisis  Sentimen  Opini  Masyarakat terhadap  Pelayanan  Rumah  Sakit  Umum Daerah menggunakan Metode Support Vector Machine dan Term Frequency-Inverse Document  Frequency. Jurnal  Pengembangan Teknologi  Informasi  dan  Ilmu  Komputer , 6 (5), pp.2072-2078.
[12] Pangaribuan,  J.J.  and  Angkasa,  V.,  2022. Komparasi  tingkat  akurasi  random  forest  dan knn  untuk  mendiagnosis  penyakit  kanker payudara. Journal  Information  System  Development (ISD) , 7 (1), pp.49-61.
[13] Putri, N.B. and Wijayanto, A.W., 2022. Analisis Komparasi  Algoritma  Klasifikasi  Data  Mining Dalam Klasifikasi Website Phishing. Komputika: Jurnal  Sistem  Komputer , 11 (1),  pp.59-66.  DOI: https://doi.org/10.34010/komputika.v11i1.43 50 .
[14] Saputra,  H.W.,  Rahmaddeni,  R.  and  Fazri,  F., Comparison  of  Machine  Learning  Algorithms in  Analyzing  Public  Opinion  Sentiments Against  Fuel  Price  Increases. CESS  (Journal  of Computer  Engineering,  System  and  Science) , 8 (1), pp.138-148.
[15] Siswanto,  D.,  Nijal,  L.  and  Rajab,  S.,  2022. Analisa Sentimen Publik Mengenai
Perekonomian  Indonesia  Pada  Masa  Pandemi Covid-19  Di  Twitter  Menggunakan  Metode Klasifikasi K-NN Dan Svm. Jurnal Pustaka AI (Pusat  Akses  Kajian  Teknologi  Artificial Intelligence) , 2 (1), pp.1-9.
[16] Miftahusalam,  A.,  Nuraini,  A.F.,  Khoirunisa, A.A.  and  Pratiwi,  H.,  2022,  November. Perbandingan  Algoritma  Random  Forest, Naïve Bayes, dan Support Vector Machine Pada Analisis  Sentimen  Twitter  Mengenai  Opini Masyarakat  Terhadap  Penghapusan  Tenaga Honorer. In Seminar Nasional Official Statistics (Vol. 2022, No. 1, pp. 563-572).