## Building of Informatics, Technology and Science (BITS)
Volume 4, No 3, Desember 2022 Page: 1224 − 1231 ISSN 2684-8910 (media cetak) ISSN 2685-3310 (media online) DOI 10.47065/bits.v4i3.2331

## Analisis Sentimen Kenaikan Harga BBM Pertamax Pada Media Sosial Menggunakan Metode Naïve Bayes Classifier
Sartika Lina Mulani Sitio * , Ria Nadiyanti
Ilmu Komputer, Teknik Informatika, Universitas Pamulang, Tangerang Selatan, Indonesia Email: 1,* dosen00847@unpam.ac.id, 2, rianadiyanti4@gmail.com Email Penulis Korespondensi: dosen00847@unpam.ac.id Submitted: 28/09/2022 ; Accepted: 20/12/2022 ; Published : 30/12/2022
Abstrak− Bahan  Bakar  Minyak  (BBM)  merupakan  komoditas  yang  sangat  vital.  BBM  punya  peran  penting  bagi  kehidupan masyarakat. Oleh karena itu pentingnya BBM dalam kehidupan masyarakat, maka BBM termasuk salah satu kebutuhan pokok masyarakat. Kebijakan dalam menaikan harga BBM selalu menjadi fenomena dalam berbagai media yang menyebabkan terjadinya pro dan kontra di masyarakat. Kebijakan menaikan harga bahan bakar memiliki dampak besar bagi masyarakat, baik konsumsi langsung dan tidak langsung. Penelitian ini bertujuan untuk menggali sejauh mana kebijakan kenaikan harga BBM mempengaruhi kehidupan masyarakat berdasarkan komentar yang diberikan.  Kenaikan Harga BBM Pertamax menuai beberapa pendapat warga negara di media sosial Facebook. Penelitian Sentiment analysis dilakukan untuk mengetahui respon komentar facebook di akun Brilio.Net pada tahun 2022 terkait kenaikan harga BBM pertamax dengan jumlah dataset yaitu 799 data, serta perbandingan jumlah komentar positif, negatif, dan netral. Selain itu juga dalam penelitian ini dilakukan untuk dapat mengetahui tingkat kinerja yang dihasilkan  oleh  metode  naïve  bayes  classifier  dalam  pengujiannya.  Penulis  menggunakan  80%  dari  dataset  komentar  untuk dijadikan sebagai data training  dan 20% untuk dijadikan sebagai data uji yang akan digunakan sebagai pembelajaran mesin dan data  uji.  Kemudian  data  di  klasifikasi  oleh  sistem  menggunakan  tools  orange  data  mining  sehingga  menghasilkan  presentase sentimen positif  sebanyak 19%, sentimen negatif sebanyak 22% dan sentimen netral sebanyak 59%. pengujian dengan metode naïve bayes classifier memperoleh tingkat presentase akurasi yang tertinggi 99% dari semua dataset.
Kata Kunci: Analisis Sentimen; Naïve Bayes Classifier; Facebook; Kenaikan Harga BBM Pertamax; Klasifikasi
Abstract −Fuel Oil (BBM) is a very vital commodity. Fuel has an important role in people's lives. Because of the importance of fuel in people's lives, fuel is one of the basic needs of the community. The policy of increasing the price of fuel has always been a phenomenon in various media which causes pros and cons in society. The policy of increasing fuel prices has a big impact on society, both direct and indirect consumption. This study aims to explore public opinion, whether it shows negative or positive sentiment in the policy of increasing fuel prices. The increase in Pertamax fuel prices has drawn several opinions from citizens on Facebook social media. Sentiment analysis research was conducted to determine the response to Facebook comments on Brilio.Net accounts in 2022 related to the increase in Pertamax fuel prices with a dataset of 799 data, as well as a comparison of the number of positive, negative, and neutral comments. In addition, in this study to be able to determine the level of performance generated by the nave Bayes classifier method in the test. The author uses 80% of the comment dataset to be used as training data and 20% to be used as test data to be used as machine learning and test data. Then the data is classified by the system using orange  data mining tools so as to produce a percentage of positive sentiment as much as 19%, negative sentiment as much as 22% and neutral sentiment as much as 59%. testing with the nave Bayes classifier method obtained the highest percentage accuracy rate of 99% from all datasets.
Keywords : Sentiment Analysis; Naïve Bayes Classifier; Facebook; Pertamax Fuel Price Increase; Classification

## 1. PENDAHULUAN
Facebook adalah salah satu media sosial yang paling sering digunakan oleh kalangan masyarakat. Terutama pada saat beredar berita mengenai Kenaikan BBM diperoleh banyak sekali yang memberikan pendapat ataupun komentar pada akun  facebook  BRILIO.  NET.  Pada  1  April  2022  Pemerintah  memutuskan  menaikkan  harga  bahan  bakar  minyak (BBM)  Pertamax  menjadi  Rp  12.500  per  liter,  dari  semula  Rp  9.000.  Dalam  forum  akun facebook BRILIO.NET Presiden  Jokowi  menyampaikan  Kenaikan  harga  BBM  dan  tidak  bisa  kita  hindari  penyebabnya  adalah  Ekonomi global yang sedang bergejolak. Utamanya yang berkaitan dengan kenaikkan inflasi hampir di semua negara. Amerika saat ini angka inflasinya mencapai 7,9% yang biasa di bawah 1% dan Uni Eropa sudah masuk ke angka inflasi 7,5% disusul Turki sudah di angka 54%.  Dengan beredarnya Kenaikan Harga BBM Pertamax menimbulkan permasalahan di  seluruh  kalangan  masyarakat  sehingga  menjadi  trend  topik  karena  seluruh  masyarakat  meberikan  komentar terhadap kenaikan BBM yang dapat berupa  pendapat positif, netral dan negatif. Mereka memberikan pendapatnya baik secara langsung maupun di media sosial.
Sentiment analysis merupakan sebuah teknik menganalisa pendapat, sentimen, evaluasi, sikap, penilaian, dan emosi mengenai layanan, produk, individu atau kegiatan tertentu [1]. Tujuan dari analisis sentimen untuk menentukan opini dari seseorang dengan memperhatikan topik tertentu. Langkah yang di lakukan dalam analisis sentimen adalah mendefinisikan  domain  dataset, prepprocessing , featured  selection ,  pelabelan,  klasifikasi  dan  evaluasi.  Terdapat beberapa metode yang digunakan untuk sentiment analysis diantaranya Support Vector Machine , machine learning , Random Forest, K-Nearest Neighbor, Decision Tree , Naïve Bayes Classifier [2] .
Adapun  penelitian  serupa  yang  dilakukan  oleh  Lingga  Aji,    dkk  (2019)  yaitu  analisis  sentimen  masyarakat terhadap hasil Quick Count Pemilihan Presiden Indonesia 2019 Pada Media Sosial Twitter  Menggunakan Metode Naïve  Bayes  Classifier.  Tujuan  dari  penelitian  ini  adalah  untuk  menemukan  model  naive  Bayes  terbaik  dan

## Building of Informatics, Technology and Science (BITS)
Volume 4, No 3, Desember 2022 Page: 1224 − 1231 ISSN 2684-8910 (media cetak) ISSN 2685-3310 (media online) DOI 10.47065/bits.v4i3.2331
mengklasifikasikan sentimen. Hasil tersebut menunjukkan akurasi terbaik sebesar 82,90% dengan = 0,05. Klasifikasi diperoleh 34,5% (471) tweet positif dan 65,5% (895) tweet negatif pada hasil quick count.
Fungsi dari penelitian ini dilakukan adalah selain mengetahui respon masyarakat Indonesia yang berpendapat tentang  Kenaikkan  Harga  BBM  Pertamax  di  Media  Sosial Facebook , Sentiment  analysis juga  dapat  mengetahui perbandingan jumlah opini atau komentar positif, netral dan negatif terkait Kenaikan Harga BBM Pertamax di Media Sosial Facebook [18]. Dan juga dapat mengetahui tingkat akurasi yang di hasilkan oleh metode Naïve Bayes Classifier dengan berbagai skenario yang diuji dalam sentiment analysis terkait Kenaikan Harga BBM pertamax di Media Sosial Facebook .  Untuk  memudahkan  dalam  proses  klasifikasi  komentar  masyarakat  maka  penelitian  ini  menggunakan Naïve Bayes Classifier . NBC merupakan metode sederhana tetapi metode ini memiliki nilai akurasi dan performansi yang  tinggi  dalam  mengklasifikasikan  sebuah  opini  dalam  opini  positif,  netral  maupun  negatif  [3].  Naïve  Bayes Classifier dipilih karena memiliki kemampuan terbaik diantara Support Vector Machine dan Decision Tree . Bahwa metode Naïve Bayes Classifier merupakan salah satu metode yang terbaik untuk pelatihan domain-domain dan hasil klasifikasinya memiliki tingkat akurasi yang tinggi [1].

## 2. METODOLOGI PENELITIAN

## 2.1 Landasan Teori
a. Analisis Sentimen
Analisis Sentimen adalah suatu teknik mengekstrak data teks untuk mendapatkan informasi tentang sentimen bernilai positif, netral maupun negative [19]. Analisis sentimen diberikan oleh pengguna internet pada media sosial untuk  memberikan  suatu  penilaian  atau  opini  pribadi  [3].  Sentimen  analisis  juga  merupakan  sebuah  teknik menganalisa  pendapat,  sentimen,  evaluasi,  sikap,  penilaian  dan  emosi  mengenai  layanan,  produk,  individu  atau kegiatan tertentu. Tujuan dari analisis sentimen untuk menentukan opini dari seseorang dengan memperhatikan topik tertentu [4][20].
Adapun tipe analisis sentiment adalah sebagai berikut:
1. Fine grained sentiment
Tipe ini merupakan tipe analisis dengan menggunakan penilaian yang spesifik berupa tingkatan dari yang positif ke negatif. Fine-grained sentiment dapat ditemukan dalam penilaian e-commerce berupa pemberian skala bintang untuk menentukan kesamaan opini pelanggan.
2. Emotion detection
Emotion  detection  adalah  tipe  analisis  sentimen  yang  mengidentifikasi  emosi  spesifik  pelanggan   bukan  hanya berupa nilai positif dan negatif
3. Intent based analysis
Intent-based  analysis  adalah  tipe  analisis  yang  dimaksudkan  untuk  mengetahui  intensi  atau  maksud  dari  opini pelanggan dari sebuah teks. Teknik ini dapat menggali lebih dalam mengenai maksud pelanggan menuliskan kata- kata tersebut, apakah berupa kritikan atau keluhan, saran, pendapat, penghargaan terhadap produk tersebut.
4. Aspect based analysis
Tipe analisis ini ialah dengan mengumpulkan komponen spesifik yang menjadi aspek nilai positif dan negatif yang disebutkan.

## b. Data Mining
Data mining atau penambangan data adalah serangkaian proses untuk mendapatkan pengetahuan atau pola dari kumpulan  data  .  Penambangan  data  akan  memecahkan  masalah  dengan  menganalisis  data  yang  sudah  ada  dalam database. Penambangan data sering juga disebut Knowledge Discovery in Databases (KDD) yaitu suatu aktivitas yang meliputi  pengumpulan,  penggunaan  data  historis  untuk  menemukan  pola  reguler,  pola  hubungan  dalam  kumpulan data yang besar. Hasil dari penambangan data dapat digunakan untuk meningkatkan pengambilan keputusan di masa depan  [5].  Sejauh  ini,  terdapat  banyak  penelitian  yang  berkaitan  dengan  penambangan  data  dalam  tahap pengembangan  teori  maupun  yang  telah  diimplementasikan  pada  permasalahan  dunia  nyata,  seperti  pada  area clustering, association rules, classification , dan conflict analysis [6] .

## c. Klasifikasi
Klasifikasi adalah proses  pengelompokkan objek yang memiliki karakteristik atau ciri yang sama ke dalam beberapa  kelas.  Pada  umumnya  klasifikasi  dokumen  dilakukan  dengan  menentukan  ciri-ciri  atau  fitur-fitur  yang diwakili oleh kalimat-kalimat penting [7]. Dalam dokumen yang berukuran besar, klasifikasi akan menjadi tantangan sistem. Jumlah kata yang menyusun kalimat meningkat secara eksponensial. Diperlukan teknik yang dapat mereduksi beban  komputasi  secara  signifikan.  Peringkasan  dapat  dianggap  sebagai  cara  untuk  memilih  fitur  sekaligus mengurangi beban komputasi [8].
d. Metode Naïve Bayes Classifier
Naïve  bayes  classifier adalah  sebuah  metoda  klasifikasi  yang  berdasar  pada  teorema  Bayes.  Metode pengklasifikasian ini menggunakan metode probabilitas  dan statistik yang pertama kali dikemukakan oleh ilmuwan Inggris  bernama  Thomas  Bayes,  yaitu  suatu  metode  untuk  memprediksi  peluang  di  masa  depan  berdasarkan

## Building of Informatics, Technology and Science (BITS)
Volume 4, No 3, Desember 2022 Page: 1224 − 1231 ISSN 2684-8910 (media cetak) ISSN 2685-3310 (media online) DOI 10.47065/bits.v4i3.2331
pengalaman  di  masa  sebelumnya,  sehingga  metode  ini  dikenal  sebagai  Teorema  Bayes  [9].  Ciri  utama  dari Naive Bayes Classifier ini adalah asumsi yang sangat kuat akan independensi dari masing-masing kondisi atau kejadian [6]. Tingkat peforma dari sistem klasifikasi yang dibuat menggunakam Naïve Bayes Classifier tergantung pada data yang dimiliki dan data yang diambil sebagai data Training . Jika  data yang diambil sebagai data Training bisa memiliki semua  ataupun  sebagian  besar  data  yang  dimiliki,  maka  sistem  klasifikasi  mempunyai  peforma  yang  baik.  Ketika suatu  sistem  klasifikasi  yang  dibuat  mempuyai  peforma  yang  baik,  maka  sistem  tersebut  bisa  diterapkan  untuk melakukam klasifikasi terhadap data yang lebih banyak [2][17].
Naïve Bayes merupakan penyerdehanaan dari metode bayes. Teorema Bayes disederhanakan menjadi:
𝑃(𝐻|𝑋) = P(H(P(X)
(1)
Bayes Rules digunakan untuk menghitung posterior dan probabilitas dari data sebelumnya. Hasil akhirnya akan memberi informasi prior dan posterior untuk menghasilkan probabilitas menggunakan Bayes [10].
e. Facebook
Facebook adalah website jaringan di mana para pengguna dapat bergabung dalamkomunitas seperti kota, kerja, kampus, dan daerah untuk untuk melakukan koneksi dan berintraksi dengan orang lain [11]. Dibandingkan dengan website  sejenis, facebook memberikan  fasilitas  yang  lengkap  seperti  halaman  profil,  album  foto  dan video,obrolan,permainan  dan  jaringan. Facebook merupakan  wadah  komunikasi  yang  cenderung  bebas.  Setiap penggunanya bebas menyampaikan pendapat, berkeluh kesah, mengkritik, memotivasi, dan menyampaikan apa saja yang ada dalam pikiran penggunanya. Pendapat-pendapat tersebut ditulis di status oleh pemilik akun tanpa ada kontrol dari pihak mana pun dan siapa pun [12]. Hal ini memberikan kebebasan seluas-luasnya kepada pemilik akun. Selain status, pengguna facebook juga memiliki kebebasan mutlak untuk mengomentari status orang lain. Apa pun pendapat dan pikiran yang ingin disampaikan pada kolom komentar, pemilik akun pun bisa sesuka hati mengomentarinya [13].
f. Brilio.Net
Brilio.net  adalah  Penyajian  berita  berdasarkan  karakteristik    generasi  milenial  semaksimal  mungkin  dan membuat generasi milenial betah membaca brilio [14].net melalui gadget -nya. Hal ini dikarenakan penyajian berita dengan format listikal dan banyaknya multimedia atau foto dan video sebagai bentuk lain dalam menyajikan berita. Brilio.net juga melakukan strategi dengan mwlakukan perundingan mengenaiberita apa yang akan disajikan kepada generasi milenial setiap hari [15].

## 2.2 Tahapan Penelitian
Pada  tahapan  penelitian  yang  dilakukan  dimana  langkah  awal  yaitu  dengan  melakukan pengumpulan dataset  pada akun facebook. Dan dari seluruh data yang diperoleh akan dilakukan proses Preprocessing terlebih dahulu. Setelah proses pembersihan data dilakukan maka proses analisis dilakukan dengan memberikan label pada setiap komentar atau data yang dikumpulkan dari akun facebook brilio. Net.  Dari keseluruhan data yang telah dikumpulkan maka data tersebut  dibagi  menjadi  2 bagian  yaitu  terdiri  dari  data  training  dan data  testing.  Setelah  data  dipisah  berdasarkan jumlah data testing dan data training makan akan dilakukan proses classification dari data tersebut.

## Building of Informatics, Technology and Science (BITS)
Volume 4, No 3, Desember 2022 Page: 1224 − 1231 ISSN 2684-8910 (media cetak) ISSN 2685-3310 (media online) DOI 10.47065/bits.v4i3.2331
Tahapan penelitian dari flowchart di atas sebagai berikut :
a. Pada  penelitian  ini  peneliti  melakukan  pengumpulan  dataset  dengan  teknik  Crawling  dan  penarikan  data menggunakan Instant data scraper. Teknik Crawling data dan penarikan data dilakukan dengan membuka halaman facebook  akun  Brilio.Net  selanjutnya  buka  juga  Instant  data  scraper  untuk  Crawling  data  dan  penarikan  data komentar, Berikut adalah Crawling data dan penarikan data menggunakan Instant data scraper.
b. Persiapan  dataset  dilakukan  setelah  pengumpulan  data.  Pada  penelitian  ini  didapati  data  sejumlah  1.212  data komentar, Langkah selanjutnya proses cleaning dengan menggunakan program phyton yaitu untuk   mendeteksi data  ganda  dan  data  kosong.  seperti  karakter  nama  komentar,  angka,  emoticon  dan  link.  Berikut  ini  adalah potongan code menggunakan program phyton dari proses Cleaning data.
c. Text  preprocessing  merupakan  awal  mula  dari  text  mining.  Tujuannya  untuk  membersihkan  data  dari  noise sehingga data menjadi lebih kecil dan lebih terstruktur. Dalam orange data mining kita dapat menggunakan widget yang bernama preprocess text.
d. Sentimen Analysis yaitu untuk menentukan atau mengetahui manakah nilai sentiment positif, negatif dan netral dari data komentar Facebook dengan ini penulis menggunakan tools orange data mining.
e. Setelah Dataset  sudah di siapkan dan sudah mempunyai nilai sentiment analysisnya langkah berikutnya adalah pemberian label positif, negatif dan netral yang sudah di simpan melalui tools orange data mining dengan file CSV ke  microsoft excel.
f. Setelah melakukan Labeling tahapan penelitian yang berikutnya yaitu pembagian dataset. Dataset kemudian akan dibagi menjadi dua, yaitu data Training dan data testing. Pembagian dataset dilakukan dengan perbandingan data Training 80% yaitu sebanyak 640 data dan data testing 20% yaitu sebanyak 160 data. Berikut adalah pembagian data melalui tools orange data mining.
g. Data Training diambil dari beberapa sampel yang sudah di beri label sentiment positif, negatif, dan netral. Data Facebook yang di ambil dalam penelitian ini sebanyak 80% sebanyak 640 data dari masing-masing sentiment hal ini bertujuan untuk membuat data Training menjadi balance dengan data testing dengan menggunakan tools orange data mining.
h. Data Testing yaitu data yang diambil dari beberapa sampel yang sudah di beri label sentiment positif, negatif dan netral. Data Facebook yang diambil dalam penelitian ini sebanyak 20% data yaitu sejumlah 160 data.
i. Klasifikasi  naïve  bayes  digunakan  oleh  peneliti  karena  waktu  pemrosesan  yang  singkat  dengan  menggunakan probabilitas kemunculan kata positif, negatif, dan netral terhadap data komentar Facebook.
j. Dari proses pengklasifikasian di dapatkan jumlah atau hasil klasifikasi

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN

## 3.1 Pembahasan Analisis Sentimen
Analisis sentimen yaitu untuk menentukan atau mengetahui manakah nilai sentiment positif, negatif dan netral dari  data  komentar  Facebook  dengan  ini  peneliti  menggunakan  tools  orange  data  mining.  Berikut  adalah  cara implementasi  untuk  menentukan  nilai  sentimen  positif,  negatif  dan  netral  yang  sudah  di  Crawling  dan  di  celaning melalui instant data scraper dan pemrograman phyton.

## Gambar 2. Analisis Sentimen

## 3.1.1 Table Sentimen
Sentiment analysis adalah proses memahami dan mengelompokkan emosi (positif, negatif, dan netral) yang terdapat dalam tulisan menggunakan teknik analisis teks. Table sentimen yaitu proses sentimen sudah selesai kita bisa melihat keseluruhan hasil dari nilai sentimen Positif, negatif dan netral.

## Building of Informatics, Technology and Science (BITS)
Volume 4, No 3, Desember 2022 Page: 1224 − 1231 ISSN 2684-8910 (media cetak) ISSN 2685-3310 (media online) DOI 10.47065/bits.v4i3.2331
Gambar 3. Table Sentiment
Pada tahapan ini dihasilkan sentimen yang bernilai positif sebanyak 150 data, untuk sentimen negatif 178 data, dan untuk sentimen netral sebanyak 471 data. Presentase hasil sentiment analysis pada penelitian ini dapat dilihat pada gambar berikut.

## Gambar 4. Presentase Hasil Sentimen Analisis
Berdasarkan gambar di atas dapat diketahui bahwa sentimen positif memiliki presentase sebesar 19% dari data total, untuk sentimen negatif memilki presentase sebesar 22% dari data total, dan sentimen netral memiliki presentase sebesar 59% dari data total. Dari ketiga kelas sentiment tersebut bisa disimpulkan dengan sentimen netral lebih banyak 37% dari pada sentimen negatif dan 40% lebih banyak dari sentimen positif.

## 3.2 Implementasi Naïve Bayes Classsifier
Pengujian dengan metode Naïve Bayes Classifier untuk mengklasifikasi sentimen. Untuk data Training diambil 80% dari total keseluruhan data yaitu berjumlah 640 data dan untuk data testing diambil 20% dari total keseluruhan data yaitu berjumlah 160 data. Pada penelitian ini hasil pengujian akan mendapatkan nilai akurasi dari metode naïve bayes classifier bisa dilihat dari gambar di bawah ini.
0% 10% 20% 30% 40% 50% 60% 70% Positif Negatif Netral

## Hasil Sentimen Analisis
Positif Negatif Netral

## Building of Informatics, Technology and Science (BITS)
Volume 4, No 3, Desember 2022 Page: 1224 − 1231 ISSN 2684-8910 (media cetak) ISSN 2685-3310 (media online) DOI 10.47065/bits.v4i3.2331
Gambar 5. Naive Bayes
Dari proses pengklasifikasian diperoleh dari data testing memiliki empat skenario yang berbeda yang bertujuan untuk  mengetahui  nilai  accuracy,  recall,  precision  dan  average  dari  setiap  pengujian.  Sehingga  hasil  klasifikasi tersebut dapat di lihat dari tabel dibawah ini.
Tabel 1. Tabel Pengujian Naïve Bayes Classifier NO KOMENTAR JUMLAH 1 Negatif 40 2 Netral 94 3 Positif 26 Jumlah 160
Gambar 6. Hasil Klasifikasi Testing
Untuk  mengetahui  hasil  klasifikasi  dari  data Training yang  telah  kita  miliki  kita  dapat  menghitung  dengan berdasarkan Training yang kita miliki sebelumnya. kita bisa melihat data dengan menggunakan confusion matrix dari data Training , yang telah diperoleh menggunakan tools orange data mining. Dibawah ini adalah tabel confusion matrix dari pengujiannya. Dari hasil klasifikasi testing maka diperoleh komentar masyarakat terhadap kenaikan BBM terdiri dari 3 kriteria yaitu komentar postif sebesar 16%, komentar negatife sebesar 25% dan komentar netral sebesar 59%. Dari hasil testing diperoleh bahwa kenaikan BBM berdasarkan komentar masyarakat tidak selamanya negatif. Dari hasil pengujian diperoleh opini netral memiliki persentasi tertinggi yaitu 59%.
Tabel 2. Tabel Hasil Klasifikasi Uji Training Kategori Negatif Netral Positif Negatif 360 0 0 Netral 0 938 2 Positif 0 4 296 16% 25% 59% JUMLAH % Positif Negatif Netral

## Building of Informatics, Technology and Science (BITS)
Volume 4, No 3, Desember 2022 Page: 1224 − 1231 ISSN 2684-8910 (media cetak) ISSN 2685-3310 (media online) DOI 10.47065/bits.v4i3.2331
Gambar 7. Confution Matrix
Confusion  matrix  merupakan  tabel  dari  setiap  kategori  yang  berbeda  dari  nilai  prediksi  dan  nilai  actual. Confusion matrix diatas menghasilkan tingkat akurasi sebesar  99%  dari berbagai skenario dalam analisis sentimen. Selain  itu  confusion  matrix  tersebut  memiliki  nilai  precision,  recall  dan  average  sehingga  menghasilkan  setiap kategori. Berdasarkan hasil pengujian dari seluruh jumlah komentar yang sudah diperoleh maka dapat diklasifikasikan dengan jumlah opini negatif sebanyak 360, jumlah opini netral sebanyak 940 dan jumlah opini positif sebanyak 200. Adapun  jumlah kategori yang sudah diperoleh dapat dilihat seperti tabel dibawah ini.
Tabel 3. Tabel Data Confusion matrix Kategori Precision Recall Negatif 1.000 1.000 Netral 0.996 0.998 Positif 0.993 0.987 Average 0.999 0.998
Dari hasil tabel diatas dapat dilihat nilai precision, recall dan average selanjutnya kita mengetahui hasil grafik analisis Naïve Bayes Classifier dengan gambar di bawah ini.

## Gambar 8. Grafik Klasifikasi
Berdasarkan grafik di atas didapatkan hasil akhir setelah di konversi menjadi persen maka hasil yang di peroleh adalah sentimen negatif sebanyak 22%, sentimen netral sebanyak 59% dan sentimen positif sebanyak 19%. Hal ini dibuktikan dengan banyaknya jumlah sentimen netral sebanyak 59% daripada sentimen negatif dan positif.
0% 10% 20% 30% 40% 50% 60% Negatif Netral Positif 22% 59% 19% Hasil % Klasifikasi Negatif Netral Positif

## Building of Informatics, Technology and Science (BITS)
Volume 4, No 3, Desember 2022 Page: 1224 − 1231 ISSN 2684-8910 (media cetak) ISSN 2685-3310 (media online) DOI 10.47065/bits.v4i3.2331

## 4. KESIMPULAN
Berdasarkan  penelitian  yang  telah  dilakukan  oleh  peneliti,  maka  dapat  ditarik  kesimpulan  yaitu  jumlah  komentar positif, negatif dan netral terkait Kenaikan Harga BBM Pertamax di media sosial Facebook akun Brilio.Net didapati untuk sentimen positif memiliki presentase sebesar 19% dari data total, untuk sentimen negatif memilki presentase sebesar 22% dari data total, dan sentimen netral memiliki presentase sebesar 59% dari data total. Dari ketiga kelas sentiment tersebut dapat dilihat bahwa sentimen netral lebih banyak 37% di bandingkan sentimen negatif dan 40% lebih banyak dari sentimen positif. Dapat disimpulkan pada penelitian ini ialah lebih besar nilai persentase sentimen netral  yaitu  59%  yang  artinya  masyarakat  indonesia  lebih  banyak  tidak  memihak  dengan  adanya  Kenaikan  Harga BBM Pertamax serta tingkat akurasi dalam metode Naïve Bayes Classifier mengenai Kenaikan Harga BBM Pertamax di  media  sosial  Facebook  akun  Brilio.Net  dengan  berbagai  skenario  dalam  analisis  sentimen  dengan  hasil  tingkat akurasi tertinggi yaitu mencapai 99%.

## REFERENCES
[1] A. C. Sari, R. Hartina, R. Awalia, H. Irianti, and N. Ainun, “Komunikasi dan Media Sosial,” J. Messenger , vol. 3, no. 2, p. 69, 2018, [Online]. Available: https://journals.usm.ac.id/index.php/the-messenger/article/view/270
[2] A. Deolika, K. Kusrini, and E. T. Luthfi, “Analisis Pembobotan Kata Pada Klasifikasi Text Mining,” J. Teknol. Inf. , vol. 3, no. 2, p. 179, 2019, doi: 10.36294/jurti.v3i2.1077.
[3] A. Suseno and F. Rusdi, “Strategi Penyajian Berita Brilio.net (Studi Kasus: Media Online Menjangkau Generasi Milenial),” Koneksi , vol. 3, no. 1, p. 182, 2019, doi: 10.24912/kn.v3i1.6202
[4]   by ppid Kominfo, “Mengenal Media Sosial,” 2019, [Online]. Available:
https://www.madiunkota.go.id/2019/03/01/mengenal-media-sosial/
[5]   B.  Alam,  “Implementing  Naive  Bayes  Classification  using  Python,”  2022,  [Online].  Available:  https://hands- on.cloud/implementing-naive-bayes-classification-using-python/
[6] D.  Salsabila,  “Akun  Facebook  Diretas?  Coba  Cara  Ini  untuk  Mengembalikannya,”  2021,  [Online].  Available: https://teknologi.id/tekno/akun-facebook-diretas-coba-cara-ini-untuk-mengembalikannya
[7]  E.  Nofiyanti  and  E.  M.  Oki  Nur  Haryanto,  “Analisis  Sentimen  terhadap  Penanggulangan  Bencana  di  Indonesia,” J.  Ilm. SINUS , vol. 19, no. 2, p. 17, 2021, doi: 10.30646/sinus.v19i2.563.
[8]   E. Sutoyo and A. Almaarif, “Educational Data Mining untuk Prediksi Kelulusan Mahasiswa Menggunakan Algoritme Naïve Bayes  Classifier,” J.  RESTI  (Rekayasa  Sist.  dan  Teknol.  Informasi) ,  vol.  4,  no.  1,  pp.  95–101,  2020,  doi: 10.29207/RESTI.V4I1.1502.
[9] Hafiz Ridha Pramudita, “PENERAPAN ALGORITMA STEMMING NAZIEF  ADRIANI DAN SIMILARITY PADA PENERIMAAN JUDUL THESIS,”  J. Ilm. DASI , vol. 15 no.04, pp. 15 – 19, 2001
[10]   I. W. Saputro and B. W. Sari, “Uji Performa Algoritma Naïve Bayes untuk Prediksi Masa Studi Mahasiswa,” Creat.  Inf. Technol. J., vol. 6, no. 1, p. 1, 2020, doi: 10.24076/citec.2019v6i1.178
[11]  Kalibrr, “Brilio,” 2022, [Online]. Available: https://www.kalibrr.com/id-ID/c/brilio/jobs
[12]  Kurniawan,  Taufik,  “Implementasi  Text  Mining  Pada  Analisis  Sentimen  Pengguna  Twitter  Terhadap  Media  Mainstream Menggunakan Naive Bayes Classifier dan Support Vector Machine,” pp. 27– 30, 2017
[13]  L.  K.  Harsono,  Y.  Alkhalifi,  Nurajijah,  and  W.  Gata,  “Analisis  Sentimen  Stakeholder  atas  Layanan haiDJPb  pada  Media Sosial  Twitter  Dengan  Menggunakan  Metode  Support  Vector  Machine  dan  Naïve  Bayes,”  J.  Ilmu-ilmu  Inform.  dan Manaj.vol. 14, no. 1, pp. 36–44, 2020.
[14]  N.  I.  Widiastuti,  E.  Rainarli,  and  K.  E.  Dewi,  “Peringkasan  dan Support  Vector Machine pada  Klasifikasi  Dokumen,” J. Infotel , vol. 9, no. 4, p. 416, 2017, doi: 10.20895/infotel.v9i4.312.
[15]  Sari    Dewi,    “KOMPARASI    5    METODE    ALGORITMA    KLASIFIKASI    DATA    MINING    PADA    PREDIKSI KEBERHASILAN PEMASARAN PRODUK LAYANAN PERBANKAN,”  J.  Techno  Nusa Mandiri , vol.  XIII, no.  No.1 Maret 2016, 2016.
[16]  BINUS UNiversity,
“Cross-Industry Standard Process for Data Mining (CRISP-DM),” 2020.
https://mmsi.binus.ac.id/2020/09/18/cross-industry-standard  -  process  -  for  -data  -mining  -  crisp  -  dm/#:~:text=dijelaskan sebagai  berikut %3A - ,Business Understanding,sehingga model terbaik dapat dibangun.
[17]  M. Kramer, “Lifecycle : An Analyses Based on the Waterfall Model,” Review of Business  Finance Studies, vol. 9, no. 1, 2018
[18]  N.  Nurmi,  “Membangun  Website  Sistem  Informasi  Dinas  Pariwisata,”  Edik  Informatika,  vol.  1,  no.  2,  2017,  doi: 10.22202/ei.2015.v1i2.1418.
[19]  Anggraeni, E. Y. (2017). Pengantar sistem informasi. Penerbit Andi.
[20]  M. F. Daohai Zhang, Xue Liu, Juan Li, “Q0 -Sentiment Analysisv Enhanced Reader.pdf,” in IOP Conf. Series: Journal of Physics: Conf. Series, 2018.