SENTIMENT ANALISIS UNTUK IDENTIFIKASI KEPUASAN MASYARAKAT TERHADAP KENAIKAN BBM MENGGUNAKAN ALGORITMA NAÏVE BAYES

Ahmad nur badri, Noviandi Noviandi, Farisa Anastya, Muhammad Roland

Abstract


Kenaikan harga BBM tidak hanya menimbulkan beban yang lebih besar bagi masyarakat umum, tetapi juga berdampak pada dunia usaha. Dampak dari naiknya harga bahan bakar minyak (BBM) menyebabkan pro dan kontra dimasyarakat. Salah satu media sosial yang sering digunakan masyarakat untuk menyampaikan pendapat adalah Twitter. Twitter merupakan salah satu platform media sosial yang sering digunakan oleh masyarakat untuk menyampaikan pendapat. Dari beberapa media sosial yang ada, Twitter memiliki jumlah pengguna aktif terbanyak yaitu sekitar 211 juta orang. Dengan mengacu pada masalah tersebut, peneliti sebelumnya telah melakukan penelitian menggunakan analisis sentimen terhadap kenaikan harga bahan bakar minyak (BBM) dengan menerapkan metode Naïve Bayes. Percobaan dilakukan menggunakan 1000 dataset dengan melakukan penambahan penerapan optimasi seleksi fitur Generate N-gram pada tahap preprocessing dan pelabelan memakai lexicon dan split data 80:20, Langkah awal dalam membagi dataset adalah dengan menerapkan Teknik Stratified Random Sampling, di mana dataset dibagi menjadi data train dan data test. Data train kemudian digunakan untuk membuat model Naïve Bayes, sedangkan data test digunakan untuk mengevaluasi kinerja model melalui penggunaan confusion matrix setelah melalui proses pelatihan. Berdasarkan hasil evaluasi dari penelitian yang telah dilakukan menghasilkan nilai accuracy 81%, precision 88%, recall 85% dan f1-score 87%.

Keywords


BBM, Naïve Bayes, analisis sentimen, n-gram, twitter.

References


Y. Dewi, S. Saryono, D. Apriani, and M. Ro, “Dampak Kenaikan Harga Bahan Bakar Minyak (BBM) Terhadap Sembilan Bahan Pokok (Sembako) Di Kecamatan Tambun Selatan Dalam Masa Pandemi,” Jurnal Citizenship Virtues, vol. 2, no. 2, pp. 320–326, Sep. 2022, doi: 10.37640/JCV.V2I2.1533.

M. S. Andini, “Kenaikan Harga Minyak Mentah: Dongkrak atau Pasak APBN?,” vol. VII. Ed. 5, pp. 8–11, 2022, Accessed: Oct. 14, 2022. [Online]. Available: https://berkas.dpr.go.id/puskajianggaran/kajian/file/kajian-46.pdf

“Harga Minyak Mentah Terus Naik, Sementara Harga Jual Eceran Masih Dijaga Pemerintah.” https://www.kemenkeu.go.id/informasi-publik/publikasi/berita-utama/Harga-Minyak-Mentah-Terus-Naik (ac-cessed Oct. 14, 2022).

S. Nurul, J. Fitriyyah, N. Safriadi, E. Esyudha, and P. #3, “Analisis Sentimen Calon Presiden Indonesia 2019 dari Media Sosial Twitter Menggunakan Metode Naive Bayes,” JEPIN (Jurnal Edukasi dan Penelitian Informatika), vol. 5, no. 3, pp. 279–285, Dec. 2019, doi: 10.26418/JP.V5I3.34368.

“Berapa Jumlah Pengguna Aktif Twitter Saat Ini? Halaman all - Kompas.com.” https://tekno.kompas.com/read/2022/02/14/11010067/berapa-jumlah-pengguna-aktif-twitter-saat-ini?page=all (accessed Oct. 15, 2022).

S. Mujahidin, B. Prasetio, and M. C. C. Utomo, “Implementasi Analisis Sentimen Masyarakat Mengenai Kenaikan Harga BBM Pada Komentar Youtube Dengan Metode Gaussian naïve bayes,” Voteteknika (Vocational Teknik El-ektronika dan Informatika), vol. 10, no. 3, pp. 17–24, Sep. 2022, Accessed: Oct. 11, 2022. [Online]. Available: http://ejournal.unp.ac.id/index.php/voteknika/article/view/118299

F. Ratnawati, “Implementasi Algoritma Naive Bayes Terhadap Analisis Sentimen Opini Film Pada Twitter,” INOVTEK Polbeng - Seri Informatika, vol. 3, no. 1, pp. 50–59, Jun. 2018, doi: 10.35314/ISI.V3I1.335.

M. Analisis Sentimen Makapai Citilink, L. Junaedi, and A. Sentimen Maskapai Citilink Naïve Bayes, “ANALISIS SENTIMEN MASKAPAI CITILINK PADA TWITTER DENGAN METODE NAÏVE BAYES,” JURNAL ILMIAH INFORMATIKA, vol. 7, no. 02, pp. 82–86, Oct. 2019, doi: 10.33884/JIF.V7I02.1329.

B. M. Pintoko and K. M. Lhaksmana, “Analisis Sentimen Jasa Transportasi Online Pada Twitter Menggunakan Metode Naive Bayes Classifier,” eProceedings of Engineering, vol. 5, no. 3, Dec. 2018, Accessed: Oct. 31, 2022. [Online]. Available: https://openlibrarypublications.telkomuniversity.ac.id/index.php/engineering/article/view/7447

M. Rifki and I. Imelda, “ANALISIS SENTIMEN WACANA KENAIKAN HARGA TIKET CANDI BOROBUDUR MENGGUNAKAN MULTINOMIAL NAÏVE BAYES,” Jurnal Informatika dan Komputer, vol. 5, no. 2, pp. 156–163, Aug. 2022, doi: 10.33387/JIKO.V5I2.4991.

V. Zuliana, I. Maulana, U. Singaperbangsa Karawang, J. H. Ronggo Waluyo, K. Telukjambe Timur, and K. Kara-wang, “Analisis Sentimen Program Migrasi TV Digital Menggunakan Algoritma Naive Bayes dengan Chi Square,” Jurnal Informasi dan Komputer, vol. 10, no. 2, pp. 90–95, Oct. 2022, doi: 10.35959/JIK.V10I2.366.

S. Keputusan Dirjen Penguatan Riset dan Pengembangan Ristek Dikti, N. Hafidz, and D. Yanti Liliana, “Klasifikasi Sentimen pada Twitter Terhadap WHO Terkait Covid-19 Menggunakan SVM, N-Gram, PSO,” Jurnal RESTI (Rekayasa Sistem dan Teknologi Informasi), vol. 5, no. 2, pp. 213–219, Apr. 2021, doi: 10.29207/RESTI.V5I2.2960.

R. Azhar, A. Surahman, and C. Juliane, “Analisis Sentimen Terhadap Cryptocurrency Berbasis Python TextBlob Menggunakan Algoritma Naïve Bayes,” 2022.

H. K. C. A. Pratama, W. Suharso, and Q. A’yun, “Pengklasifikasian Kanker Payudara Dan Kanker Paru-Paru Dengan Metode Gaussian Naïve Bayes, Multinomial Naïve Bayes, Dan Bernoulli Naïve Bayes,” Jurnal Smart Teknologi, vol. 3, no. 4, pp. 350–355, May 2022, Accessed: Oct. 11, 2022. [Online]. Available: http://jurnal.unmuhjember.ac.id/index.php/JST/article/view/7592

S. H. Ramadhani and M. I. Wahyudin, “Analisis Sentimen Terhadap Vaksinasi Astra Zeneca pada Twitter Menggunakan Metode Naïve Bayes dan K-NN,” Jurnal JTIK (Jurnal Teknologi Informasi dan Komunikasi), vol. 6, no. 4, pp. 526–534, Feb. 2022, doi: 10.35870/JTIK.V6I4.530.

D. Dano, “ANALISIS DAMPAK KONFLIK RUSIA–UKRAINA TERHADAP HARGA BAHAN BAKAR MINYAK INDONESIA,” Jurnal Ilmu Pengetahuan, vol. Vol 2. No. 3, 2022, Accessed: Jan. 10, 2023. [Online]. Available: https://jurnalp4i.com/index.php/cendekia/article/view/1494/1449

“Ini yang Akan Terjadi ke APBN Jika Harga BBM Tak Naik | merdeka.com.” https://www.merdeka.com/uang/ini-yang-akan-terjadi-ke-apbn-jika-harga-bbm-tak-naik.html (accessed Jan. 13, 2023).

Y. I. Kurniawan and T. I. Barokah, “Klasifikasi Penentuan Pengajuan Kartu Kredit Menggunakan K-Nearest Neighbor,” Jurnal Ilmiah Matrik, vol. 22, no. 1, pp. 73–82, Mar. 2020, doi: 10.33557/JURNALMATRIK.V22I1.843.

W. Sugiarto Program Studi Magister Teknologi Informasi Sekolah Tinggi Teknik Surabaya, Y. Kristian Program Studi Magister Teknologi Informasi Sekolah Tinggi Teknik Surabaya, and E. Rahayu Setyaningsih Program Studi Magister Teknologi Informasi Sekolah Tinggi Teknik Surabaya, “Estimasi Arah Tatapan Mata Menggunakan En-semble Convolutional Neural Network,” Teknika, vol. 7, no. 2, pp. 94–101, Nov. 2018, doi: 10.34148/TEKNIKA.V7I2.126.




DOI: http://dx.doi.org/10.26798/jiko.v7i2.873

Article Metrics

Abstract view : 398 times
PDF (Bahasa Indonesia) - 232 times

Refbacks

  • There are currently no refbacks.


Bookmark and Share


Copyright (c) 2023 ahmad nur badri, Noviandi Noviandi

JIKO (Jurnal Informatika dan Komputer)

Published by
Lembaga Penelitian dan Pengabdian Masyarakat
Universitas Teknologi Digital Indonesia (d.h STMIK AKAKOM)

Jl. Raya Janti (Majapahit) No. 143 Yogyakarta, 55198
Telp. (0274)486664

Website : https://www.utdi.ac.id/

e-ISSN : 2477-3964 
p-ISSN : 2477-4413

Creative Commons License

This work is licensed under a Creative Commons Attribution-ShareAlike 4.0 International License.