ANALISIS SENTIMEN MASYARAKAT TERHADAP KEBIJAKAN SUBSIDI TEPAT MYPERTAMINA DI APLIKASI X MENGGUNAKAN ALGORITMA NAIVE BAYES

Nasya Rahmadina, Abdi Muhaimin, Yulisman Yulisman

Abstract


Penerapan kebijakan pendaftaran subsidi tepat dan penggunaan QR Code untuk pembelian BBM bersubsidi di seluruh SPBU sejak tanggal 1 Oktober 2024 telah memicu berbagai respon dari masyarakat. Kebijakan ini bertujuan untuk memastikan subsidi BBM diterima oleh masyarakat yang berhak. Namun, banyak tantangan dan kendala dalam pelaksanaannya. Berdasarkan fenomena tersebut, penelitian ini bertujuan untuk menganalisis sentimen masyarakat terhadap kebijakan subsidi tepat dengan mengambil data dari postingan pengguna di media sosial X. Penelitian ini menggunakan algoritma Naïve Bayes yang diawali dengan pengumpulan data melalui teknik crawling, kemudian tahap cosine similarity hingga pre-processing data untuk menghasilkan data yang siap dianalisis. Model diuji dengan perbandingan 80:20 terhadap 900 data dengan total data latih sebesar 720 data dan data uji 180 data. Hasil penelitian menunjukkan mayoritas sentimen masyarakat bersifat netral sebesar 44.2% disusul dengan sentimen negatif yang juga cukup signifikan sebesar 40.6% dan positif sebesar 15.2%. Dengan tingkat akurasi model sebesar 68%, penelitian ini memberikan hasil mendalam mengenai persepsi publik terhadap kebijakan subsidi tepat dan penggunaan aplikasi MyPertamina


Full Text:

PDF

References


Abduh, I. M., & Cangara, H. (2022). Kritik Sosial Kebijakan Pemerintah Dalam Platform Media Sosial Dengan Pendekatan Komunikasi (Vol. 8, Issue 1).

Alvita Wagiswari D, P. R., Susilawati, I., Witanti, A., Studi Informatika, P., Teknologi Informasi, F., & Mercu Buana Yogyakarta, U. (2023). Analisis Sentimen pada Komentar Aplikasi MyPertamina dengan Metode Multinomial Naïve Bayes. In Jurnal ForAI (Vol. 1, Issue 1).

Darmawan, D. (2024). Metodologi Penelitian Dalam Pengembangan Aplikasi Streamlit: Studi Kasus Visualisasi Data Gempa Bumi Di Indonesia. https://doi.org/10.13140/RG.2.2.26320. 32008

Darmawan, G., Alam, S., Imam Sulistyo, M., Studi Teknik Informatika, P., Tinggi Teknologi Wastukancana Purwakarta, S., & Artikel, R. (2023). Analisis Sentimen Berdasarkan Ulasan Pengguna Aplikasi Mypertamina Pada Google Playstore Menggunakan Metode Naïve Bayes Info Artikel Abstrak. 2(3), 100–108.

https://doi.org/10.55123

Dwi Anggita, K., Sari, Y. A., & Adinugroho,

S. (2021). Analisis Sentimen terhadap Opini Masyarakat mengenai Kebijakan PSBB menggunakan Metode Naive Bayes dengan Seleksi Fitur Improved Gini Index (Vol. 5, Issue 12). http://j- ptiik.ub.ac.id

Fahusni, F. (2023, August 25). Pengguna X Terbanyak di Dunia Menurut Akun World of Statistics. Selular.ID. https://selular.id/2023/08/pengguna-x- terbanyak-di-dunia-menurut-akun-world- of-statistics/

Harun, R., Ishak, R., & Panna, S. S. (2023). Analisis Sentimen Opini Publik Pengguna Twitter Terhadap Kenaikan Harga BBM Menggunakan Algoritma Naïve Bayes. Copyright @BALOK, 2(1).

Herman, S., Nugraha, Y., Budiman, T., Rahayu, D., & Mutia, A. S. (2023). Pemanfaatan Perkembangan Sistem Informasi dan Teknologi Informasi Dalam Menghadapi Tantangan Revolusi Industri 4.0 Pada Siswa-Siswi SMK Insan Prima Mandiri Garut. 2(1), 74–83.

https://doi.org/10.56910/sewagati.v2i2 Jain, A. (2024, February 5). N-grams in NLP.

https://medium.com/@abhishekjainindore 24/n-grams-in-nlp-a7c05c1aff12

Kurniawan, R., & Ferdian, A. (2023, February 5). Pembatasan BBM Solar Subsidi, Mobil Pribadi Dapat Jatah 60 Liter. Kompas.Com. https://otomotif.kompas.com/read/2023/0 2/05/162100015/pembatasan-bbm-solar- subsidi-mobil-pribadi-dapat-jatah-60-liter

Maulana, I., Apriandari, W., & Pambudi, A. (2023). Analisis Sentimen Berbasis Aspek Terhadap Ulasan Aplikasi Mypertamina Menggunakan Support Vector Machine. In Idealis: Indonesia Journal Information System (Vol. 6, Issue 2).

http://jom.fti.budiluhur.ac.id/index.php/I DEALIS/index

Maulana, R., Voutama, A., & Ridwan, T. (2023). Analisis Sentimen Ulasan Aplikasi Mypertamina Pada Google Play Store Menggunakan Algoritma Nbc. Jurnal Teknologi Terpadu.

Mustika, Ardilla, Y., Manuhutu, A., Ahmad, N., Hasbi, I., Agnes Manuhutu, M., Ridwan, M., Khrisna Wardhani, A., Alim, S., Romli, I., Religia, Y., Tri Octafian, D., Utan Sufandi, U., & Ernawati, I. (2021). Data Mining dan Aplikasinya. www.penerbitwidina.com

Mutia Annur, C. (2022, July 8). Survei: Efektivitas MyPertamina Banyak Diragukan Warga.

https://databoks.katadata.co.id/energi/stati stik/7fd06110eb03ab8/survei-efektivitas- mypertamina-banyak-diragukan- warga?utm_source=chatgpt.com

Purba, N., Yahya, M., & Nurbaiti. (n.d.). Revolusi Industri 4.0 : Peran Teknologi Dalam Eksistensi Penguasaan Bisnis Dan Implementasinya. In JPSB (Vol. 9, Issue 2).

Purnamasari, D., Bayu, A., Desy, A., Fanka,

W. A. P., Reza, A., Safrila, M., Yanda,

O. N., & Hidayati, U. (2023).

Pengantar Metode Analisis Sentimen.

Sergio, Y., Putranta, V., Rahayudi, B., & Purnomo, W. (2023). Analisis Sentimen Masyarakat terhadap Kebijakan Penghapusan Subsidi BBM pada Media Sosial Twitter menggunakan Algoritma Naive Bayes Classifier dengan Ekstraksi Fitur N-Gram TF-IDF (Vol. 7, Issue 3). http://j-ptiik.ub.ac.id

Setiawan, A., Febrio Waleska, R., Adji Purnama, M., & Efrizoni, L. (2024). Komparasi Algoritma K-Nearest Neighbor (K-Nn), Support Vector Machine (Svm), Dan Decision Tree Dalam Klasifikasi Penyakit Stroke. In Jurnal Informatika & Rekayasa Elektronika) (Vol. 7, Issue 1). http://e- journal.stmiklombok.ac.id/index.php/jir eISSN.2620-6900

Simamora, S. D., Irwiensyah, F., & Hasan, F.

N. (2024). Analisis Sentimen Terkait Konflik Palestina-Israel Pada Media Sosial X Menggunakan Algoritma Naïve Bayes Classifier. Technology and Science (BITS), 6(1). https://doi.org/10.47065/bits.v6i1.5344

Supiyanto, & Sriyono. (n.d.). Metode Cosine Similarity Untuk Mendeteksi Kemiripan Pada Dokumen Teks. https://ejournal.uncen.ac.id/index.php/S AINS

Wardhani, P. A., Luqman, Y., & Noor, W. (2023). Sikap Media detik.com Terhadap Kebijakan Subsidi Tepat Sasaran Mypertamina. https://www.fisip.undip.ac.id




DOI: http://dx.doi.org/10.36723/juri.v18i1.748

Refbacks

  • There are currently no refbacks.


Lisensi Creative Commons
Ciptaan disebarluaskan di bawah Lisensi Creative Commons Atribusi-NonKomersial 4.0 Internasional.

 

 

 

 

 

View My Stats