2335-9675 Klasifikasi Sentimen Komentar TikTok Terkait Kenaikan Harga BBM 2026 di Sumatera Selatan Menggunakan Algoritma Naive Bayes pada Orange Data Mining

Shelvia Utary; Rizkia  Zahratul Jannah; Pipin  Asmawita; Pujianto

doi:10.35968/jsi.v13i2.2108

Authors

Shelvia Utary Universitas Baturaja
Rizkia Zahratul Jannah
Pipin Asmawita
Pujianto

DOI:

https://doi.org/10.35968/jsi.v13i2.2108

Keywords:

Analisis Sentimen, Harga BBM, Tiktok, Naive Bayes, Orange Data Mining

Abstract

Penyesuaian subsidi harga Bahan Bakar Minyak (BBM) di Indonesia memicu respons publik yang luas, termasuk di wilayah Sumatera Selatan. Penelitian ini menganalisis sentimen masyarakat Sumatera Selatan terhadap kenaikan harga BBM menggunakan data komentar TikTok. Sebanyak 476 komentar yang telah melalui tahap prapemrosesan diklasifikasikan ke dalam tiga kategori: negatif, netral, dan positif. Distribusi data terdiri dari 127 instans negatif, 243 instans netral, dan 106 instans positif. Proses klasifikasi dilakukan dengan algoritma Naive Bayes Classifier melalui framework Orange Data Mining. Evaluasi model menggunakan k-fold cross-validation menunjukkan nilai Area Under Curve (AUC), Accuracy, F1-score, Precision, dan Recall sebesar 1.000. Analisis teks menggunakan word cloud dan pembobotan kata menunjukkan bahwa istilah “bbm”, “harga”, “pertalite”, “pertamax”, dan “subsidi” merupakan kata kunci dominan dalam diskusi publik. Hasil penelitian ini mengindikasikan bahwa pendekatan pemrosesan bahasa alami berbasis Naive Bayes dapat digunakan untuk memantau persepsi publik terhadap kebijakan energi di tingkat regional.

References

Anam, K., & Setiawan, B. (2023). Analisis Sentimen Opini Publik di Media Sosial Menggunakan Algoritma Machine Learning. Jurnal Sains Komputer dan Sistem Informasi, 10(2), 142–155.

Awaludin, M., & Mantik, H. (2023). Penerapan Metode Servqual Pada Skala Likert Untuk Mendapatkan Kualitas Pelayanan Kepuasan Pelanggan. Jurnal Sistem Informasi Univesitas Suryadarma, 10(1).

Awaludin, M., Nuryadi, H., & Pribadi, G. N. (2024). Sistem Otomatisasi Laporan untuk Optimalisasi Pelaporan Data Penelitian dan Pengabdian kepada Masyarakat di Universitas Dirgantara Marsekal Suryadarma. JSI (Jurnal Sistem Informasi) Universitas Suryadarma, 12(1), 1–7. https://doi.org/10.35968/jsi.v12i1

Awaludin, M., & Rehatalanit, Y. L. R. (2026). Optimizing YOLOv8 Architecture and Augmentation for Efficient License Plate Detection. Jurnal Nasional Teknik Elektro Dan Teknologi Informasi, 15(2), 99–105. https://doi.org/10.22146/jnteti.v1512.24886

Budiman, A., & Hartono, R. (2024). Klasifikasi Teks Multi-Kelas pada Data Komentar Media Sosial Berbahasa Indonesia. Jurnal Informatika dan Rekayasa Perangkat Lunak, 6(1), 33–45.

Gunawan, I., & Lestari, S. (2024). Dinamika Persepsi Masyarakat Terhadap Kebijakan Subsidi Energi di Indonesia. Jurnal Kebijakan Publik Daerah, 8(2), 115–128.

Hendra, T., & Prasetyo, A. (2024). Evaluasi Performa Algoritma Naive Bayes Classifier pada Analisis Sentimen Berbasis Teks Bahasa Indonesia Baku. Jurnal Komputasi Modern, 16(3), 210–222.

Kurniawan, A., & Wijaya, H. (2024). Dampak Sosial Ekonomi Penyesuaian Harga Bahan Bakar Minyak Bersubsidi di Wilayah Sumatera. Jurnal Ekonomi dan Kebijakan Publik, 15(1), 45–58.

Lestari, D. P., Mahardika, R., & Putra, Y. E. (2025). Normalisasi bahasa non-baku pada data media sosial untuk peningkatan akurasi klasifikasi sentimen. Jurnal Teknologi Informasi dan Komputasi, 9(1), 22–35.

Nugroho, B. A. (2025). Efektivitas pengalihan subsidi BBM terhadap pembangunan infrastruktur wilayah rural. Jurnal Administrasi dan Kebijakan Publik, 13(1), 88–101.

Pratama, F., & Sanjaya, A. (2023). Kecemasan kolektif masyarakat akibat kenaikan harga komoditas vital: Tinjauan sosiologi ekonomi. Jurnal Sosiologi Kontemporer, 7(3), 201–215.

Pratama, R. D., Sitorus, M., & Budiman, A. (2025). Analisis Tren Penggunaan Media Sosial TikTok sebagai Ruang Diskusi Publik Digital di Indonesia. Jurnal Komunikasi Modern, 12(2), 112–126.

Ramadhan, F., & Saputra, E. (2023). Pemanfataan Tool Visual Orange Data Mining Untuk Pembelajaran Data Science dan Text Analytics. Jurnal Edukasi Teknologi Informasi, 11(1), 54–63.

Sutopo, E., & Wijaya, T. (2025). Pemetaan Distribusi Energi Terpadu dan Dampak Kebijakan Ekonomi Makro di Sumatera Selatan. Jurnal Riset Wilayah dan Energi, 9(1), 74–88. (Catatan: Entri ini sebelumnya ganda di teks Anda, telah digabung menjadi satu).

Utami, S. R. (2024). Analisis Sentimen Opini Publik terhadap Kebijakan Moneter dan Inflasi Menggunakan Pendekatan Text Mining. Jurnal Komputasi dan Sistem Informasi, 11(2), 201–213.

Wahyuni, T., & Hidayat, R. (2024). Pengaruh Text Preprocessing pada Tingkat Akurasi Klasifikasi Sentimen Menggunakan Pembobotan Frekuensi Kata. Jurnal Ilmu Komputer dan Informatika, 18(4), 310–322.

Wibowo, A. S., & Kusuma, R. (2024). Respon publik terhadap reformasi subsidi energi: Studi kasus kebijakan BBM 2024. Jurnal Kebijakan Energi Nasional, 10(2), 156–170.