Perbandingan Analisis Sentimen Mengenai BPJS pada Media Sosial Twitter Menggunakan Naïve Bayes Classifier (NBC) dan Support Vector Machine (SVM)

Seiring dengan perkembangan teknologi, masyarakat saat ini dapat mengungkapkan perasaan, pendapat, atau pandangannya kepada publik melalui jejaring sosial. Salah satu media sosial terpopuler saat ini adalah Twitter yang diluncurkan oleh Jack Dorsey pada tanggal 15 Juli 2006. Media sosial ini merupakan salah satu media sosial utama yang digunakan masyarakat Indonesia untuk memberikan opini kepada pengguna internet. Karena jumlah pengguna Twitter yang cukup besar, hal ini sering digunakan oleh pemerintah, pelaku bisnis, maupun masyarakat untuk melihat pendapat pengguna tentang suatu produk atau layanan. Karena sebagian besar masyarakat Indonesia menggunakan BPJS, maka hal ini menyebabkan banyak pengguna media sosial seperti Twitter mengunggah ulasan mereka terkait kinerja BPJS. Hal ini dikarenakan hasil penelitian diperoleh langsung dari opini publik atas apa yang mereka alami, maka hasil tersebut dapat digunakan sebagai pengoptimalisasian program kerja, dan peningkatan kualitas pelayanan bagi perusahaan tersebut. Penelitian ini menggunakan dua metode untuk membandingkan tingkat akurasi antara metode Naïve Bayes Classifier dan Support Vector Machine menggunakan data Twitter berupa tweet umum mengenai kinerja BPJS dengan kata kunci “BPJS”, “Badan Penyelenggara Jaminan Sosial”, “Klaim” sejak Januari 2019 sampai Desember 2021. Hasil penelitian menunjukkan bahwa metode Support Vector Machine Kernel RBF dengan parameter C = 1000 dan γ = 100 memiliki performa ketepatan klasifikasi yang paling baik dibanding Naïve Bayes Classifier dan Support Vector Machine Kernel Linear. Dengan hasil rata-rata ketepatan klasifikasi SVM Kernel RBF, SVM Kernel Linear, dan Naïve Bayes Classifier masing-masing sebesar 97,1%, 92,5%, dan 86,7%