Klasifikasi Sentimen Terhadap Badan Penyelenggara Jaminan Sosial (BPJS) Pada Media Sosial Twitter Menggunakan Naive Bayes

Abstrak

BPJS Kesehatan merupakan lembaga keuangan penyedia layanan asuransi kesehatan dengan jumlah pengaduan masyarakat terbanyak di Ombudsman pada tahun 2019. Banyaknya aduan pada akun twitter resmi BPJS Kesehatan RI dapat menjadi indikasi tingkat kepuasan dan sentimen masyarakat terhadap layanan BPJS Kesehatan. Twitter dapat digunakan untuk menyampaikan pengalaman, ide, keluhan, opini, atau fakta yang disampaikan. Tweet dapat berupa opini positif atau negatif. Untuk mengetahuinya, perlu ada proses pengolahan data yang ada, sehingga dapat diklasifikasikan sebagai opini positif dan opini negatif. Metode klasifikasi yang digunakan dalam penelitian ini adalah Naive Bayes Classifier. Penelitian ini bertujuan untuk melihat kecenderungan masyarakat terhadap BPJS Kesehatan berdasarkan klasifikasi sentimen dan untuk melihat tingkat akurasi metode Naive Bayes Classifier dalam mengklasifikasikan sentimen BPJS Kesehatan di media sosial Twitter. Data yang digunakan sebanyak 780 data tweet dari bulan Maret sampai Mei 2020. Hasil pengujian model menggunakan Confusion Matrix menghasilkan performansi yang akurat sebesar 86,25%, presisi sebesar 84,92%, recall sebesar 87,78%, dan f-measure sebesar 86,37%. . Serta hasil pengujian data pada Mei 2020, terdapat 52% tweet dalam kategori sentimen positif, dan 48% tweet dalam kategori negatif.