Klasifikasi Sentimen Publik Kasus Korupsi BBM Pertamina Dengan Naive Bayes

• MUHAMAD ABDUL HALIM
• 2025

---

Kasus korupsi yang melibatkan PT Pertamina dalam pengelolaan bahan bakar minyak pada awal tahun 2025 telah memicu reaksi dari masyarakat, terutama di media sosial X. Dengan adanya kasus tersebut membuat kredibilitas Pertamina di mata masyarakat mengalami penurunan. Penelitian ini bertujuan untuk menganalisa persepsi dan opini masyarakat terkait kasus tersebut dan mengklasifikasikannya dengan metode Naive Bayes. Data dikumpulkan dengan teknik web scraping, dari hasil proses tersebut menghasilkan 773 data postingan. Kemudian data tersebut diproses melalui tahapan preprocessing text seperti case folding, tokenization dan stopwords removal. Untuk proses klasifikasi dilakukan di Orange Data Mining dengan rasio pembagian 70% untuk data latih dan 30% untuk data uji. Model Naive Bayes menghasilkan akurasi sebesar 87,5% dengan nilai F1-Score sebesar 0,832. Hasil dari pengujian tersebut menunjukkan bahwa sentimen negatif mendominasi, sementara untuk sentimen positif tidak terdeteksi secara optimal. Penelitian ini memberikan gambaran opini publik dan menunjukkan bahwa metode Naive Bayes cukup efektif untuk klasifikasi sentimen meskipun memerlukan peningkatan pada penanganan kelas minoritas.

• Analisis Sentimen
• Media Sosial
• Naive Bayes
• Korupsi
• Klasifikasi

https://repository.bsi.ac.id/repo/75187/Klasifikasi-Sentimen-Publik-Kasus-Korupsi-BBM-Pertamina-Dengan-Naive-Bayes
File full-text dikunci.