Analisis Sentimen Analisis Sentimen Terhadap Twitter Direktorat Jenderal Bea dan Cukai Menggunakan komparasi Algoritma Naïve Bayes dan Support Vector Machine

Abstract

Direktorat Jenderal Bea & Cukai (DJBC) is a government agency in charge of guarding and serving export and import activities in Indonesia since its establishment in 1946 which is expected by the community as the front guard in protecting the community in this field, but in recent times there have been many cases involving the institution of the Directorate General of Customs & Excise which make this institution can affect the view of the performance of this institution. With the description of the problem above, it is very interesting to conduct research on public views using tweets from twitter @bravobeacukai and @beacukaiRI which are owned and processed by Direktorat Jenderal Bea & Cukai as a place to channel public opinions and views on this institution. This research uses the Smote method with Naïve Bayes and compared with Support vector machine methods for these results to compare the level of accuracy. The results of this study found that using the Smote method with Naïve Bayes obtained an Accuracy value of 78.95%, Precision 74.01%, Recall 89.41%, and AUC 0.650 while for the Smote method with Support vector machine is worth 73.35% Accuracy, Precision 67.88%, Recall 88.95%, and AUC 0.853. Based on the research results, the smote method with Naïve Bayes has the greatest results and is effective with the dataset studied.Direktorat Jenderal Bea & Cukai (DJBC) merupakan lembaga instansi pemerintah yang bertugas mengawal dan melayani kegiatan ekspor dan import di Indonesia sejak berdiri pada tahun 1946 yang diharapkan oleh masyarakat sebagai garda terdepan dalam mengayomi masyarakat dalam bidang ini, namun beberapa belakangan ini banyak sekali kasus yang melibatkan institusi Direktorat Jenderal Bea & Cukai yang membuat institusi ini dapat mempengaruhi pandangan kinerja institusi ini. Dengan deskripsi permasalahan diatas sangat menarik untuk dilakukan penelitian pandangan masyarakat menggunakan tweet dari twitter @bravobeacukai dan @beacukaiRI yang dimiliki dan di olah Direktorat Jenderal Bea & Cukai sebagai tempat penyaluran opini dan pandangan masyarakat terhadap institusi ini. Penelitian ini menggunakan metode Smote dengan Naïve Bayes dan dikomparasi dengan metode Support vector machine untuk hasil tersebut dapat dibandingkan tingkat akurasinya. Hasil dari penelitian ini didapat bahwa menggunakan metode Smote dengan Naïve Bayes didapati nilai Accuracy 78.95%, Precision 74.01%, Recall 89.41%, dan AUC 0.650 sedangkan untuk metode Smote dengan Support vector machine bernilai Accuracy 73.35%, Precision 67.88%, Recall 88.95%, dan AUC 0.853. Berdasarkan hasil penelitian, metode Smote dengan Naïve Bayes mempunyai hasil terbesar dan bernilai efektif dengan dataset yang diteliti.