Argumentasi merupakan aktivitas dengan tujuan untuk meningkatkan atau meminimalisir sudut pandang kontroversial pada sebuah pernyataan agar lebih rasional. Penggunaan argumen dapat ditemukan pada berbagai data teks seperti berita, esai, dan artikel. Argumentation Mining bertujuan untuk mengidentifikasi komponen dan relasi dari sebuah argumen. Pada penelitian ini, dilakukan klasifikasi komponen argumen yaitu premise dan claim menggunakan ekstrasi fitur structural dan syntatic dengan menggunakan model naive bayes. Dalam pengujiannya, terdapat beberapa skenario uji yaitu penggunaan ekstrasi fitur dengan dikritisasi 3 bin dan 5 bin, laplacian smoothing, penggunaan stopword, dan penggunaan lemmatization dengan pembagian data 10 fold. Pengujian pada ekstrasi fitur syntatic dengan skenario penggunaan stopword, laplacian smoothing, dan diskritisasi 3 bin mendapatkan nilai akurasi yang optimal yaitu 82,02%.