Perbandingan Metode Naive Bayes Dan Support Vector Machine (SVM) Pada Analisis Kendaraan Listrik Pada Media Sosial “X”
DOI:
https://doi.org/10.33795/jip.v11i2.6458Keywords:
Kendaraan Listrik, Naïve Bayes, Support Vector Machine, Analisis Sentimen, TwitterAbstract
Kendaraan listrik merupakan kendaraan yang menggunakan satu atau lebih motor listrik atau motor traksi sebagai tenaga penggeraknya. Kendaraan listrik saat ini menjadi tren global sebagai alternatif kendaraan berbahan bakar fosil atau bahan bakar minyak (BBM). Peralihan dari kendaraan berbahan bakar minyak ke kendaraan listrik menjadi salah satu solusi efektif karena kendaraan listrik memiliki beberapa keunggulan dibanding kendaraan BBM. Penelitian ini bertujuan untuk menganalisis sentimen publik terhadap kemunculan kendaraan listrik pada media “X” dan melakukan perbandingan kinerja algoritma klasifikasi. Data sentimen selanjutnya akan dilakukan klasifikasi menggunakan metode Naïve Bayes dan Support Vector Machine (SVM). Pengelolaan data menggunakan bahasa pemrograman python dan google Collaboratory. Tahapan penelitian ini meliputi crawling, labelling, pre-processing, klasifikasi metode, dan visualisasi. Berdasarkan 2615 data yang telah dikumpulkan, selanjutnya dilakukan preprocessing, dan cleaning data sehingga. Hasil cleaning didapatkan 1245 data yang akan dilakukan klasifikasi. Dataset dibagi menjadi dua, yaitu data latih dan data uji. Berdasarkan data latih, selanjutnya dilakukan pelabelan data menghasilkan 57,16% data positif sebanyak 30,02 data netral, dan 17,83 data negatif. Hasil perbandingan klasifikasi menunjukkan bahwa metode Naïve Bayes memiliki akurasi sebesar 66%, sedangkan metode Support Vector Machine (SVM) sebesar 93%. Metode Support Vector Machine (SVM) terbukti lebih unggul untuk analisis data dibandingkan dengan metode Naïve Bayes. Selain itu berdasarkan data pengguna “X” lebih banyak yang memberikan respon positif terhadap kendaraan listrik
Downloads
References
Agustian, A., Tukiro, T., & Nurapriani, F. (2022). Penerapan Analisis Sentimen Dan Naive Bayes Terhadap Opini Penggunaan Kendaraan Listrik Di “X”. Jurnal TIKA, 7(3), 243–249. https://doi.org/10.51179/tika.v7i3.1550
Alfarizi, S., & Fitriani, E. (2023). Analisis Sentimen Kendaraan Listrik Menggunakan Algoritma Naive Bayes dengan Seleksi Fitur Information Gain dan Particle Swarm OptimizatioN. Indonesian Journal on Software Engineering, Vol. 9, No.
Alfarizi, S., Gunawan, D., Basri, H., Rizqi Mulyawan, A., & Ichsan, N. (2024). Optimasi Naïve Bayes menggunakan Seleksi Fitur Forward Selection untuk Analisis Sentimen Kendaraan Listrik. Jurnal Teknik Komputer, 10(2), 131–138. https://doi.org/10.31294/jtk.v10i2.22426
Alin, F. N., Totohendarto, M. H., & Muttaqin, M. R. (2023). Analisis Sentimen Terhadap Kendaraan Listrik Pada Platform “X” Menggunakan Metode Naive Bayes. INFORMATICS FOR EDUCATORS AND PROFESSIONAL : Journal of Informatics, 8(2), 96. https://doi.org/10.51211/itbi.v8i2.2490
Ananda, N., Fikry, M., Yusra, Handayani, L., & Iskandar, I. (2023). Klasifikasi Sentimen Tweet Masyarakat Terhadap Kendaraan Listrik Menggunakan Support Vector Machine. Informatika Universitas Pamulang, Vol. 8, No.
Apriyani, H., & Kurniati, K. (2020). Perbandingan Metode Naïve Bayes Dan Support Vector Machine Dalam Klasifikasi Penyakit Diabetes Melitus. Journal of Information Technology Ampera, 1(3), 133–143. https://doi.org/10.51519/journalita.volume1.isssue3.year2020.page133-143
Aryanti, P. G., & Santoso, I. (2023). ANALISIS SENTIMEN PADA “X” TERHADAP MOBIL LISTRIK MENGGUNAKAN ALGORITMA NAIVE BAYES. IKRAITH-INFORMATIKA, Vol 7 No 2.
Caswadi, C., Dienwati, N., Dwilestari, G., Fathurrohman, F., & Tohidi, E. (2024). PENERAPAN ALGORITMA NAÏVE BAYES DAN K-NEAREST NEIGHBOR UNTUK ANALISIS SENTIMEN YOUTUBE MENGENAI INTENSIF MOBIL LISTRIK. JATI (Jurnal Mahasiswa Teknik Informatika), 7(6), 3851–3857. https://doi.org/10.36040/jati.v7i6.8252
Ernawati, N. W., Kumara, I. N. S., & Setiawan, W. (n.d.). PERBANDINGAN METODE KLASIFIKASI SUPPORT VECTOR MACHINE DAN NAÏVE BAYES PADA ANALISIS SENTIMEN KENDARAAN LISTRIK. Jurnal SPEKTRUM, Vol. 10, N.
Farhani, A., & Sutisna. (2024). Analisis Sentimen Terhadap Kendaraan Listrik di Indonesia Menggunakan Metode Klasifikasi Naïve Bayes. Jurnal Indonesia : Manajemen Informatika Dan Komunikasi, 5(3), 2680–2690. https://doi.org/10.35870/jimik.v5i3.983
Fikri, M. I., Sabrila, T. S., & Azhar, Y. (2020). Perbandingan Metode Naïve Bayes dan Support Vector Machine pada Analisis Sentimen “X”. SMATIKA JURNAL, 10(02), 71–76. https://doi.org/10.32664/smatika.v10i02.455
Kusuma, G. H., Permana, I., Salisah, F. N., Afdal, M., Jazman, M., & Marsal, A. (2023). Pendekatan Machine Learning: Analisis Sentimen Masyarakat Terhadap Kendaraan Listrik Pada Sosial Media X. JUSIFO (Jurnal Sistem Informasi), 9(2), 65–76. https://doi.org/10.19109/jusifo.v9i2.21354
Maulana, B. A., Fahmi, M. J., Imran, A. M., & Hidayati, N. (2024). Analisis Sentimen Terhadap Aplikasi Pluang Menggunakan Algoritma Naive Bayes dan Support Vector Machine (SVM). MALCOM: Indonesian Journal of Machine Learning and Computer Science, 4(2), 375–384. https://doi.org/10.57152/malcom.v4i2.1206
Putro, H. F., Vulandari, R. T., & Saptomo, W. L. Y. (2020). Penerapan Metode Naive Bayes Untuk Klasifikasi Pelanggan. Jurnal Teknologi Informasi Dan Komunikasi (TIKomSiN), 8(2). https://doi.org/10.30646/tikomsin.v8i2.500
Tarigan, V. T., & Yusupa, A. (2024). Perbandingan Algoritma Maching Learning dalam Analisis Sentimen Mobil Listrik di Indonesia pada Media Sosial “X”/X. Jurnal Informatika Polinema, 10(4), 479–490. https://doi.org/10.33795/jip.v10i4.5130
Verawati, I., & Jaelani, S. N. (2024). Analisis Sentimen Pengguna “X” Terhadap Bus Listrik Menggunakan Naïve Bayes. JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA, 8(2), 832. https://doi.org/10.30865/mib.v8i2.7030
