## Journal of Computer System and Informatics (JoSYC)
ISSN 2714-8912 (media online), ISSN 2714-7150 (media cetak) Volume 5, No. 4, August 2024, Page 858-867 https://ejurnal.seminar-id.com/index.php/josyc DOI 10.47065/josyc.v5i4.5556

## Perbandingan Support Vector Machine dan Naïve Bayes Terkait Kepuasan Pengguna Bus Listrik Kota Medan
Zery Mesanda * , Muhammad Ikhsan
Fakultas Sains dan Teknologi, Program Studi Ilmu Komputer, Universitas Islam Negeri Sumatera Utara, Medan, Indonesia Email: 1,* zerymesanda23@gmail.com, 2 mhd.ikhsan@uinsu.ac.id Email Penulis Korespondensi: zerymesanda23@gmail.com Submitted: 13/07/2024; Accepted: 11/08/2024; Published: 12/08/2024
Abstrak −Pemerintah  kota  telah  memperkenalkan  inisiatif  penggunaan  bus  listrik  sebagai  alternatif  yang  lebih  bersih  dan berkelanjutan.  Keberhasilan  suatu  sistem  transportasi  publik  tidak  hanya  ditentukan  oleh  ketersediaan  armada  dan infrastruktur,  tetapi  juga  oleh  tingkat  kepuasan  pengguna.  Kepuasan  pengguna  merupakan  indikator  penting  yang mencerminkan  sejauh  mana  layanan  tersebut  memenuhi  harapan  dan  kebutuhan  pengguna.  Oleh  karena  itu,  pemahaman mendalam  tentang  faktor-faktor  yang  memengaruhi  kepuasan  pengguna,  serta  kemampuan  untuk  memprediksi  dan mengelolanya, menjadi kunci dalam meningkatkan kualitas layanan transportasi publik, termasuk penggunaan. Dalam upaya untuk memahami dan meningkatkan kepuasan pengguna bus listrik di Kota Medan, diperlukan pendekatan analisis prediktif yang  memadai. Dengan menggunakan metode-metode seperti Support Vector Machine (SVM) dan Naïve Bayes, kita dapat mengembangkan model prediktif yang dapat mengidentifikasi pola dan tren dalam data pengguna, sehingga memungkinkan pihak terkait untuk  mengambil tindakan  yang sesuai untuk  meningkatkan layanan. Dalam konteks ini, perbandingan antara metode SVM dan Naïve Bayes akan memberikan wawasan yang berharga tentang keefektifan masing-masing metode dalam memprediksi  kepuasan  pengguna  bus  listrik  di  Kota  Medan.  Berdasarkan  hasil  perbandingan,  algoritma Naive  Bayes menunjukkan  kinerja  yang  sedikit  lebih  baik  dibandingkan  dengan Support  Vector  Machine dalam  analisis  sentimen  ini. Dengan nilai akurasi yang dihasilkan oleh penerapan metode Naive Bayes adalah senilai 58%, sedangkan dengan menerapkan metode Support  Vector  Machine senilai  57%.    Meskipun  demikian,  kedua  algoritma  memberikan insight yang  berharga tentang sentimen masyarakat Medan terhadap Bus Listrik.
Kata Kunci: Bus Listrik; Penambangan Teks; Support Vector Machine; Naïve Bayes
Abstract −The city government has introduced an initiative to use electric buses as a cleaner and more sustainable alternative. The success of a public transportation system is not only determined by the availability of fleet and infrastructure, but also by the  level  of  user  satisfaction.  User  satisfaction  is  an  important  indicator  that  reflects  the  extent  to  which  the  service  meets users' expectations and needs. Therefore, an in-depth understanding of the factors that influence user satisfaction, as well as the ability to predict and manage them, is key in improving the quality of public transportation services, including usage. In an effort to understand and improve trolleybus user satisfaction in Medan City, an adequate predictive analysis approach is required. By using methods such as Support Vector Machine (SVM) and Naïve Bayes, we can develop predictive models that can identify patterns and trends in user data, thus enabling relevant parties to take appropriate actions to improve services. In this context, the comparison between SVM and Naïve Bayes methods will provide valuable insights into the effectiveness of each  method in predicting the satisfaction of electric bus users in Medan City. Based on the comparison  results, the Naive Bayes algorithm shows slightly better performance compared to the Support Vector Machine in this sentiment analysis. The accuracy value generated by applying the Naive Bayes method is 58%, while applying the Support Vector Machine method is 57%.  Nonetheless, both algorithms provide valuable insights into the sentiment of Medan people towards Electric Buses.
Keywords : Electric Bus; Text Mining; Support Vector Machine; Naïve Bayes

## 1. PENDAHULUAN
Di tengah  meningkatnya  kesadaran akan  keberlanjutan  lingkungan dan  kebutuhan akan  mobilitas  yang efisien, transportasi  publik  menjadi  fokus  penting  dalam  pengembangan  perkotaan.  Kota  Medan,  sebagai  salah  satu pusat urbanisasi utama di Indonesia, mengalami tantangan dalam menyediakan layanan transportasi yang efisien dan  ramah  lingkungan  bagi  penduduknya.  Dalam  konteks  ini,  pemerintah  kota  telah  memperkenalkan  inisiatif penggunaan bus listrik sebagai alternatif yang lebih bersih dan berkelanjutan [1].
Keberhasilan  suatu  sistem  transportasi  publik  tidak  hanya  ditentukan  oleh  ketersediaan  armada  dan infrastruktur,  tetapi  juga  oleh  tingkat  kepuasan  pengguna.  Kepuasan  pengguna  merupakan  indikator  penting yang mencerminkan sejauh mana layanan tersebut memenuhi harapan dan kebutuhan pengguna. Oleh karena itu, pemahaman  mendalam  tentang  faktor-faktor  yang  memengaruhi  kepuasan  pengguna,  serta  kemampuan  untuk memprediksi  dan  mengelolanya,  menjadi  kunci  dalam  meningkatkan  kualitas  layanan  transportasi  publik, termasuk penggunaan [2].
Selain  Kota Medan, beberapa kota besar lainnya di Indonesia juga telah  mengadopsi bus listrik  sebagai bagian dari solusi transportasi berkelanjutan. Misalnya, Jakarta, Surabaya, Bandung, dan beberapa kota lainnya telah  memperkenalkan  armada  bus  listrik  sebagai  upaya  untuk  mengurangi  polusi  udara  dan  mempromosikan mobilitas ramah lingkungan [3]. Meskipun tingkat adopsi dan ketersediaan bus listrik bervariasi di setiap kota, tren  umumnya  menunjukkan  peningkatan  minat  dalam  mengadopsi  teknologi  ini  sebagai  bagian  dari  strategi pengurangan emisi [2].
Meskipun  ada  dorongan  untuk  mengadopsi  bus  listrik,  ketersediaan  dan  efektivitas  layanan  ini  di berbagai  kota  di  Indonesia  masih  dihadapkan  pada  tantangan  tertentu.  Salah  satu  tantangan  utama  adalah

## Journal of Computer System and Informatics (JoSYC)
ISSN 2714-8912 (media online), ISSN 2714-7150 (media cetak) Volume 5, No. 4, August 2024, Page 858-867 https://ejurnal.seminar-id.com/index.php/josyc DOI 10.47065/josyc.v5i4.5556
infrastruktur pengisian daya yang terbatas dan kurangnya pemahaman publik tentang manfaat dan kenyamanan menggunakan  transportasi  berbasis  listrik  [4].    Namun  demikian,  upaya  pemerintah  dan  dukungan  dari  sektor swasta membuka peluang besar untuk memperluas jaringan bus listrik dan meningkatkan kesadaran masyarakat tentang manfaatnya.
Pemerintah  Indonesia  telah  meluncurkan  berbagai  program  dan  insentif  untuk  mendukung  penggunaan bus  listrik  sebagai  bagian  dari  strategi  transportasi  berkelanjutan.  Ini  termasuk  penyediaan  subsidi  untuk pembelian  bus  listrik,  peningkatan  infrastruktur  pengisian  daya,  dan  pengembangan  regulasi  yang  mendukung pengoperasian bus listrik di jalan raya[5].
Transportasi  merupakan  salah  satu  bagian  penting  yang  menunjang  aktivitas  manusia.  Namun,  laporan dari International  Energy  Agency (IEA)  tahun  2020,  menyatakan  bahwa  kurang  lebih  24%  emisi    CO2  (emisi gas  karbon) global  disebabkan  oleh  sektor  transportasi,  yang  berasal  dari pembakaran  bahan  bakar  fosil. Ada    satu    solusi    yang    mungkin  dilakukan      untuk dekarbonisasi pada  bagian      transportasi      adalah pergerakan   elektro   melalui penggunaan kendaraan listrik dengan emisi CO2 yang rendah [6].
Mengenalkan bus listrik di Kota Medan membawa cara tidak hanya dalam penyediaan armada kendaraan yang ramah lingkungan, tetapi juga dalam penigkatan prasarana yang sesuai, seperti stasiun  pengisian daya dan jalur  yang  dioptimalkan.  Walaupun  demikian,  tantangan  seperti  biaya  pemodalan  awal,  pemeliharaan infrastruktur,  dan  kesadaran  masyarakat  tentang  manfaat  bus  listrik  tetap  menjadi  perhatian  yang  perlu  diatasi. Dengan  kewajiban  untuk  menghadapi  tantangan  lingkungan  dan  transportasi  sebagai  inovatif  dan berkepanjangan,  pemerintah  Kota  Medan  berniat  mengangkat  bus  listrik  dapat  memberikan  pengganti transportasi yang lebih bersih dan efisien bagi warganya.
Data mining adalah  serangkaian  proses  untuk  menggali  nilai  tambah  dari  suatu  kumpulan  data  berupa pengetahuan  yang  selama  ini  tidak  diketahui  secara  manual  [7].  Data  Mining  dapat  diterapkan  pada  berbagai bidang  yang  mempunyai  sejumlah  data,tetapi  karena  wilayah  penelitian  dengan  sejarah  yang  belum  lama,dan belum  melewati  masa  „remaja‟,maka  data  mining  masih  diperdebatkan  posisi  bidang  pengetahuan  yang memilikinya. Maka Daryl Pregibon menyatakan bahwa “Data Mining adalah campuran dari statistik, kecerdasan buatan,  dan  riset  basis  data”  yang  masih  berkembang  Data  Mining  mempunyai  empat  akar  bidang  ilmu  yaitu Statistik,Kecerdasan Buatan ( Artificial Intelligence ), Pengenalan Pola, dan Sistem Basis Data [8].
Pada Text  mining  selalu  melibatkan  pra  proses  dokumen  yaitu  melakukan  kategorisasi  teks,  melakukan ekstraksi  informasi,  dan  mengekstraksi  kata.  Metode  ini  untuk  mengekstraksi  informasi  yang  diambil  dari sumber  data  dengan  cara  mengidentifikasi  serta  melakukan  eksplorasi  pola  yang  menarik. Text  Mining merupakan teknik yang digunakan untuk menangani permasalahan klasifikasi, clustering , information extraction dan information retrival [9]. Tugas Teks preprocessing adalah termasuk di dalamnya pemilihan data, klasifikasi dan  ekstraksi  fitur  untuk  mengubah  dokumen  menjadi  bentuk  perantara,  yang  harus  cocok  dengan  tujuan pencarian yang berbeda. Bagian utama dari pekerjaan Pekerjaan selanjutnya sebelum pemrosesan memanipulasi data atau informasi  terbaru  yang berasal dari prose teks mining , seperti evaluasi dan pemilihan informasi  yang ditemukan, interpretasi dan visualisasi informasi yang dihasilkan [10].
Analisis  sentimen  mengolah  data  secara  otomatis  untuk  memperoleh  sentimen  sebuah  kalimat.  Hal  ini dilakukan untuk melihat pendapat atau kecenderungan opini masyarakat apakah cenderung berpandangan positif atau negatif [11]. Analisis sentimen ialah proses mengekstraksi, mengolah dan memahami data berupa teks yang tidak  terstruktur  secara  otomatis  guna  mengambil  informasi  sentimen  yang  terdapat  pada  sebuah  kalimat pendapat  atau  opini.  Analisis  sentimen  dapat  diterapkan  pada  opini  semua  bidang  seperti  ekonomi,  politik,, sosial  dan  hukum.  Media  sosial  Twitter  ini  membuka  jendela  bagi  para  peneliti  untuk  mempelajari  emosi, suasana hati, dan pendapat publik melalui analisis sentimen [12].
Klasifikasi dapat didefinisikan sebagai pekerjaan yang melakukan pelatihan/pembelajaran terhadap fungsi target  yang  memetakan  setiap  set  atribut  (fitur)  kesatu  jumlah  label  kelas  yang  tersedia,  bisa  juga  diartikan pekerjaan  menilai  objek  data  untuk  memasukkannya  ke  dalam  kelas  tertentu  dari  jumlah  kelas  yang  tersedia [13]. Klasifikasi memiliki dua jenis data yaitu data uji (testing data) dan data latih. Data latih adalah data yang memang  berdasarkan  dari  fakta  yang  contohnya  data  positif  dan  data  negatif  juga  berfungsi  untuk  membentuk tabel  probabilitas.  Sementara  itu  data  uji  adalah  data  yang  telah  berkelas  atau  berlabel  dan  berfungsi  untuk menguji atau menghitung nilai akurasi dari data atau tabel probabilitas yang telah dibentuk [14].
Support vector machine (SVM) adalah jenis model vektor berdasarkan pengklasifikasi yang memerlukan konversi teks ke vektor sebelum dapat digunakan untuk  klasifikasi [15]. Key idea dari Support vector machine adalah  untuk  menemukan  permukaan  keputusan Hyperlane yang  maksimal  dari  setiap  titik  data.  Untuk melakukan training mesin  yang didukung oleh vektor atau biasa disebut Support Vector Machine memerlukan solusi Quadratic  Programming (QP)  yang  sangat  besar. Quadratic  Programming adalah  masalah  matematika untuk  menemukan  vektor  “x”  yang  meminimalkan  fungsi  kuadrat,  dengan  melakukan  pembagian  kelas menggunakan hyperlink maka  masing-masing  kelas  positif  dan  negatif  dapat  dibagi  berdasarkan  area  masing- masing sehingga ketika terdapat data baru dapat ditentukan kelasnya berdasarkan area positif dan negatif [16].
Naive  Bayes adalah  algoritma  analisis  statistik  yang  menggunakan  probabilitas Bayesian untuk melakukan  pemrosesan  data  pada  data  numerik    Klasifikasi Bayesian adalah  klasifikasi  statistik  yang  dapat memprediksi kelas anggota probabilitas [17].  Dalam klasifikasi Bayesian sederhana, yang lebih dikenal sebagai pengklasifikasi Nave - Bayes ,  pengaruh  nilai  atribut  kelas  dapat  diasumsikan  tidak  terpengaruh  atau  tidak

## Journal of Computer System and Informatics (JoSYC)
ISSN 2714-8912 (media online), ISSN 2714-7150 (media cetak) Volume 5, No. 4, August 2024, Page 858-867 https://ejurnal.seminar-id.com/index.php/josyc DOI 10.47065/josyc.v5i4.5556
terpengaruh  oleh  nilai  atribut  lainnya.  Sederhananya,  kita  berasumsi  bahwa  kemunculan  istilah  kata  dalam sebuah kalimat tidak dipengaruhi oleh kata lain, jadi dalam analisis sentimen ada bobot untuk setiap kemunculan kata,  yang  dihitung  sebagai  jumlah  bobot  untuk  keseluruhan  kalimat.  Apakah  kalimat  itu  positif,  netral,  atau negatif [18].
Hasil  pengujian  klasifikasi  dilakukan  evaluasi  untuk mengetahui nilai akurasi   dari   algoritma   yang akan dianalisa  apakah  mode klasifikasi  yang  dibuat  layak digunakan [19]. Metode   evaluasi   yang digunakan untuk mengukur   kinerja   dari   algoritma   klasifikasi adalah confusion matrix . Confusion matrix menampilkan perbandingan hasil  klasifikasi  yang  dilakukan  dengan data  sebenarnya  dalam  bentuk tabel matrix [20]. Penelitian  yang  dilakukan  oleh  Fikri  dkk  (2020)  yang  berjudul  “Perbandingan  Metode  Klasifikasi Support  Vector  Machine  dan  Naïve  Bayes Pada  Analisi  Sentimen  Twitter”  Analisis  dilakukan  dengan mengklasifikasikan tweets yang berisi sentimen masyarakat mengenai UMM . Metode klasifikasi yang digunakan dalam penelitian ini adalah Metode Support Vector Machine dan Naïve Bayes dengan pembobotan menggunakan TF-IDF . Hasil komparasi kedua metode menunjukkan bahwa Naïve Bayes mendapatkan hasil akurasi yang lebih baik dari Metode Support Vector Machine dengan akurasi sebesar 73,65% [21].
Sedangkan  penelitian  yang  dilakukan  oleh  Yunita  &  Kamayani    (2023)  yang  berjudul  “Perbandingan Algoritma Metode  Support  Vector  Machine  dan  Naïve  Bayes Pada  Analisis  Sentimen  Kebijakan  Penghapusan Kewajiban  Skripsi”  Penelititan  ini  berasal  dari  data  Twiter.  Penelitian  ini  membandingkan  hasil  evaluasi algoritma Metode Support Vector Machine dengan Naïve Bayes menggunakan 80% data latih dan 20% data uji. Berdasarkan hasil yang diperoleh dari penelitian ini didapatkan 331 sentimen positif serta 369 sentimen negatif dan ditarik  kesimpulan bahwa Support Vector Machine menjadi algoritma  yang  terbaik dengan accuracy 80%, recall 83%, precision 76%, dan F1-Score 79% [22].
Dalam  upaya  untuk  memahami  dan  meningkatkan  kepuasan  pengguna  bus  listrik  di  Kota  Medan, diperlukan pendekatan analisis prediktif  yang  memadai. Dengan  menggunakan  metode-metode seperti Support Vector  Machine (SVM)  dan  Naïve  Bayes.  Dalam  konteks  ini,  perbandingan  antara  metode  SVM  dan  Naïve Bayes  akan  memberikan  wawasan  yang  berharga  tentang  keefektifan  masing-masing  metode  dalam memprediksi kepuasan pengguna bus listrik di Kota Medan.

## 2. METODOLOGI PENELITIAN

## 2.1 Kerangka Penelitian
Kerangka penelitian adalah desain atau gambaran tahapan yang digunakan dalam penelitian. Pada penelitian ini menggunakan pendekatan kuantitatif  karena akan membandingkan kinerja dua metode Support Vector Machine dan Naïve Bayes dalam menganalisis data mengenai kepuasan pengguna bus listrik.
Gambar 1 . Kerangka Penelitian
Tahap  awal  dalam  penelitian  ini  melibatkan  perencanaan  untuk  memastikan  kelancaran  dan  validitas proses  penelitian .  Metode  Support  Vector  Machine dan Naïve  Bayes akan  diterapkan  pada  data  yang dikumpulkan  melalui  teknik scraping komentar  di  beberapa  postingan  Instagram  yang  terkait  dengan  layanan bus  listrik  di  Kota  Medan.  Dengan  menggunakan  kedua  metode  ini,  penelitian  bertujuan  untuk  menghasilkan analisis  yang  akurat  dan  mendalam  tentang  kepuasan  pengguna,  serta  memperoleh  perbandingan  kedua algoritma  dalam  hal  tingkat  akurasi  yang  tinggi  dan  kualitas  yang  baik  dalam  penentuan  tingkat  kepuasan pengguna layanan bus listrik.
Mengumpulkan  komentar  dari  beberapa  postingan  Instagram  yang  terkait  dengan  layanan  bus  listrik  di Kota  Medan.  Menggunakan  teknik  scraping  untuk  mengumpulkan  komentar  dari  pengguna  Instagram  yang memberikan  tanggapan  tentang  layanan  bus  listrik.  Komentar  yang  telah  dikumpulkan  akan  disimpan  dalam

## Journal of Computer System and Informatics (JoSYC)
ISSN 2714-8912 (media online), ISSN 2714-7150 (media cetak) Volume 5, No. 4, August 2024, Page 858-867 https://ejurnal.seminar-id.com/index.php/josyc DOI 10.47065/josyc.v5i4.5556
format  yang sesuai  untuk analisis lebih lanjut, seperti  format Excel. Setelah periode pengumpulan  selesai, data dari komentar tersebut akan diproses dan dibersihkan untuk memastikan kualitas dan relevansi data.
Google Colab akan digunakan sebagai platform untuk  mengimplementasikan algoritma Metode Support Vector Machine dan Naïve Bayes dalam menganalisis data kepuasan pengguna. Proses ini melibatkan persiapan lingkungan  kerja  di  Google  Colab,  pengimporan  data  yang  telah  dikumpulkan,  serta  penerapan  preprocessing data untuk mempersiapkan data untuk analisis. Setelah data siap, algoritma Metode Support Vector Machine dan Naïve  Bayes akan  diimplementasikan  untuk  menganalisis  sentimen  dan  memprediksi  tingkat  kepuasan pengguna. Hasil analisis ini kemudian akan disimpan dan disiapkan untuk tahap pengujian dan evaluasi.
Mengacu pada sejauh mana data yang dikumpulkan konsisten dan dapat diandalkan. Memeriksa apakah ada data yang tidak valid atau tidak sesuai dengan kriteria inklusi. Semua data yang diperlukan telah  terkumpul secara  lengkap  dan  konsisten.  Ini  termasuk  memeriksa  apakah  ada  nilai  yang  hilang  atau  tidak  lengkap,  serta apakah data-data tersebut konsisten dengan format yang ditetapkan [23].
Setelah  mendapatkan  hasil  dari  proses  pengolahan  data  dengan  menggunakan  metode Support  Vecthor Meachie dan Naïve  Bayes, dilakukan  pemrosesan  kembali  dengan  menggunakan confusion  matrix untuk mendapatkan hasil dari akurasi, presisi, recall dan f1-score [24] .

## 2.2 Perancangan Support Vector Machine dan Naive Bayes
Perancangan yaitu tahap dari perencanaan, penggambaran dan pembuatan skesta atau pengetahuan dari beberapa elemen yang terpisah ke dalam satu kesatuan yang utuh. Perancangan model terdiri dari metode Support Vector Machine dan naïve bayes .
Google  Colab  akan  digunakan  sebagai  platform  untuk  mengimplementasikan  algoritma Metode  Support Vector Machine dan Naïve Bayes dalam menganalisis data kepuasan pengguna. Proses ini melibatkan persiapan lingkungan  kerja  di  Google  Colab,  pengimporan  data  yang  telah  dikumpulkan,  serta  penerapan  preprocessing data untuk mempersiapkan data untuk analisis. Setelah data siap, algoritma Metode Support Vector Machine dan Naïve  Bayes akan  diimplementasikan  untuk  menganalisis  sentimen  dan  memprediksi  tingkat  kepuasan pengguna. Hasil analisis ini kemudian akan disimpan dan disiapkan untuk tahap pengujian dan evaluasi.

## Journal of Computer System and Informatics (JoSYC)
ISSN 2714-8912 (media online), ISSN 2714-7150 (media cetak) Volume 5, No. 4, August 2024, Page 858-867 https://ejurnal.seminar-id.com/index.php/josyc DOI 10.47065/josyc.v5i4.5556
Model  ini  akan  memprediksi  sentimen  teks  berdasarkan  pola  yang  ditemukan  dalam  data  latih.  Menilai kinerja  model Support  Vector  Machine dan Naïve  Bayes dengan  menggunakan  metrik  seperti  akurasi,  presisi, recall,  dan  f1-score untuk  memahami  seberapa  baik  model  dalam  mengklasifikasikan  sentimen.  Mengambil input teks dari pengguna  untuk diklasifikasikan oleh  model  yang telah dilatih. Model Support Vector Machine yang  telah  dilatih  mengklasifikasikan input teks  pengguna.  Model Naive  Bayes yang  telah  dilatih mengklasifikasikan  input  teks  pengguna.  Menampilkan  hasil  klasifikasi  dari  kedua  model,  memberikan pengguna informasi tentang sentimen teks yang dimasukkan. Proses selesai, memberikan hasil akhir dari analisis sentiment.
Setelah  mendapatkan  hasil  dari  proses  pengolahan  data  dengan  menggunakan  metode Support  Vecthor Meachie dan Naïve  Bayes, dilakukan  pemrosesan  kembali  dengan  menggunakan confusion  matrix untuk mendapatkan hasil dari akurasi, presisi, recall dan f1-score. Data  dikumpulkan  dari  postingan Instagram yang  terkait  dengan  topik  bus  listrik.  Ini  melibatkan penggunaan  teknik web scraping untuk  mendapatkan  teks  komentar  dari  berbagai  postingan  yang  relevan. Setelah data dikumpulkan, setiap komentar atau postingan diberi label secara manual berdasarkan sentimen yang terkandung di dalamnya, yaitu apakah sentimen tersebut positif atau negatif. Teks yang terkumpul diproses lebih lanjut untuk membersihkan dan menormalkan data. Ini mencakup menghilangkan mention (@username), tautan ( URL ), dan karakter atau emotikon yang tidak diinginkan, menghapus karakter non-alfanumerik dan mengurangi spasi berlebih, normalisasi teks dengan  mengubah  kata-kata slang atau singkatan  menjadi bentuk standar  yang lebih formal, teks di filter berdasarkan jumlah kata untuk memastikan setiap entri memiliki panjang yang sesuai (misalnya,  antara  3  hingga  50  kata)  guna  meningkatkan  kualitas  analisis,  setiap  teks  diberi  label  sentimen berdasarkan  nilai  skor  yang  telah  ditentukan.  Misalnya,  skor  <=  3  dikategorikan  sebagai  negatif,  dan  skor  >  3 sebagai  positif.  Menampilkan  distribusi  sentimen  dengan  grafik  batang  untuk  melihat  proporsi  data  positif  dan negatif dan membuat word cloud untuk visualisasi kata-kata yang sering muncul dalam teks positif dan negatif. Data  dibagi  menjadi  dua  set  data  latih  (80%  dari  total  data)  untuk  melatih  model  dan  data  uji  (20%  dari  total data)  untuk  menguji  kinerja  model.  Mengubah  teks  menjadi  fitur  numerik  menggunakan  teknik TF-IDF ,  yang memberikan  bobot  lebih  besar  pada  kata-kata  yang  unik  dan  penting  dalam  konteks  dokumen  tertentu. Menggunakan  fitur TF-IDF untuk  melatih  model Support  Vector  Machine dan Naïve  Bayes dan  menguji kinerjanya.

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN

## 3.1 Pengumpulan Data
Pada penelitian ini, peneliti menganalisis data sentimen terhadap layanan bus listrik di Kota Medan berdasarkan komentar  pengguna  di Instagram .  Tahap  pertama  dalam  penelitian  adalah  melakukan  pengumpulan  komentar instagram . Proses pengumpulan data komentar instagram mengenai layanan bus listrik dilakukan pada beberapa postingan Instagram terkait dengan menggunakan library Python sebagai scraping data. Scraping adalah  proses  otomatis  untuk  mengekstrak  data  spesifik  dari  halaman  web.  Ini  melibatkan mengakses halaman web, mengambil konten yang diinginkan, dan menyimpan data tersebut dalam format yang lebih terstruktur misalnya , CSV, database . Proses scraping data  dalam  penelitian  ini  tidak  bergantung  pada  rentang  waktu  tertentu.  Data  hasil scraping merupakan komentar pada postingan yang terkait dengan layanan bus listrik di Kota Medan. Hasil dari proses scraping akan diubah ke dalam format . CSV untuk kemudian diolah menggunakan bahasa pemrograman Python . Jumlah data yang diperoleh dari hasil scraping adalah 417 komentar terbaru yang terkait dengan layanan bus  listrik.  Proses scraping dilakukan  dengan  teknik  yang  memanfaatkan library Selenium dan BeautifulSoup untuk  mengekstraksi  data  dari  halaman web  Instagram .  Data  yang  terkumpul  kemudian  disimpan  dalam  file . CSV untuk  memudahkan  proses  analisis  lebih  lanjut.  Hasil  data  komentar  yang  berhasil  dikumpulkan ditunjukkan pada Tabel 1 di bawah ini.
Tabel 1. Hasil Data scraping Instagram
No Data scraping
1 Saran :1. Ada web atau apps supaya bs tracking posisi bus, soalnya pengalaman naik kmrn nunggu di halte  sampe  sejam  lebih,  ga  sesuai  dgn  jadwal  yg  di  halte.Kasihan  yg  lansia  atau  yg  bawa  balita.2. Setiap  halte  kl  bisa  ada  kursi  dan  atap,  jd  penumpang  yg  lg  menunggu  ga  capek  dan  ga  kepanasan, aplg jam tiba di halte  yg  kdg delay  ga  menentu, again butuh apps utk bs tracking posisi  bus.3. Pintu bus  yg  tengah  apa  emg  blm  d  fungsikan  ya?  Soalnya  cm  1  pintu  di  depan  utk  penumpang  keluar masuk nya, jd desak2an dan berjubel d pintu.Thx
2 Udah sangat membantu sekali, cuma saran kalau bisa ada web untuk tracking keberadaan busnya jadi tau estimasi tiba di tiap halte
3 Ga  guna  ini  busnya,  supir  ga  mau  nepi  ke  halte,  ga  mau  nunggu  ntah  10-15  detik  main  gas  aja�. Mentang mentang masih gratis ya jd sukaa sukaa�
4 Enak, cm kmren sial aja. Penumpang naik posisi berdiri, ketek nya bau�. Padahal masih pagi loh�

## Journal of Computer System and Informatics (JoSYC)
ISSN 2714-8912 (media online), ISSN 2714-7150 (media cetak) Volume 5, No. 4, August 2024, Page 858-867 https://ejurnal.seminar-id.com/index.php/josyc DOI 10.47065/josyc.v5i4.5556
Tahap selanjutnya adalah dengan melakukan preprocessing data, yakni tahap penting dalam analisis data, terutama  untuk  data  yang  diperoleh  dari  media  sosial  seperti Instagram .  Proses  ini  bertujuan  untuk membersihkan dan menyiapkan data agar siap untuk analisis lebih lanjut. Data dikumpulkan melalui teknik web scraping pada beberapa postingan Instagram yang relevan dengan topik penelitian. Metode ini digunakan untuk mengotomatisasi  proses  pengambilan  data  dari internet .  Tahapan  sistem  pada  saat  proses preprocessing data yang meliputi Cleanig Data , Normalisasi, Stopword, Tokenized, Stemming.
Memahami sebaran data dengan memvisualisasikan distribusi sentimen, kita dapat dengan mudah melihat bagaimana  sentimen  positif  dan  negatif  tersebar  dalam  dataset.  Hal  ini  membantu  dalam  memahami keseimbangan atau  ketidakseimbangan antara dua  kategori  sentimen tersebut. Mengidentifikasi pola visualisasi memungkinkan  kita  untuk  mengidentifikasi  pola  tertentu  dalam  data,  seperti  tren  kenaikan  atau  penurunan sentimen positif atau negatif dari waktu ke waktu atau dalam konteks tertentu. Perbandingan yang mudah grafik memberikan cara yang cepat dan efisien untuk membandingkan jumlah komentar positif dan negatif. Ini sangat berguna  dalam  situasi  di  mana  kita  perlu  membuat  keputusan  berdasarkan  perbandingan  ini,  seperti  dalam analisis  kepuasan  pelanggan.  Komunikasi  yang  efektif  visualisasi  data  memudahkan  komunikasi  hasil  analisis kepada  berbagai  pemangku  kepentingan,  termasuk  yang  mungkin  tidak  memiliki  latar  belakang  teknis.  Grafik dan  diagram  membuat  informasi  lebih  mudah  diinterpretasikan  dibandingkan  dengan  tabel  angka  yang kompleks.
Gambar 3 . Visualisasi Sentimen
Word  Cloud adalah  representasi  visual  dari  teks  di  mana  ukuran  kata  menunjukkan  frekuensi  atau pentingnya dalam teks dan membantu kita melihat kata-kata yang paling sering muncul dalam teks berdasarkan frekuensi  Kata-kata  yang  sering  muncul  dalam  teks  ditampilkan  dengan  ukuran  yang  lebih  besar,  sehingga memudahkan identifikasi kata-kata yang paling penting atau paling sering digunakan. Dengan melihat kata-kata yang paling sering muncul, kita dapat dengan cepat memahami tema atau topik utama dalam teks. Word Cloud juga  dapat  digunakan  untuk  visualisasi  sentimen  dengan  memanfaatkan  palet  warna.  Misalnya,  kata-kata  yang berhubungan  dengan  sentimen  positif  dapat  diberi  warna  biru,  sementara  kata-kata  yang  berhubungan  dengan sentimen  negatif  diberi  warna  merah. Word  Cloud membuat  informasi  yang  kompleks  menjadi  lebih  mudah dipahami oleh audiens yang lebih luas, termasuk mereka yang mungkin tidak memiliki latar belakang teknis.
Gambar 4. Wordcloud Sentimen
Spliting data  (membagi  data)  bertujuan  untuk  memisahkan  dataset  menjadi  dua  bagian  utama  data  latih ( training data)  dan  data  uji  ( testing data).  Data  latih  digunakan  untuk  melatih  model,  sementara  data  uji digunakan untuk mengevaluasi kinerja model. Dengan membagi data, kita dapat memastikan bahwa model kita diuji  pada  data  yang  tidak  pernah  dilihat  sebelumnya,  memberikan  gambaran  yang  lebih  akurat  tentang bagaimana model akan berkinerja pada data baru.
Dataset berisi 417 sampel: a. Menghitung 20% dari dataset untuk data uji :

## Journal of Computer System and Informatics (JoSYC)
ISSN 2714-8912 (media online), ISSN 2714-7150 (media cetak) Volume 5, No. 4, August 2024, Page 858-867 https://ejurnal.seminar-id.com/index.php/josyc DOI 10.47065/josyc.v5i4.5556
Jumlah data uji: 417×0.2=83.4417 \times 0.2 = 83.4417×0.2=83.4 (Dibulatkan menjadi 83 sampel).
b. Menghitung 80% dari dataset untuk data latih:
Jumlah data latih: 417×0.8=333.6417 \times 0.8 = 333.6417×0.8=333.6 (Dibulatkan menjadi 334 sampel) .
Menggunakan  random_state  =  42:  random_state  memastikan  bahwa  kita  mendapatkan  pembagian  yang sama  setiap  kali  kode  dijalankan.  Tanpa random_state ,  hasil  pembagian  dapat  bervariasi  setiap  kali  kita menjalankan kode.

## 3.2 Pelatihan Model Support Vector Machine
Pipeline yang digunakan untuk melatih model machine learning. 1. Input Data, yakni dengan melakukan penginputan data teks yang tidak terstruktur diberikan.
2. TfidfVectorizer , yang kemudian diubah menjadi fitur numerik menggunakan TF-IDF .
3. SVC , kemudian digunakan untuk melatih model Support Vecthor Meachine.
4. Output ,  berupa  model  yang  terlatih  dapat  digunakan  untuk  membuat  prediksi  berdasarkan  fitur  yang dihasilkan oleh TfidfVectorizer .
Gambar 5. Melatih model Support Vecthor Meachine
Setelah  melakukan  pelatihan  menggunakan  algoritma Support  Vecthor  Meachine selanjutnya  menguji model  dengan  mencetak  laporan  klasifikasi  dan  menampilkan  matriks  maka  akan  diperoleh  hasil  klasifikasi sentimen  yang  berupa  label  sentimen.  Label  hasil  klasifikasi  yang  dihasilkan  akan  dibandingkan  dengan  label sebenarnya  sehingga  akan  diketahui  nilai accuracy,  precision,  recall dan f1-score dari  model  yang  digunakan terhadap dataset
Secara  keseluruhan  nilai-nilai  diatas  dapat  disajikan  dalam classification  report. Berikut  disajikan classification report dari proses analisis dengan menggunakan metode Support Vecthor Meachine .
Gambar 6. Classification Report Support Vector Machine
Pada Gambar maka dapat dihitung seberapa besar nilai accuracy, precision, recall, f1-score :
Accuracy = = 57%
Precision = = 58%
Recall = = 76%
F1-score =
= 66%
Dari hasil perhitungan diatas dapat dilihat bahwa jumlah data yang di didapat nilai accuracy sebesar 57%, precision sebesar 58% , recall sebesar 76%, f1-score sebesar 66%
3.3 Pelatihan Model Naïve Bayes
Pipeline yang digunakan untuk melatih model machine learning. 1. Input Data, yakni dengan melakukan penginputan data teks yang tidak terstruktur diberikan.
2. TfidfVectorizer , yang kemudian diubah menjadi fitur numerik menggunakan TF-IDF .
3. SVC , kemudian digunakan untuk melatih model Naive Bayes

## Journal of Computer System and Informatics (JoSYC)
ISSN 2714-8912 (media online), ISSN 2714-7150 (media cetak) Volume 5, No. 4, August 2024, Page 858-867 https://ejurnal.seminar-id.com/index.php/josyc DOI 10.47065/josyc.v5i4.5556
4. Output ,  berupa  model  yang  terlatih  dapat  digunakan  untuk  membuat  prediksi  berdasarkan  fitur  yang dihasilkan oleh TfidfVectorizer .
Gambar 7. Melatih model Naïve Bayes
Setelah  melakukan  pelatihan  menggunakan  algoritma Naïve  Bayes selanjutnya  menguji  model  dengan mencetak  laporan  klasifikasi  dan  menampilkan  matriks  maka  akan  diperoleh  hasil  klasifikasi  sentimen  yang berupa  label  sentimen.  Label  hasil  klasifikasi  yang  dihasilkan  akan  dibandingkan  dengan  label  sebenarnya sehingga  akan  diketahui  nilai accuracy,  precision,  recall dan f1-score dari  model  yang  digunakan  terhadap dataset.
Gambar 8. Classification Report Naïve Bayes
Pada Gambar maka dapat dihitung seberapa besar nilai accuracy, precision, recall, f1-score :
Accuracy = = 58%
Precision = = 59%
Recall = = 76%
F1-score =
= 67%
Dari hasil perhitungan diatas dapat dilihat bahwa jumlah data yang di didapat nilai accuracy sebesar 58%, precision sebesar 59% , recall sebesar 76%, f1-score sebesar 67%.
3.4 Hasil Kedua Model Support Vecthor Meachine dan Naïve Bayes
Naïve  Bayes lebih  unggul  dari  pada Support  Vecthor  Meachine bisa  di  lihat  hasil  dari  melatih  kedua  model Support Vecthor Meachine dan Naïve Bayes menggunakan Pipeline yang melibatkan TfidfVectorizer , kita dapat mengukur kinerja model dengan menggunakan berbagai metrik evaluasi seperti acuracy, presisi, recall, dan F1- score .
Gambar 9. Hasul acuraccy , presisi, recall, dan F1-score untuk kedua model
Mengklasifikasikan teks input menggunakan dua  model machine learning yang berbeda Support Vector Machine dan Naive Bayes . 1. Melatih dua model klasifikasi teks yang berbeda Support Vector Machine dan Naive Bayes
2. Mengklasifikasikan teks input menggunakan kedua model tersebut.
3. Menampilkan hasil klasifikasi dari kedua model untuk perbandingan.
a. Klasifikasi positif
Input Teks Program Contohnya : “busnya keren full ac nya dingin”.

## Journal of Computer System and Informatics (JoSYC)
Gambar 10. Hasil Klasifikasi Teks Positif
b. Klasifikasi Negatif
Input Teks Program Contohnya : “sebelum membeli busnya buat dulu jalurnya udah banyak kecelakaan”.
Gambar 11. Hasil Klasifikasi Teks Negatif

## 4 KESIMPULAN
Berdasarkan  hasil  dari  analisis  sentimen  pada  ulasan  pengguna  terhadap  Bus  Listrik  di  kota  Medan menggunakan  algoritma Support  Vector  Machine dan Naive  Bayes ,  dapat  ditarik  kesimpulan  bahwa  dengan menggunakan dataset yang diperoleh dengan mengumpulkan komentar dari Instagram terkait Bus Listrik di kota Medan. Proses pengumpulan data dilakukan dengan teknik scraping menggunakan library Python , menghasilkan total 417 data. Setelah dilakukan preprocessing , dataset dibagi menjadi 338 data latih dan 83 data uji. Algoritma Support  Vector  Machine juga  digunakan  untuk  analisis  sentimen  dengan  hasil  evaluasi  menunjukkan  nilai akurasi  sebesar  57%, precision sebesar  58%, recall sebesar  76%,  dan f1 - score sebesar  66%.  Sedangkan algoritma Naïve Bayes juga digunakan untuk analisis sentimen dengan hasil evaluasi menunjukkan nilai akurasi sebesar  58%, precision sebesar  59%, recall sebesar  76%,  dan f1-score sebesar  67%.  Berdasarkan  hasil perbandingan, algoritma Naive Bayes menunjukkan kinerja yang sedikit lebih baik dibandingkan dengan Support Vector  Machine dalam  analisis  sentimen  ini.  Meskipun  demikian,  kedua  algoritma  memberikan insight yang berharga tentang sentimen masyarakat Medan terhadap Bus Listrik. Hasil analisis menunjukkan bahwa sentimen positif dan negatif dari masyarakat terhadap Bus Listrik cukup beragam. Jumlah data latih yang digunakan dalam sistem  berpengaruh  signifikan  terhadap  akurasi  prediksi.  Selain  itu,  kualitas  data  latih  juga  berperan  penting karena  semakin  tinggi  kualitas  data,  sistem  akan  mendapatkan  kosakata  yang  lebih  kaya  sehingga  lebih  akurat dalam memprediksi kelas sentimen.

## REFERENCES
[1] M.  R. Pratama,  “Tinjauan  Lokasi  Halte  Bus  Trans  Metro  Deli  Di  Koridor 5  Medan  Lapangan  Merdeka  –  Tembung Terhadap Naik Turun Penumpang Bus Trans Metro Deli,” vol. 1, 2021.
[2] I. W. A. Agustin, V. Gloria, and I. R. D. Ari, “Prioritas Peningkatan Kinerja Bus Listrik Metrotrans Rute 7A Kampung Rambutan – Lebak Bulus Jakarta,” STTI , vol. 1, no. 1, pp. 1–17, May 2024, doi: 10.47134/stti.v1i1.2418.
[3] A.  Novantirani,  M.  Sabariah  Kania,  and  V.  Effendi,  “Analisis  Sentimen  pada  Twitter  untuk  Mengenai  Penggunaan Transportasi Umum Darat Dalam Kota dengan Metode Support Vector Machine,” e-Proceeding of Engineering , vol. 2, 2018.
[4] M.  Rifadh  and  R.  S.  M.  Sihombing,  “KAPASITAS  DINAS  PERHUBUNGAN  KOTA  MEDAN  DALAM PENGENDALIAN SARANA DAN PRASARANA BUS TRANS METRO DELI DI KOTA MEDAN,” JSSR , vol. 6, no. 1, p. 174, Feb. 2023, doi: 10.54314/jssr.v6i1.1187.
[5] M.  Furqan,  M.  Ikhsan,  and  R.  Aini,  “Algoritma  Support  Vector  Machine  Untuk  Analisis  Sentimen  Masyarakat Indonesia Terhadap Pandemi Virus Corona Di Media Sosial,” vol. 4, no. 4, 2023.
[6] A. H. Hasugian, I. Rusydi, and M. Ramadhani, “Penerapan Algoritma Naive Bayes Classifier Untuk Mengukur Tingkat Kepuasan Pasien,” vol. 6, 2023.
[7] A. A. Arif, M. Firdaus, and Y. Maruhawa, “Comparison of Data Mining Methods for Predition of Rainfall with C4.5, Naïve Bayes, and KNN Algorithm,” 2022.
[8] D.  S.  O.  Panggabean,  E.  Buulolo,  and  N.  Silalahi,  “Penerapan  Data  Mining  Untuk  Memprediksi  Pemesanan  Bibit Pohon  Dengan  Regresi  Linear  Berganda,” Jur.  Ris.  Kom. ,  vol.  7,  no.  1,  p.  56,  Feb.  2020,  doi: 10.30865/jurikom.v7i1.1947.
[9] R.  Bahtiar,  “Implementasi  Data  Mining  Untuk  Prediksi  Penjualan  Kusen  Terlaris  Menggunakan  Metode  K-Nearest Neighbor,” 2023.
[10]  A.  Firdaus  and  W.  I.  Firdaus,  “Text  Mining  Dan  Pola  Algoritma  Dalam  Penyelesaian  Masalah  Informasi :  (Sebuah Ulasan),” vol. 13, no. 1, 2021.

## Journal of Computer System and Informatics (JoSYC)
ISSN 2714-8912 (media online), ISSN 2714-7150 (media cetak) Volume 5, No. 4, August 2024, Page 858-867 https://ejurnal.seminar-id.com/index.php/josyc DOI 10.47065/josyc.v5i4.5556
[11]  A. H. Lubis, L. P. A. Lubis, and Sriani, “Sentiment analysis on twitter about the death penalty using the support vector machine  method,” TEKNOSAINS:  Jurnal  Sains,  Teknologi  dan  Informatika ,  vol.  11,  no.  2,  pp.  312–321,  2024,  doi: 10.37373.
[12]  P. Arsi and R. Waluyo, “Analisis Sentimen Wacana Pemindahan Ibu Kota Indonesia Menggunakan Algoritma Support Vector Machine (SVM),” JTIIK , vol. 8, no. 1, p. 147, Feb. 2021, doi: 10.25126/jtiik.0813944.
[13]  S. Rahayu and J. J. Purnama, “KLASIFIKASI KONSUMSI ENERGI INDUSTRI BAJA MENGGUNAKAN TEKNIK DATA MINING,” JTI , vol. 16, no. 2, p. 395, Jul. 2022, doi: 10.33365/jti.v16i2.1984.
[14]  R.  Husna  El,  R.  Wasono,  and  M.  Al  Haris,  “Analisis  Sentimen  Pada  Twitter  Mengenai  Netflix  Diblokir  Telkom Menggunakan Metode Support Vector Machine,” Seminar Nasional Variansi , pp. 214–222, 2020.
[15]  S.  Hilda  Kusumahadi,  H.  Junaedi,  and  J.  Santoso,  “Klasifikasi  Helpdesk  Menggunakan  Metode  Support  Vector Machine,” jpit , vol. 4, no. 1, pp. 54–60, Jan. 2019, doi: 10.30591/jpit.v4i1.1125.
[16]  A.  M.  Zaki,  M.  S.  Asih,  and  K.  Chiuloto,  “SISTEM  PENDUKUNG  KEPUTUSAN  UNTUK  PENERIMAAN TENAGA  KERJA  MENGGUNAKAN  METODE  NAÏVE  BAYES  STUDI  KASUS  PT.  ALFATHI  BERKAH MULIA,” 2020.
[17]  S.  D.  Pramukti,  A.  Nugroho,  and  A.  S.  Sunge,  “Analisis  Sentimen  Masyarakat  Dengan  Metode  Naïve  Bayes  dan Particle Swarm Optimization,” tc , vol. 21, no. 1, pp. 61–74, Feb. 2022, doi: 10.33633/tc.v21i1.5332.
[18]  A. Guswandri and L. Andraini, “Menerapkan Analisis Sentimen Metode Naïve Bayes dan svm,” vol. 2, 2021.
[19]  Suparyanto, “Klasifikasi Kepuasan Layanan Akademik Di STMIK El Rahma Menggunakan Metode Algoritma Naive Bayes,” FAHMA , vol. 20, no. 2, pp. 100–111, May 2022, doi: 10.61805/fahma.v20i2.37.
[20]  A. Nugroho and Y. Religia, “Analisis Optimasi  Algoritma Klasifikasi Naive Bayes  menggunakan Genetic  Algorithm dan Bagging,” RESTI , vol. 5, no. 3, pp. 504–510, Jun. 2021, doi: 10.29207/resti.v5i3.3067.
[21]  Friska  Aditia  Indriyani,  Ahmad  Fauzi,  and  Sutan  Faisal,  “Analisis  sentimen  aplikasi  tiktok  menggunakan  algoritma naïve bayes dan support vector machine,” tekno , vol. 10, no. 2, pp. 176–184, Jul. 2023, doi: 10.37373/tekno.v10i2.419.
[22]  H.  Tuhuteru,  “Analisis  Sentimen  Masyarakat  Terhadap  Pembatasan  Sosial  Berksala  Besar  Menggunakan  Algoritma Support Vector Machine,” 2020
[23]  T.  Hutapea  Ediyantama  and  K.  Dewi,  “Penerapan  Metode  Support  Vector Machine  untuk  Sistem  Tanya  Jawab  Pada Kasus Front Office,” UNIKOM Press , 2022.
[24]  M.  Ikhsan  and  R.  Kurniawan,  “Penerapan  Text  Mining  pada  Sistem  Rekomendasi  Pembimbing  Skripsi  Mahasiswa Menggunakan Algoritma Naïve Bayes Classifier,” Indonesian Journal of Computer Science , vol. 12, no. 6, 2023.