## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI: 10.30865/mib.v7i1.5575
Youga Pratama , Copyright © 2023, MIB , Page 529 Submitted: 21/01/2023 ; Accepted: 31/01/2023 ; Published: 31/01/2023

## Analisis Sentimen Kendaraan Listrik Pada Media Sosial Twitter Menggunakan Algoritma Logistic Regression dan Principal Component Analysis
Youga Pratama * , Danang Triantoro Murdiansyah, Kemas Muslim Lhaksmana
Informatika, Informatika, Telkom University, Bandung, Indonesia Email: 1,* yougapratama@student.telkomuniversity.ac.id, 2 danangtri@telkomuniversity.ac.id,
3 kemasmuslim@telkomuniversity.ac.id Correspondent Author Email: yougapratama@student.telkomuniversity.ac.id
Abstrak− Analisis  sentimen  twitter  merupakan  cara  untuk  mengidentifikasi  pendapat,  reaksi,  penilaian,  evaluasi,  dan  emosi seseorang terhadap topik tertentu pada media sosial twitter. Pendapat atau bisa disebut opini ini dapat dikategorikan menjadi positif atau negatif. Penelitian ini dilakukan untuk mengetahui opini masyarakat terhadap kendaraan listrik pada media sosial twitter lebih mengarah ke positif atau ke negatif. Data yang diperoleh sebanyak 1874 tweets dengan data terbagi menjadi data training dan data testing pada ratio 80:20. Data diklasifikasikan menggunakan metode Logistic Regression (LR), dan Principal Component Analysis (PCA) sebagai optimasi dalam meningkatkan akurasi. Di dalam penelitian ini dapat diketahui bahwa sekitar 86,9% opini yang ada bersifat positif,  dan 13,1%  opini  bersifat  negatif  terhadap topik  kendaraan  listrik.  Hasil  dari  penelitian  yang  dilakukan  dengan menggunakan  algoritma  Logistic  Regression  didapatkan  akurasi  terbaik  sebesar  87,9%,  dan  setelah  dioptimalkan  dengan menggunakan Principal Component Analysis akurasi terbaik yang didapat meningkat menjadi 90%.
Kata Kunci: Analisis Sentiment; Kendaraan Listrik; Twitter; Logistic Regression; Principal Component Analysis
Abstract− Twitter  sentiment  analysis  is  a  method  for  identifying  a  person's  opinions,  reactions,  judgments,  evaluations,  and emotions towards certain topics on Twitter social media. Opinions or can be called opinions can be classified as positive or negative. This research was conducted to find out public opinion about electric vehicles on Twitter social media, which is more positive or negative. The data obtained was 1874 tweets with data divided into training data and testing data at a ratio of 80:20. Data is classified using the Logistic Regression (LR) method, and Principal Component Analysis (PCA) as an optimization to improve accuracy. In this study it was found that around 86.9% of the opinions were positive, and 13.1% of the opinions were negative on the topic of electric vehicles. The results of research conducted using the Logistic Regression algorithm obtained the best accuracy of 87.9%, and after being optimized using Principal Component Analysis the best accuracy obtained increased to 90%.
Keywords: Sentiment Analysis; Electric Vehicle; Twitter; Logistic Regression; Principal Component Analysis

## 1. PENDAHULUAN
Seiring  dengan  semakin  berkembangnya  teknologi  dibagian  informasi  yang  mana  kini  mulai  berefek  pula  pada kemajuan teknologi bagian kendaraan seperti kendaraan listrik, yang semula berbahan bakar minyak menjadi tenaga listrik  [1].  Berkembangnya  kendaraan  bertenaga  listrik  saat  ini  dinilai  menjadi  langkah  awal  yang  baik  untuk menstabilkan pencemaran udara yang terjadi di dunia [2]. Walaupun penggunaan kendaraan listrik saat ini masih belum banyak, tapi seiring berjalannya waktu diharapkan penggunaan kendaraan listrik di dunia akan semakin meningkat. Berdasarkan kementrian perhubungan republik Indonesia, populasi kendaraan listrik di Indonesia saat ini mencapai 28.188unit kendaraan [3]. Penggunaan kendaraan listrik dapat dikatakan efektif dikarenakan selain ramah lingkungan, tingkat kebisingan mesin dari kendaraan listrik termasuk rendah, dan juga penggunaan baterai pada kendaraan listrik dapat menghemat biaya jika dibandingkan dengan penggunaan bahan bakar minyak. Peraturan Presiden (Perpres) No 55 Tahun 2019 terkait regulasi dalam hal pemakaian kendaraan listrik menggunakan baterai merupakan langkah awal pemerintah dalam upaya untuk mengurangi pencemaran udara [4].
Teknologi informasi dan komunikasi yang saat ini semakin berkembang pesat membuat informasi-informasi yang ada saat ini dapat langsung diketahui dengan cepat melalui layanan internet. Menurut survei mengenai penetrasi pengguna internet yang disajikan Asosiasi Penyelenggara Jasa Internet Indonesia (APJII) menyatakan bahwa pengguna internet  Indonesia  mencapai  77.02%  sebanyak  210  juta  pengguna,  dan  lebih  dari  pengguna  internet  diindonesia menggunakan media sosial [5]. Media sosial menjadi layanan internet yang paling sering diakses di Indonesia, salah satunya Twitter. Dengan semakin banyaknya pengguna internet dalam menggunakan media sosial, maka dibangunlah sebuah sistem yang dapat menganalisis opini-opini yang ada terkait suatu topik atau bahasan yang disebut opinion mining.  Opinion  mining  atau  sentiment  analisis  ini  merupakan  pembelajaran  komputasi  terkait  opini  orang-orang, sentiment, dan emosi melalui teks [6]. Oleh karena itu media sosial menjadi media yang cukup bagus untuk dijadikan sebagai acuan sumber data yang akan dipakai pada penelitian ini.
Menurut penelitian yang dilakukan oleh Ahmad Santoso, Agung Nugroho, dan Aswan Supriyadi Sunge denagn judul  “Analisis  Sentimen  Tentang  Mobil  Listrik  Dengan  Metode  Support  Vector  Machine  Dan  Feature  Selection Particle  Swarm  Optimization”.  Menurut  peneliti  dalam  pengecekan  akurasinya,  menggunakan  feature  selection

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI: 10.30865/mib.v7i1.5575
Youga Pratama , Copyright © 2023, MIB , Page 530 Submitted: 21/01/2023 ; Accepted: 31/01/2023 ; Published: 31/01/2023
Particle Swarm Optimization pada metode support  vector machine dapat  meningkatkan nilai  akurasi  yang didapat. Dimana nilai akurasi yang didapat pada awalnya sebesar 82,51% meningkat menjadi 86,07% [7]. Menurut penelitian yang dilakukan oleh Aditta Agustian, Tukino, dan Fitria Nurapriani dengan judul “Penerapan Analisis Sentimen dan Naïve  Bayes Terhadap  Opini  Penggunaan  Kendaraan  Listrik  di Twitter”.  Pada  penelitian  ini  peneliti  mendapatkan akurasi 80% pada penelitiannya [1].
Pada penelitian yang dilakukan Francis Joseph Costello, dan Kun Chang Lee yang berjudul  “Exploring  the Sentiment Analysis  of  Electric  Vehicle  Social  Media  Data  by  Using  Feature  Selection  Methods”,  dimana  peneliti menemukan bahwa penggunaan 3 feature selection (Chi Square, Information Gain, dan ReliefF) menunjukkan hasil yang baik ketika digunakan dengan Logistic Regression atau support vector machine sebagai algoritma klasifikasi nya dengan akurasi  70,05%/70,04%/70,03% untuk support  vector machine dan 70,40%/70,39%/70,51% untuk Logistic Regression [8]. Pada penelitian yang dilakukan oleh Ayikpa Kacoutchy Jean dkk..., yang berjudul “Application based on Hybrid  CNN-SVM and PCASVM Approaches for Classification of Cocoa Beans”. Pada penelitian ini, peneliti melakukan perbandingan dengan menggunakan hybrid Convolutional Neural Network dengan Support vector machine (CNN-SVM)  dan  Principal  Component Analysis  dengan  Support  Vector  Machine  (PCA-SVM)  dalam  klasifikasi gambar biji kakao dimana dapat dilihat akurasi dalam penggunaan hybric CNN-SVM memiliki akurasi sebesar 98,32% dan PCA-SVM memiliki akurasi sebesar 97,65% [9].
Pada penelitian yang dilakukan oleh Bagja Nugraha yang berjudul “Metode KlasifikasiAnalisis Sentimen pada Media  Sosial”.  Peneliti  melakukan  penelitian  terkait  metode  klasifikasi  dengan  menggabungkan  Support  Vector Machine (SVM), Principal Component Analysis dan Genetic Algorithm, dimana pada penelitian ini tingkat akurasi yang didapat  menggunakan metode SVM sebesar  86,00% sedangkan untuk  metode SVM dengan mengoptimalkan penggunaan Principal Component Analysis dan Genetic Algorithm memiliki tingkat akurasi lebih tinggi yaitu sebesar 97% [10].
Penelitian  ini  bertujuan  untuk  melakukan  analisis  sentimen  terkait  kebijakan  pemerintah  dalam mengembangkan kendaraan listrik di Indonesia. Data sentiment atau opini ini diperoleh dengan melakukan crawling pada  twitter  dengan  kata  kunci  “kendaraan  listrik”,  “motor  listrik”,  dan  “mobil  listrik”  melalui  akses Application Programming Interface (API). Data opini yang ada akan dilakukan pembersihan terlebih dahulu dan akan terbagi dalam bentuk  positif  dan  negatif  sebagai  sentimennya,  untuk  pengukuran  tingkat  akurasinya  akan  berdasarkan  accuracy, precision, dan recall dalam analisisnya. Pada penelitian ini juga peneliti menggunakan metode Logistic Regression dan Principal Component Analysis (PCA) sebagai optimasi dalam meningkatkan akurasi yang didapat.

## 2. METODOLOGI PENELITIAN

## 2.1 Tahapan Penelitian
Rancangan  sistem  yang  dibuat  dari  analisis  sentimen  terkait  kendaraan  listrik  menggunakan  algoritma  logistic regression dan PCA ini ditunjukkan pada Gambar 1.
Gambar 1. Rancangan Sistem

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI: 10.30865/mib.v7i1.5575
Youga Pratama , Copyright © 2023, MIB , Page 531 Submitted: 21/01/2023 ; Accepted: 31/01/2023 ; Published: 31/01/2023
Tahap pada penelitian ini dimulai mengumpulkan dataset, lalu dilanjutkan dengan penghapusan duplikat secara manual, pemberian label dan pembagian dataset menjadi data training dan data testing. Setelah dataset yang ada dibagi, tahap selanjutnya adalah dengan melakukan pre-processing data. Dataset yang sudah dilakukan pre- processing kemudian akan dilakukan tahap ekstraksi fitur dengan menggunakan PCA dan mengklasifikasikannya menggunakan algoritma logistic regression. Setelah tahap klasifikasi dilakukan maka tahap terakhir yang dilakukan adalah dengan mengecek akurasi yang didapat dari penelitian ini.

## 2.2 Text Minning
Text  mining  adalah  proses  dalam  menganalisis  teks  atau  informasi  untuk  yang  diambil  dari  suatu  sumber  atau dokumen.  Kumpulan  teks  atau  dokumen  baik  secara  terstruktur  maupun  tidak  terstruktur  ini  yang  akan  dijadikan sebagai  sumber  data  dalam  teks  mining  untuk  mendapatkan  informasi  yang  berguna  [11].  Text  mining  biasanya digunakan  untuk  hal-hal  seperti  klasifikasi,  pengumpulan  teks,  analisis  sentiment,  peringkasan  dokumen,  dan pembelajaran mengenai hubungan antar entitas [12].

## 2.3 Analisis Sentimen
Analisis sentimen atau bisa disebut juga opinion mining merupakan bagian dari data mining yang sering digunakan untuk menganalisis teks dari opini yang mengandung polaritas yang nantinya akan menghasilkan data berupa informasi yang memiliki nilai positif dan negatif [13]. Tugas dasar analisis sentiment adalah dengan mengumpulkan data atau teks yang ada menjadi sebuah kalimat atau dokumen, yang kemudian mengkategorikan kalimat atau dokumen tadi menjadi bentuk positif atau negatif.

## 2.4 word2vec
Word2vec  merupakan  model  yang  digunakan  untuk  menghitung  representasi  suatu  kata  menjadi  vektor.  Model word2vec dapat menghasilkan output berupa vektor dengan input berupa korpus teks  [14]. Word2vec memiliki dua tipe model arsitektur yaitu, Continuous Bag of Words (CBOW) dan Skip-Gram. Pada penelitian ini akan digunakan CBOW.  CBOW  memprediksi  setiap  kemunculan  kata  berdasarkan  kata-kata  tetangganya.  Vektor  yang  dihasilkan nantinya akan digunakan sebagai fitur klasifikasi. Word2vec dapat membantu meningkatkan kinerja pada klasifikasi dikarenakan  pada  word2vec,  kata  yang  sama memiliki  vektor  yang  sama  [15]. Ilustrasi  CBOW  dapat  dilihat  pada Gambar 2.
Gambar 2. Word2vec CBOW
Pada  Gambar  2  ketika  kata-kata  konteks  dimasukkan,  komponen  CBOW  menyimpulkan  kata  targetnya. Lapisan input menerima W(t) = {W(t-2), W(t+2),….., W(t-1), W(t+1)} sebagai argumen, dimana W(t) menunjukkan kata-kata. Lapisan projection dianggap sebagai susunan vektor multidimensi yang menyimpan jumlah dari beberapa vektor. Lapisan output merupakan lapisan yang menampilkan hasil dari vektorisasi [16].

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI: 10.30865/mib.v7i1.5575
Youga Pratama , Copyright © 2023, MIB , Page 532 Submitted: 21/01/2023 ; Accepted: 31/01/2023 ; Published: 31/01/2023

## 2.5 Pre-Processing
Pre-Processing  merupakan  tahapan  data  yang  diperoleh  dikumpulkan  menjadi  satu  dokumen  yang  kemudian  akan dilakukan analisis. Pre-processing ini sendiri dibagi menjadi beberapa bagian yaitu sebagai berikut:

## 2.5.1 Case Folding
Case folding adalah proses dimana semua huruf yang ada diubah menjadi huruf kecil. Berikut merupakan contoh dari case folding
Tabel 1. Hasil dari Case Folding Sebelum Sesudah RT @barikade_98: Dukung Penuh Penggunaan Kendaraan Dinas Listrik rt @barikade_98 dukung penuh penggunaan kendaraan dinas listrik

## 2.5.2 Tokenizing
Tokenizing  adalah  proses  untuk  memecah  kata  menjadi  beberapa  bagian.  Hasil  kata  yang  sudah  dipecah  ini  yang disebut  token.  Tokenizing  juga  biasa  digunakan  untuk  menghapus  tanda  baca  yang  tidak  akan  digunakan  dalam Preprocessing [11]. Berikut merupakan contoh dari tokenizing
Tabel 2. Hasil dari Tokenizing
Sebelum
Sesudah
dukung penuh penggunaan kendaraan dinas listrik  ‘dukung’, ‘penuh’, ‘penggunaan’, ‘kendaraan’, ‘dinas’, ‘listrik’

## 2.5.3 Stopwords
Stopwords  adalah  penghapusan  kata  yang  tidak  penting  atau  tidak  dibutuhkan  berupa  kata  keterangan  dan  kata sambung [17]. Berikut merupakan contoh dari stopwords
Tabel 3. Hasil dari Stopwords
Sebelum Sesudah
dukung penuh penggunaan kendaraan dinas listrik  'dukung', 'penuh', 'kendaraan', 'listrik'

## 2.5.4 Stemming
Stemming adalah proses mengubah suatu  kata menjadi  ke bentuk  aslinya atau kata dasar [11]. Berikut merupakan contoh dari stemming
Tabel 4. Hasil dari Stemming Sebelum Sesudah
dukung penuh penggunaan kendaraan dinas listrik  'dukung', 'penuh', 'guna', 'kendara', 'dinas', 'listrik'

## 2.6 PCA
Principal  Component Analysis  (PCA)  adalah  metode  untuk  mereduksi  dimensi  suatu  data  untuk  dapat  mengambil informasi  penting dalam data yang besar [18]. PCA mereduksi  dimensi  suatu  data, menemukan pola pada dimensi paling tinggi, dan memvisualisasikannya. PCA juga bisa disebut sebagai cara dalam mengidentifikasi fitur yang paling relevan  dari  sekumpulan  fitur-fitur  yang  bergantung  secara  linear.  Ruang  dimensi  paling  rendah  terbaik  dapat ditentukan dengan eigenvector terbaik dari matriks konvarian suatu data [19].

## 2.7 Logistic Regression
Logistic regression adalah metode statistik yang dapat menganalisis multivariat dan pemodelan variabel biner. Analisis multivariat  dapat  memperkirakan  koefisien  pada  setiap  prediktor  yang  termasuk  kedalam  model  akhir  dan menyesuaikannya dengan prediktor lain [20]. Logistic regression memiliki fungsi dalam menentukan beberapa fungsi linier yang dapat dinyatakan sebagai berikut:
Logit (P)=β0+ β1X1+β2X2….βkXk (1) P = porbabilitas fitur X1,X2…Xk = nilai prediktor β1, β2… βk = intersepsi model [21]

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI: 10.30865/mib.v7i1.5575
Youga Pratama , Copyright © 2023, MIB , Page 533 Submitted: 21/01/2023 ; Accepted: 31/01/2023 ; Published: 31/01/2023

## 2.8 Analisis Performansi
Setelah semua tahapan dilakukan, maka selanjutnya akan dilakukan menganalisis performansi dari sistem yang sudah dibuat.  Pada  penelitian ini  analisis  performansi  akan  dihitung  berdasarkan  hasil  dari  akurasi,  F1-score,  recall,  dan precision menggunakan metode confusion matrix sebagai berikut:

## Tabel 5. Confusion Matrix
Positif  Negatif Positif TP FP Negatif FN TN Akurasi = 𝑇𝑃 + 𝑇𝑁
𝑇𝑜𝑡𝑎𝑙 𝑠𝑒𝑙𝑢𝑟𝑢ℎ 𝑑𝑎𝑡𝑎
Precision = 𝑇𝑃
𝑇𝑃 + 𝑇𝑁
Recall = 𝑇𝑃 𝑇𝑃 + 𝐹𝑁
F1-score = 2 𝑥 (𝑝𝑟𝑒𝑐𝑖𝑠𝑖𝑜𝑛 𝑥 𝑟𝑒𝑐𝑎𝑙𝑙) 𝑝𝑟𝑒𝑐𝑖𝑠𝑖𝑜𝑛+𝑟𝑒𝑐𝑎𝑙𝑙 [4]

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN

## 3.1 Pengumpulan Data
Data opini atau tweet yang digunakan pada penelitian ini dikumpulkan menggunakan metode crawling dan fitur API pada twitter. Data yang akan digunakan berkaitan dengan kata kunci kendaraan listrik. Kata kunci yang digunakan dalam  penelitian  ini  ada  3  yaitu:  #kendaraanlistrik,  #mobillistrik,  dan  #motorlistrik. Jumlah  data  yang  telah dikumpulkan dan telah dilakukan penghapusan duplikat secara manual sebanyak 1.874 data tweets dalam bentuk file dengan  format  XLSX.  Pelabelan  data  pada  penelitian  ini  dilakukan  secara  manual  untuk  memastikan  ketepatan sentimen pada data yang ada. Jumlah data berdasarkan sentimennya dapat dilihat pada Gambar 3.
Gambar 3. Jumlah data berdasarkan sentiment

## 3.2 Hasil Pengujian
Pada penelitian ini dilakukan dua skenario pengujian. Pada skenario pertama akan dilakukan pengklasifikasian hanya menggunakan logistic regression, lalu pengujian akan menggunakan rasio data yang berbeda untuk menentukan rasio dengan  akurasi  terbaik.  Pada  skenario  kedua  pengklasifikasian  akan  dilakukan  dengan  menggunakan  logistic regression dan PCA digunakan sebagai  ekstraksi fitur, lalu dalam pengujian ini  juga akan menggunakan rasio  data

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI: 10.30865/mib.v7i1.5575
Youga Pratama , Copyright © 2023, MIB , Page 534 Submitted: 21/01/2023 ; Accepted: 31/01/2023 ; Published: 31/01/2023
yang berbeda untuk menentukan rasio dengan akurasi terbaik. Pada penelitian ini penilaian performa yang digunakan adalah nilai akurasi, F1-Score, Recall, dan Precision. Hasil dari skenario 1
Tabel 6. Hasil skenario 1 Model Rasio Akurasi (%)  F1-Score (%)  Recall (%)  Precision (%) 70:30:00 86 87 91 86 80:20:00 87 88 93 84,4 Logistic Regression  90:10:00 87,9 89,9 92 87,9
Performansi dari klasifikasi logistic regression tanpa menggunakan kombinasi PCA ini dapat dilihat bahwa nilai terbaik didapatkan dengan akurasi sebesar 87,9%, nilai F1-score sebesar 89,9%, nilai precision sebesar 87,9% pada rasio 90:10 dan nilai recall sebesar 93% pada rasio 80:20. Hasil dari skenario 2 (Logistic Regression, dan PCA)
Tabel 7. Hasil skenario 2 dengan menggunakan PCA
Model Rasio Akurasi (%)  F1-Score (%)  Recall (%)  Precision (%) 70:30:00 84,7 91,6 97,7 86,3 80:20:00 88 92,7 98 88 Logistic Regression + PCA  90:10:00 90 94 99 90
Pada performansi dari klasifikasi logistic regression dengan menggunakan PCA ini dapat dilihat bahwa nilai terbaik didapatkan dengan akurasi sebesar 90%, F1-score sebesar 94%, recall sebesar 99%, dan precision sebesar 90% pada  rasio  90:10.  Hasil  dari  pengujian  klasifikasi  logistic regression  dengan  mengombinasikan  dengan  PCA  dapat meningkatkan akurasi, F1-score, recall, dan precision pada rasio rasio 80:20 dan 90:10, sedangkan pada rasio 70:30 mengalami penurunan pada akurasinya tetapi tetap mengalami kenaikan pada nilai F1-score, recall, dan precision.

## 4. KESIMPULAN
Pada  penelitian  ini,  penggabungan  klasifikasi  logistic  regression  dengan  PCA  sebagai  optimasi  klasifikasi  telah diimplementasikan dalam analisis sentimen ini. Dataset yang digunakan berupa opini dalam bahasa Indonesia dengan data opini sebanyak 1.874 data tweet  dengan pembahasan terkait kendaraan listrik. Penggunaan klasifikasi  logistic regression  dengan  metode  PCA  mendapatkan  niali  akurasi,  F1-score,  recall,  dan,  precision  yang  lebih  baik  jika dibandingkan  dengan  logistic  regression  saja.    Seperti  yang  dapat  dilihat  pada  Tabel  7.  Pertambahan  nilai  yang didapatkan tidak cukup signifikan pada nilai akurasi yang didapat, bahkan pada pembagian rasio 70:30 akurasi yang didapat menurun sebesar 1,3% walaupun pada nilai F1-score dan recall mendapatkan pertambahan nilai yang besar. yang  dapat  dikatakan  tidak  cukup  baik.  Penggunaan  dataset  yang  lebih  banyak  dapat  digunakan  pada  penelitian selanjutnya  dalam  meningkatkan  akurasi  yang  didapat.  Kemudian  penggunaan  algoritma  klasifikasi  yang  berbeda dapat menjadi perbandingan untuk mencari akurasi yang lebih baik.

## REFERENCES
[1] A.  Agustian,  T.  Tukiro,  dan  F.  Nurapriani,  “Analisis  Sentimen,  Text  Mining  Penerapan  Analisis Sentimen Dan Naive Bayes Terhadap Opini Penggunaan Kendaraan Listrik Di Twitter”, TIKA, vol. 7, no. 3, hlm. 243-249, 2022, doi:  https://doi.org/10.51179/tika.v7i3.1550
[2] V.  Tulus  Pangapoi  Sidabutar,  “Kajian  pengembangan  kendaraan  listrik  di  Indonesia:  prospek  dan hambatannya”, jpe, vol.
15,
no. 1, pp. 21-38, May 2020, doi:
https://doi.org/10.22437/paradigma.v15i1.9217
[3] Biro Komunikasi dan Informasi Publik, (2022), “Menhub Dorong Instansi Pusat dan Daerah Jadi Role Model  Penggunaan  Kendaraan  Listrik”,  [Online].  Tersedia:  https://dephub.go.id/post/read/menhub- dorong-instansi-pusat-dan-daerah-jadi-role-model-penggunaan-kendaraan-listrik  [Diakses  13  Januari 2023]
[4] A. Riyadi et al., "Pengukuran Sentimen Sosial Terhadap Teknologi Kendaraan Listrik: Bukti Empiris di Indonesia", EXPERT: Jurnal Manajemen Sistem Informasi dan Teknologi, Vol 11, No 2, 2021, doi: http://dx.doi.org/10.36448/expert.v11i2.2171
[5] APJII,  (2022),  “Survei  Penetrasi  dan  Perilaku  Penggunaan  Internet  “,  [Online].  Tersedia: https://apjii.or.id/survei/surveiprofilinternetindonesia2022-21072047 [Diakses 21 Desember 2022]

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI: 10.30865/mib.v7i1.5575
Youga Pratama , Copyright © 2023, MIB , Page 535 Submitted: 21/01/2023 ; Accepted: 31/01/2023 ; Published: 31/01/2023
[6] F.  Handayani,  dan  M.  Mustikasari,  “SENTIMENT  ANALYSIS  OF  ELECTRIC  CARS  USING RECURRENT  NEURAL  NETWORK  METHOD  IN  INDONESIAN  TWEETS”,  Jurnal  Ilmiah KURSOR, vol. 10, no. 04, hlm. 153-158, 2020, doi: https://doi.org/10.21107/kursor.v10i4.233
[7] A. Santoso, A. Nugroho, and A. S. Sunge, “Analisis Sentimen Tentang Mobil Listrik Dengan Metode Support Vector Machine Dan Feature Selection Particle Swarm Optimization”, jpcs, vol. 2, no. 1, pp. 24-31, Jul. 2022, doi: https://doi.org/10.37366/jpcs.v2i1.1084
[8] F. J. Costello and K. C. Lee, “Exploring the Sentiment Analysis of Electric Vehicles Social Media Data by Using Feature Selection Methods,” Journal of Digital Convergence, vol. 18, no. 2, pp. 249–259, Feb. 2020, doi: https://doi.org/10.14400/JDC.2020.18.2.249
[9] A.  K.  Jean  et  al.,  "Application  based  on  Hybrid  CNN-SVM  and  PCASVM  Approaches  for Classification of Cocoa Beans", International Journal of Advanced Computer Science and Applications (IJACSA), vol. 13, no. 9, 2022, doi: 10.14569/IJACSA.2022.0130927
[10] B. Nugraha, “Metode Klasifikasi Analisis Sentimen pada Media Sosial”, Syntax J. Inf., vol. 9, no. 2, pp. 119–123, Dec. 2020, doi: https://doi.org/10.35706/syji.v9i2.3593
[11] W. Yulita et al., "ANALISIS SENTIMEN TERHADAP OPINI MASYARAKAT TENTANG VAKSIN COVID-19 MENGGUNAKAN ALGORITMA NAÏVE BAYES CLASSIFIER", JDMSI, vol. 2, no. 2, hlm. 1-9, 2021, doi: https://doi.org/10.33365/jdmsi.v2i2.1344
[12] D. K. Wardy et al., "Clustering Artikel pada Portal Berita Online Menggunakan Metode K-Means", JITTER:  Jurnal  Ilmiah  Teknologi  dan  Komputer,  vol.  3,  no.  1,  pp.  985-993,  mar.  2022,  [Online]. Tersedia: https://ojs.unud.ac.id/index.php/jitter/article/view/84732 [Diakses 19 Januari 2023]
[13] B. Laurensz and Eko Sediyono, “Analysis of Public Sentiment on Vaccination in Efforts to Overcome the  Covid-19  Pandemic”,  JNTETI,  vol.  10,  no.  2,  pp.  118-123,  May  2021,  doi: https://doi.org/10.22146/jnteti.v10i2.1421
[14] A. K. Sharma et al., "Sentimental Short Sentences Classification by Using CNN Deep Learning Model with  Fine  Tuned  Word2Vec",  Procedia  Computer  Science,  vol.  167,  pp.  1139-1147,  2020,  doi: 10.1016/j.procs.2020.03.416
[15] M. A. Fauzi, "Word2Vec model for sentiment  analysis of product reviews in Indonesian language", IJECE, vol. 9, no. 1, pp. 525-530, Fe. 2019, doi: http://doi.org/10.11591/ijece.v9i1.pp525-530
[16] A.  Fesseha,  S.  Xiong,  E.  D.  Emiru,  M.  Diallo,  and  A.  Dahou,  “Text  Classification  Based  on Convolutional  Neural  Networks  and  Word  Embedding  for  Low-Resource  Languages:  Tigrinya,” Information, vol. 12, no. 2, p. 52, Jan. 2021, doi: 10.3390/info12020052
[17] A.  P.  Giovani  et  al.,  "ANALISIS  SENTIMEN  APLIKASI  RUANG  GURU  DI  TWITTER MENGGUNAKAN ALGORITMA KLASIFIKASI", Jurnal TEKNOINFO, vol. 14, no. 2, pp. 116-124, 2020, doi: https://doi.org/10.33365/jti.v14i2.679
[18] A. S. Ritonga, I. Muhandhis, "TEKNIK DATA MINING UNTUK MENGKLASIFIKASIKAN DATA ULASAN DESTINASI WISATA MENGGUNAKAN REDUKSI DATA PRINCIPAL COMPONENT ANALYSIS  (PCA)",  Jurnal  Ilmiah  Edutic,  vol.  7,  no.  2,  pp.  124-133,  Mei.  2022,  doi: https://doi.org/10.21107/edutic.v7i2.9247
[19] D.  K.  Choubey  et  al.,  "Performance  evaluation  of  classifcation  methods  with  PCA  and  PSO  for diabetes",  Netw  Model  Anal  Health  Inform  Bioinforma,  vol.  9,  no.  5,  2020,  doi: https://doi.org/10.1007/s13721-019-0210-8
[20] M.  E.  Shipe  et  al.,  "Developing  prediction  models  for  clinical  use  using  logistic  regression:  an overview", J Thorac Dis, Mar. 2019, doi: 10.21037/jtd.2019.01.25
[21] H.  M.  Ahmed  et  al.,  "Sentiment  Analysis  of  Online  Food  Reviews  using  Big  Data  Analytics",
Elementary Education Online, vol. 20, no. 2, pp. 827-836,  Apr.2021, doi:
10.17051/ilkonline.2021.02.93