## ANALISIS SENTIMEN KOMENTAR VIDEO MOBIL LISTRIK DI PLATFORM YOUTUBE DENGAN METODE NAIVE BAYES
Ayu Karimah 1 , Gifthera Dwilestari 2 , Mulyawan 3
1 Teknik Informatika, STMIK IKMI Cirebon
2,3 Sistem Informasi, STMIK IKMI Cirebon Jl. Perjuangan No.10B, Karyamulya, Kec. Kesambi, Kota Cirebon, Jawa Barat 45135 ayukarimah669@gmail.com

## ABSTRAK
Dalam  era  perkembangan  teknologi  yang  pesat,  mobil  listrik  menjadi  inovasi  utama  dalam  industri otomotif.  Namun,  analisis  sentimen  menunjukkan  adanya  tantangan,  terutama  kurangnya  pemahaman masyarakat  tentang  mobil  listrik  yang  mempengaruhi  persepsi  negatif.  Penelitian  ini  bertujuan  menganalisis sentimen  masyarakat  terhadap  mobil  listrik  di  Indonesia  melalui  konten YouTube ,  menggunakan  algoritma Naive  Bayes .  Metode Knowledge  Discovery  in  Databases (KDD)  digunakan  untuk  mengumpulkan  dan menganalisis opini masyarakat. Evaluasi model menggunakan RapidMiner menunjukkan peningkatan signifikan dengan  penerapan  teknik SMOTE  Upsampling ,  meningkatkan  akurasi  dari  50,70%  menjadi  70,69%.  Analisis kelas menunjukkan peningkatan true positive , true negative , dan true neutral . Meskipun algoritma Naive Bayes memberikan  akurasi  70,69%, presisi 43.64%,  dan recall 39.48%,  penelitian  ini  memiliki  kekurangan  dan disarankan  untuk  membandingkan  algoritma  klasifikasi  lain,  memperluas  dataset,  dan  menguji  kombinasi algoritma yang lebih luas. Rekomendasi juga mencakup penerapan hasil penelitian ke mesin klasifikasi dengan pengujian lebih lanjut. Studi ini memberikan wawasan untuk meningkatkan pemahaman dan penerimaan mobil listrik di masyarakat Indonesia.
Kata kunci : Analisis Sentimen, Naive Baye, Mobil Listrik, Youtube.

## 1. PENDAHULUAN
Dalam  era  modern  yang  dipenuhi  dengan kemajuan  teknologi,  dampaknya  terasa  signifikan  di berbagai  aspek  kehidupan,  termasuk  dalam  industri otomotif.  Salah  satu  perkembangan  terkini  yang menonjol adalah mobil listrik, sebuah kendaraan yang menggunakan  motor  listrik  sebagai  penggerak  utama dan baterai sebagai sumber energi. Keunggulan mobil listrik  meliputi  efisiensi  energi  dan  dampak lingkungan  yang  positif.  Meski  begitu,  di  Indonesia, adopsi  mobil  listrik  masih  terbatas.  Oleh  karena  itu, diperlukan  analisis  sentimen  untuk  memahami pandangan  masyarakat  terhadap  mobil  listrik,  guna mendukung pengembangan dan peningkatan penggunaannya di Indonesia.
Permasalahan  yang  muncul  terkait  analisis sentimen terhadap  mobil  listrik  mencakup kurangnya informasi dan pemahaman masyarakat, yang mengakibatkan  pandangan  kurang  positif  terhadap teknologi  ini.  Selain  itu,  kendala  infrastruktur  dan harga  yang  tinggi  turut  menjadi  hambatan.  Analisis sentimen  di  media  sosial,  khususnya YouTube , dianggap  sebagai  pendekatan  yang  relevan  untuk menilai pandangan masyarakat terhadap mobil listrik.
Sejumlah penelitian sebelumnya telah menjalankan  analisis  sentimen  dengan  menggunakan
berbagai  metode.  Studi  oleh  [1]  menggunakan metode Support  Vector  Machine dan Feature Selection Particle Swarm Optimization , yang berhasil meningkatkan  akurasi  hasil  analisis  sentimen.  Studi lain  oleh  [2])  menggunakan  algoritma VADER dan menunjukkan  bahwa  sebagian  besar  sentimen  publik terhadap mobil listrik adalah positif. Sebaliknya, studi oleh  [3]  menggunakan algoritma Logistic Regression dan Principal  Component  Analysis dengan  akurasi yang mencapai 90%.
Tujuan utama penelitian ini adalah menganalisis sentimen  masyarakat  di YouTube terhadap  mobil listrik  dengan  menggunakan  algoritma Naive  Bayes . Data sentimen berasal dari media sosial YouTube , dan penelitian ini diharapkan dapat memberikan gambaran  tentang  persepsi  masyarakat  terhadap mobil  listrik  serta  membantu  dalam  pengambilan keputusan terkait pengembangan mobil listrik di masa depan.
Penelitian  ini  memilih  metode analisis sentimen dengan  algoritma Naive  Bayes karena  sederhana  dan efektif dalam mengklasifikasikan data teks. Algoritma ini memperhitungkan probabilitas kemunculan  kata-kata  dalam  kelas  sentimen  tertentu, memberikan  kontribusi  penting  dalam  memahami pandangan masyarakat secara menyeluruh.
Hasil  penelitian  ini  diharapkan  dapat  memberikan kontribusi  pada  pemahaman  pandangan  masyarakat terhadap  mobil  listrik  di YouTube dan  mendukung keputusan  terkait  pengembangan  teknologi  ini  di masa  depan.  Implikasi  praktisnya  mencakup  manfaat bagi praktisi dan peneliti di bidang otomotif, serta
potensi dampak positif pada perkembangan teknologi ramah  lingkungan  di  sektor  otomotif.  Studi  ini  juga dapat  dijadikan  acuan  untuk  penelitian  lebih  lanjut dalam analisis sentimen pada YouTube terhadap topik tertentu,  dengan  algoritma Naive  Bayes sebagai metode yang dapat diandalkan.
2. TINJAUAN PUSTAKA
2.1. Text mining
Menurut  Charles  Joergensen  E  Munthe Text Mining adalah  suatu  teknik  yang  dapat  digunakan untuk  klasifikasi,  di  mana  text  mining  merupakan variasi  dari data  mining yang  berusaha  menemukan pola  menarik  dari  sekumpulan  data  teks  yang  besar. Selain  itu, text  mining juga  dapat  diartikan  sebagai penerapan  konsep  dari  teknik data  mining untuk mencari  pola  dalam  teks,  dengan  tujuan  mencari informasi  yang  bermanfaat  untuk tujuan  tertentu  [4]. Text  mining merujuk  pada  proses  penambangan  data dalam  bentuk  teks,  khususnya  dokumen,  dengan tujuan  mengidentifikasi  kata-kata  yang  terdapat dalam  dokumen  tersebut.  Analisis  keterkaitan  antara kata-kata  ini  kemudian  dapat  dilakukan  untuk mendapatkan  pemahaman  lebih  lanjut  terhadap  isi dokumen tersebut [5].

## 2.2. Naive Bayes algorithm
Naive  Bayes ,  yang  diperkenalkan  oleh  ilmuwan Inggris  Thomas  Bayes,  melakukan  prediksi  peluang di  masa  depan  berdasarkan  pengalaman  masa  lalu. Metode Naive Bayes juga dianggap sangat baik dalam mengklasifikasikan  dokumen  jika  dibandingkan dengan  metode  klasifikasi  lainnya,  terutama  dalam hal akurasi  [6].  Metode Naive Bayes dikenal sebagai teknik klasifikasi yang menggunakan teori probabilitas  untuk  menentukan  probabilitas  suatu klasifikasi  tertentu  berdasarkan  frekuensi  setiap klasifikasi pada data pelatihan [7]

## 2.3. Sentiment analysis
Analisis  sentimen,  atau  yang  juga  dikenal sebagai  penambangan  opini,  merupakan  bidang  studi yang  menyelidiki  pandangan,  sentimen,  evaluasi, penilaian,  sikap,  dan  emosi  terhadap  entitas  seperti produk,  layanan,  organisasi,  individu,  masalah, peristiwa,  topik,  dan  atribut  yang  terkait.  Bidang  ini melibatkan  berbagai  aspek  dan  memiliki  berbagai istilah  serta  fungsi  yang  sedikit  berbeda,  termasuk analisis  sentimen,  penambangan  opini,  ekstraksi pendapat, sentimen penambangan, analisis subjektivitas,  analisis  pengaruh,  analisis  emosi,  dan peninjauan penambangan. Meskipun istilah-istilah ini memiliki  perbedaan,  semuanya  dapat  dimasukkan  ke dalam  kategori  analisis  sentimen  atau  penambangan opini.  Meskipun  dalam  industri,  istilah  analisis sentimen  lebih  umum  digunakan,  baik  di  industri maupun di dunia akademis, sering kali istilah analisis sentimen  dan  penambangan  opini  digunakan  secara bersamaan [8].

## 2.4. Mobil Listrik
konsep  inovasi  pertama  menggunakan  mobil listrik diperkenalkan pada tahun 1828 dan diproduksi untuk pertama kalinya pada tahun 1884. Antara tahun 1897  dan  1900,  sekitar  28%  dari  seluruh  kendaraan yang beredar di pasaran merupakan kendaraan listrik. Meskipun  mobil  listrik  lebih  populer  pada  periode
tersebut,  daya  saingnya  tergerus  oleh  kendaraan berbahan  bakar  minyak  karena  harga  minyak  dunia yang  masih  rendah.  Seiring  waktu,  minat  terhadap mobil  listrik  menurun,  dan  konsep  ini  hampir terlupakan  hingga  munculnya EV1  General  Motors pada  tahun  1996.  Meskipun  konsep  ini  awalnya kurang  dikenal,  namun  berhasil  menjadi  tren  yang populer,  menjadi  salah  satu  momen  penting  dalam kebangkitan  mobil  listrik.  Kesuksesan General Motors mendorong  produsen  mobil  besar  lainnya, seperti  Ford,  Toyota,  dan  Honda,  untuk  menggali potensi mereka dan ikut serta dalam memperkenalkan produk kendaraan listrik masing-masing [9].

## 2.5. YouTube
YouTube digunakan  untuk  berbagai  informasi, pendapat,  dan  perasaan  tentang  berbagai  topik. YouTube juga  merupakan  situs  berbagi  media  yang merupakan  salah  satu  jenis  hiburan  virtual  untuk berbagi  media  video  dan  suara. YouTube telah menjadi  salah  satu  platform  paling  populer  untuk menonton video saat ini. Oleh karena itu,  sangat sulit untuk  memahami  apakah  pengguna  internet  yang menggunakan  situs YouTube umumnya  positif, negatif, atau netral [10].

## 2.6. Rapidminer
RapidMiner  merupakan  aplikasi  yang  berfungsi sebagai  sarana pembelajaran  ilmu data  mining. Basis ini  dikembangkan  oleh  sebuah  perusahaan  yang berspesialisasi  dalam    data  besar  di  semua  tingkatan di  bidang  bisnis,  penelitian,  pembelajaran,  dan analisis  yang  menguntungkan.  RapidMiner  memiliki ratusan  solusi  pembelajaran  untuk  pengelompokan, klasifikasi, asosiasi, dan analisis regresi [11].

## 3. METODE PENELITIAN
Penelitian ini menggunakan pendekatan kuantitatif  untuk  menilai  tingkat  akurasi  tertinggi serta  mengevaluasi  sentimen  pengguna Youtube , apakah  bersifat  positif  atau  negatif,  yang  dapat mempengaruhi  persepsi  masyarakat  terhadap  Mobil Listrik.
Gambar 1. Tahapan Metode Penelitian

## 3.1. Sumber Data
Sumber  data  ini  diperoleh  melalui  pengambilan sampel data dari Kaggle, specifically from https://www.kaggle.com/datasets/billycemerson/anali sis-sentimen-terkait-intensif-mobil-listrik . Pengolahan data  dilakukan  menggunakan  algoritma Naive  Bayes
setelah  melakukan  pra-pemrosesan  pada  komentar- komentar yang ada. Meskipun tidak ada sumber data yang  secara  eksplisit  membahas  penelitian  ini, terdapat  beberapa  sumber  yang  membicarakan penggunaan  algoritma Naive  Bayes dalam  analisis sentimen. Selain  itu, juga terdapat  beberapa referensi yang  membahas  penerapan  algoritma Naive  Bayes dalam analisis sentimen.

## 3.2. Teknik Analisis Data
Dalam  studi  yang  berjudul  " Analisis  Sentimen Komentar  Video  Mobil  Listrik  Di Platform Youtube
Dengan Metode Naive Bayes ",
analisis data diterapkan  melalui  metode  pendekatan Knowledge Discovery  in  Databases (KDD).  Setelah  data terkumpul, analisis dilakukan menggunakan algoritma Naïve  Bayes untuk  meramalkan  sentimen masyarakat di media sosial terkait dengan pandangan terhadap  mobil  listrik.  Langkah-langkah  dalam menganalisis data dalam penelitian dengan pendekatan KDD mencakup:

## 3.2.1. Data Selection
Pada fase ini, metode Knowledge Discovery in Databases (KDD) diterapkan untuk pemilihan atribut dan  pengumpulan  data.  Data  yang  dikumpulkan mencakup  informasi sentimen  yang  diberikan  oleh pengguna  di  platform YouTube .  Dataset  ini  berasal dari  program open  source Kaggle dan    terdiri  dari total  1517  entri  data  dengan  tiga  atribut:  nama  akun, komentar, dan label.

## 3.2.2. Pre-processing
Tahap  pembersihan  dan  perbaikan  data merupakan  langkah  penting  dalam  mengelola  data yang  seringkali  tidak  terstruktur  dan  mengandung beragam  karakter  setelah  pengumpulan  data.  Tujuan utama dari preprocessing adalah untuk menghilangkan noise atau  gangguan  yang  tidak diinginkan  dalam  data.  Dalam  tahap  ini,  beberapa langkah yang diterapkan meliputi:
a. Pembersihan Data
Proses  mengidentifikasi  dan  menghapus  elemen- elemen  data  yang  tidak  relevan  atau  tidak diinginkan, seperti karakter khusus, spasi berlebih, atau entitas yang tidak bermanfaat.
b. Pelipatan Case Melibatkan standardisasi huruf dalam data, seperti mengubah  seluruh  teks  menjadi  huruf  kecil  atau huruf  besar,  untuk  memastikan  konsistensi  dan memudahkan analisis lebih lanjut
c. Tokenisasi Memecah  teks  atau  kalimat  menjadi  unit-unit lebih kecil yang disebut token. Token bisa berupa kata, frasa, atau karakter, memudahkan pemrosesan dan analisis lebih lanjut.
d. Pemfilteran Proses  menghilangkan  atau  menyaring  elemen- elemen  yang  tidak  relevan  atau  tidak  diinginkan dalam  data.  Misalnya,  menghapus stop  words
(kata-kata  umum  yang  sering  tidak  memberikan makna tambahan) atau menghapus kata-kata yang tidak sesuai dengan tujuan analisis.
e. Data Mining Dalam  tahap data  mining ini,  digunakan  metode algoritma Naive  Bayes untuk  mengklasifikasikan analisis  sentimen  berdasarkan  data  yang  telah melalui  proses preprocessing hingga  pembobotan kata  dengan  metode  tf-idf.  Setelah  berhasil melatih data, langkah selanjutnya adalah melakukan pengujian menggunakan data uji untuk mengevaluasi  akurasi  klasifikasi  yang  telah dilakukan.
f. Evaluasi Hasil  dari  proses data  mining menghasilkan  pola informasi yang perlu disajikan dalam format yang dapat dimengerti oleh para pemangku kepentingan.  Evaluasi  dilakukan  dengan  tujuan memeriksa akurasi hasil klasifikasi, yang melibatkan perhitungan nilai yang telah ditentukan sebelumnya. Tahap evaluasi menggunakan perhitungan tabel matriks klasifikasi  ( confusion  matrix )  sebagai  dasar evaluasi.

## 4. HASIL DAN PEMBAHASAN
Penelitian  ini  memanfaatkan  dataset  yang diperoleh  dari  situs  resmi  Kaggle,  yang  terdiri  dari ulasan  pengguna  YouTube  sebagai  respons  terhadap kata  kunci  "Mobil  Listrik".  Jumlah  keseluruhan  data dalam  dataset  ini  mencapai  1517  entri.  Dataset  ini terdiri  dari  tiga  atribut  utama,  yaitu  nama_akun, coment,  dan  label.  Dapat  dilihat  pada  table  3.1 dataset
Tabel 1. Dataset Nama_akun Coment Label Sqn Ldr saran sih bikin   harga ionic sama kayak brio insya alloh laris manis positif lushen ace problem subsidi kualitas diturunin harga dinaikin usaha gitu cari cuan subsidi sebab inflasi paling gede negatif Fatih Al- Ayyubi baik kualitas kembang dulu baik kualitas motor motor pabrikan jepang positif

## 4.1. Data Selection
Gambar 2. Set Role
Set  Role dalam RapidMiner berfungsi  untuk menentukan  peran  dari  suatu  atribut  dalam  dataset. Untuk  membuat  pemodelan  prediktif  lebih  mudah dan  efisien,  atribut  harus  diberi  peran  sehingga
RapidMiner  dapat  memahami  penggunaan  atribut  ini dalam analisis dan pemodelan data.

## 4.2. Process Document
Dokumen  Proses  adalah  bagian  dari  alat pengolah kata yang memungkinkan Anda menganalisis  dan  mengelola  data  teks.  Ini  mencakup beberapa  atribut  lain  seperti Tokenize , transform cases , stopwords , dan filter tokens .
Gambar 3. Process Document
Proses pengolahan data yang mendukung proses pembelajaran  algoritma  mengambil  langkah-langkah penting  yang  memungkinkan  data  yang  sebelumnya tidak  terstruktur  diubah  menjadi  format  yang  lebih terstruktur.
Pertama,  tokenisasi  dilakukan  untuk  memecah teks  menjadi  unit-unit  lebih  kecil  yang  disebut token untuk memudahkan analisis lebih lanjut. Selanjutnya, langkah  peka  huruf  besar-kecil  dilakukan  untuk mengubah semua karakter dalam teks ke format huruf besar-kecil  tertentu,  seperti  huruf  kecil  atau  huruf besar. Proses ini dilanjutkan dengan pemfilteran kata, yaitu  menghilangkan  kata-kata  tertentu  berdasarkan aturan  atau  kriteria  tertentu  yang  relevan.  Selain  itu, ada langkah  pemfilteran  kata  berhenti yang menghilangkan  kata-kata  yang  sering  muncul  dari teks  yang  kemungkinan  besar  tidak  memberikan informasi  penting.  Terakhir,  Anda  dapat  menghapus token  dan  kata-kata  yang  tidak  perlu  berdasarkan sejumlah  karakter  tertentu,  sehingga  Anda  dapat fokus pada informasi yang lebih relevan.
Semua  langkah  ini  merupakan  proses  penting dalam  mengubah  data  awal  menjadi  data  terstruktur, yang  memfasilitasi  proses  analisis  dan  pembelajaran algoritma selanjutnya.

## 4.3. SMOTE Upsamplimg
SMOTE , atau Synthetic Minority Over-sampling Technique ,  adalah  suatu  teknik oversampling yang digunakan dalam machine learning untuk menangani ketidakseimbangan kelas pada data. Ketidakseimbangan  kelas  terjadi  ketika  jumlah sampel  dalam  satu  kelas  jauh  lebih  besar  atau  lebih kecil  dibandingkan  dengan  kelas  lainnya.  Dalam konteks oversampling ,  fokusnya  adalah  pada  kelas minoritas.  Ini  diterapkan  dalam  tugas  klasifikasi dengan  tujuan  meningkatkan  performa  model  untuk sebagian data yang spesifik.

## Gambar 4. SMOTE Upsampling
4.4. Transformation Tahap transformasi
merupakan tahap
transformasi data ke dalam  format  yang dapat diolah pada  tahap data  mining ,  yaitu  data  diubah  menjadi teks nominal dan dari nominal menjadi teks.
Gambar 5. Nominal to Text

## 4.5. Data Mining
Dalam  fase  ini,  model  yang  menggunakan metode  naive  bayes  diimplementasikan  melalui serangkaian  operator  dalam  platform  analisis  data. Langkah  pertama  melibatkan  operator  Read  CSV, yang  berfungsi  untuk  mengakses  data  pelatihan. Operator  ini  terhubung  dengan  Set  Role,  yang mengubah  peran  target  menjadi  label,  dan  kemudian terhubung dengan  Nominal  to  Text  untuk  mengubah nilai nominal menjadi teks.
Proses selanjutnya melibatkan operator Document  from  Data,  yang  mencakup  sub-proses seperti  Tokenize,  Transform  Cases,  Stopword,  dan Filter  Tokens.  Langkah-langkah  ini  dirancang  untuk mengolah  teks  dengan  membaginya  menjadi  token, mengubah format huruf, menghapus kata-kata umum, dan memfilter token berdasarkan kriteria tertentu.
Setelah  itu,  dilakukan  SMOTE  upsampling untuk menyeimbangkan data, mengatasi ketidakseimbangan  kelas  yang  mungkin  terjadi. Tahap  terakhir  melibatkan  operator  Cross  Validation untuk menguji model naive bayes secara menyeluruh, menghasilkan  evaluasi  yang  akurat  terhadap  kinerja model  pada  data  yang  belum  pernah  dilihat sebelumnya.  Keseluruhan  proses  ini  dirancang  untuk memberikan  pemahaman  menyeluruh  mengenai kualitas dan efektivitas model naive bayes yang telah dikembangkan, dapat dilihat seperti pada gambar 6.

## 4.6. Evaluasi Model
Evaluasi  merupakan  tahapan  penting  dalam berbagai  bidang  penelitian,  pengembangan,  dan analisis,  termasuk  ilmu  pengetahuan,  teknologi, bisnis, dan pendidikan. Fungsinya untuk mengevaluasi atau mengukur efektivitas, kinerja, atau kualitas  suatu  program,  produk,  atau  proses berdasarkan  kriteria  tertentu.  Dalam  konteks  ini dilakukan  evaluasi  untuk  mengukur  kinerja  model Naive  Bayes  dengan  menggunakan  metode  validasi silang  terkait  penerapan  dan  evaluasi  kinerja  model untuk menghitung hasil algoritma Naive Bayes.
Gambar 7. Proses validation Model Naïve Bayes
Gambar 8. Hasil perbandingan menggunakan

## SMOTE Upsampling
Berdasarkan hasil evaluasi model, hasil klasifikasi  model Naive  Bayes mencapai  akurasi sebesar 51% tanpa menggunakan SMOTE Upsampling ,  adapun  yang  menggunakan  SMOTE Upsampling mendapat akurasi sebesar 71%.
4.7. Penerapan Algoritma Naïve Bayes
Algoritma  Naive  Bayes  berdasarkan  teorema Bayes merupakan metode klasifikasi yang efisien dan banyak  digunakan  dalam  analisis  data.  Algoritma  ini mengasumsikan  bahwa  setiap  fitur  yang  digunakan dalam  proses  klasifikasi  tidak  bergantung  satu  sama lain,  namun  asumsi  ini  tidak  selalu  mencerminkan kondisi  data  kompleks  di  dunia  nyata.  Keuntungan utama  dari  Naive  Bayes  adalah  permasalahannya dapat  diimplementasikan  dengan  cepat  dan  mudah. Sebagai  bagian  dari  klasifikasinya,  algoritma  ini menggunakan  teorema  Bayes  untuk  menghitung probabilitas  kelas  berdasarkan  distribusi  probabilitas fitur yang diamati.
Penerapan  Naive  Bayes  melibatkan  langkah- langkah  seperti  persiapan  data.  Contoh  pada  Tabel 3.1  menunjukkan  kumpulan  data  dengan  1517  data dan  tiga  atribut.  Proses  ini  juga  dapat  dilihat  pada Gambar  4.5  yang  menunjukkan  langkah-langkah Rapidminer.  Untuk  mengimpor  data,  gunakan
beberapa operator seperti "Baca CSV" lalu sambungkan ke "Tetapkan Peran" untuk menentukan peran  atribut  dalam  kumpulan  data.  Langkah selanjutnya  adalah  mengubah  atribut  nominal menjadi teks  menggunakan Nominal ke Teks, diikuti dengan  upsampling  SMOTE  untuk  mengatasi ketidakseimbangan kelas dalam data.
Proses  dokumen  digunakan  untuk  menganalisis dan  mengelola  data  teks  dan  menyertakan  operator seperti tokenisasi, transformasi kasus, stopwords, dan token  filter.  Tahap  pemrosesan  dokumen  mencakup beberapa operator seperti Tokenize, Transform Cases, Stopword,  dan  Filter  Tokens.  Ini  termasuk  membagi teks  menjadi  unit-unit  yang  lebih  kecil,  mengubah format  huruf,  menghapus  kata-kata  umum,  dan memfilter  token  berdasarkan  jumlah  karakter.  Model Naive  Bayes  dilatih  menggunakan  data  pelatihan yang  menghitung  kemungkinan  munculnya  kata dalam  kategori  sentimen.  Selanjutnya,  gunakan  data pengujian  untuk  menguji  performa  model  dengan mengklasifikasikan ulasan ke dalam kategori sentimen yang diprediksi. Hasil evaluasi model Naive Bayes  menunjukkan  presisi  sebesar  70,50%,  presisi sekitar 43.64%, dan recall sebesar 39,48%.
Langkah  selanjutnya  adalah  menggunakan validasi  silang  untuk  memberikan  estimasi  performa model Naïve  Bayes  yang stabil dan konsisten. Naive Bayes  banyak  digunakan  dalam  klasifikasi  teks  dan analisis  sentimen,  namun  algoritme  juga  diterapkan dalam berbagai situasi lain seperti klasifikasi gambar, pengenalan  pola,  dan  sistem  rekomendasi.  Naïve Bayes  tetap  menjadi  pilihan  populer  untuk  analisis data dan pembelajaran mesin karena manfaatnya yang ringan dan kemudahan penerapannya.

## 4.8. Evalusai Kinerja Model Algoritma Naïve Bayes
Tahap  evaluasi  performa  model  selanjutnya dilakukan  dengan  menggunakan  set  pengujian, menggunakan metrik evaluasi seperti akurasi, presisi, dan recall .  untuk  memberikan  gambaran  yang komprehensif. Selama fase evaluasi model RapidMiner,  ditemukan  perbedaan  signifikan  antara pemodelan  dengan  dan  tanpa SMOTE  upsampling . Tanpa SMOTE  upsampling ,  akurasi  model  adalah 50,70%  +/-  3,36%  dan  skor  mikro  rata-rata  adalah 50,69%.  Di  tingkat  kelas,  terdapat  196  true  positif, 248 true negative, dan 48 true neutral, dengan tingkat presisi 39,84% dan tingkat recall 38,89%. Namun,  penerapan SMOTE  upsampling secara signifikan meningkatkan kinerja model, meningkatkan akurasi menjadi 70,69% +/- 3,09% dan rata-rata  granularitas  hasil  mikro  mencapai  70,70%. Dalam  analisis  kelas,  nilai  positif  sebenarnya meningkat menjadi 199, nilai negatif nyata meningkat menjadi  253,  dan  nilai  netral  nyata  meningkat menjadi  856.  Tingkat  presisi  dengan recall 43,64  n tiap  kelas  juga  menunjukkan  peningkatan  signifikan sebesar 39,48%, dapat dilihat pada gambar 4.7.
Hasil  ini  menunjukkan  bahwa  penerapan SMOTE upsampling berdampak positif pada kemampuan model
untuk
mengatasi ketidakseimbangan  kelas,  sehingga  menghasilkan peningkatan  signifikan  dalam  akurasi  prediksi. SMOTE memungkinkan  model  memberikan  respons yang  lebih  baik  terhadap  kelas  minoritas.  Hal  ini tercermin  dari  meningkatnya  nilai true  positif dan recall pada kelas  ini. Sama  halnya dengan penelitian yang  dilakukan  [12],  metode  algoritma Naive  Bayes memperoleh  nilai  akurasi  sebesar  50,74%  yang menunjukkan  tingkat  akurasi  yang  bisa  dibilang cukup baik. Setelah menerapkan SMOTE upsampling , akurasinya meningkat menjadi 70,50%.
Hal  ini  menunjukkan  bahwa  penggunaan optimasi SMOTE secara  signifikan  meningkatkan hasil akurasi metode algoritma Naive Bayes dan dapat tergolong hasil yang baik.

## 4.9. Implementasi
Setelah menyelesaikan tahap evaluasi, penelitian dilanjutkan  ke  tahap  implementasi  menggunakan model Naïve Bayes untuk analisis  sentimen terhadap mobil  listrik.  Langkah  pertama  adalah  pemilihan dataset  komentar  atau  ulasan.  Dilanjutkan  dengan pembersihan  data  untuk  mengoptimalkan  fokus  pada informasi  yang  esensial,  termasuk  penghapusan karakter khusus, tautan, dan elemen tidak relevan.
Setelah  pembersihan  data,  dilakukan  tokenisasi untuk  memecah  teks  menjadi  kata-kata,  diikuti dengan  penghapusan  stopwords  untuk  meningkatkan akurasi  analisis.  Dataset  yang  telah  diproses kemudian  dilatih  dengan  model  Naïve  Bayes  untuk mengklasifikasikan  sentimen.  Setelah  pelatihan, model  diuji  dengan  data  baru  dengan  penyesuaian parameter  Union  untuk  meningkatkan  ketepatan analisis sentimen.
Gambar 9. Hasil Implementasi
Proses  selanjutnya  melibatkan  Filter  Example untuk  memilih  atribut  tertentu  dan  Replace  Missing Value untuk mengisi nilai yang hilang dalam dataset. Hal  ini  dilakukan  untuk  menjaga  integritas  dan kualitas  data.  Model  kemudian  diaplikasikan  pada dataset  baru  menggunakan  metode  Apply  Model untuk  membuat  prediksi  dan  menyajikan  hasil analisis  sentimen.  Dengan  demikian,  kesimpulan dapat  ditarik  berdasarkan  prediksi  sentimen  dari
model  terhadap  data  baru.  Hasil  implementasi  dapat dilihat pada gambar 9

## 5. KESIMPULAN DAN SARAN
Berdasarkan  hasil  dan  pembahasan  dapat diambil kesimpulan Penerapan algoritma Naive Bayes menghasilkan  akurasi  70,69%,  presisi  43,64%,  dan recall 39,48%,  menunjukkan  kinerja  positif  dengan akurasi  di  atas  70%.  Meskipun  perlu  perbaikan, terutama dalam mengurangi kesalahan positif, kinerja Naive  Bayes menunjukkan  potensi  besar  untuk penerapan  praktis.  Teknik SMOTE  Upsampling terbukti  efektif  menangani  ketidakseimbangan  kelas, meningkatkan  kinerja  model.  Implementasi Naive Bayes dalam  analisis  sentimen  terhadap  mobil  listrik menunjukkan  adaptasi  yang  baik  terhadap  ulasan terkini,  dengan  penyesuaian  parameter  Union meningkatkan ketepatan analisis sentiment, memberikan hasil yang lebih akurat. Dan menyarankan  Lakukan  perbandingan  hasil  pengujian model  dengan  berbagai  algoritme  klasifikasi  untuk memahami  efektivitasnya.  Pertimbangkan  dan  terus implementasikan SMOTE Upsampling dalam menangani ketidakseimbangan kelas. Perluas penggunaan  model Naive  Bayes dalam  analisis sentimen kendaraan  listrik dengan  menguji data baru dan  memperbarui  parameter  secara  berkala,  sambil mempertimbangkan  penyesuaian  parameter  untuk meningkatkan hasil analisis sentimen.

## DAFTAR PUSTAKA
[1]  A.  Santoso,  A.  Nugroho,  and  A.  S.  Sunge, “Sentiment  Analysis  About  Electric  Cars  With Support  Vector  Machine  Method  and  Feature Selection  Particle  Swarm  Optimization,” J. Pract.  Comput.  Sci. ,  vol.  2,  no.  1,  pp.  24–31, 2022.
[2]  P. G. Aryanti and I. Santoso, “Analisis Sentimen Pada Twitter Terhadap Mobil Listrik Menggunakan  Algoritma  Naive  Bayes,” IKRA-
ITH Inform.  J. Komput. dan Inform. , vol. 7, no. 2,  pp.  133–137,  2023,  [Online].  Available: https://journals.upi-yai.ac.id/index.php/ikraith- informatika/article/view/2821
[3]  Y.  Pratama,  D.  T.  Murdiansyah,  and  K.  M. Lhaksmana,  “Analisis  Sentimen  Kendaraan Listrik Pada Media Sosial Twitter Menggunakan Algoritma  Logistic  Regression  dan  Principal Component  Analysis,” J.  Media  Inform. Budidarma , 2023, [Online]. Available: http://www.stmik- budidarma.ac.id/ejurnal/index.php/mib/article/vi ew/5575
[4]  C.  J.  E.  Munthe,  N.  A.  Hasibuan,  and  H. Hutabarat,  “Penerapan  Algoritma  Text  Mining Dan  TF-RF  Dalam  Menentukan  Promo  Produk Pada  Marketplace,” RESOLUSI  Rekayasa  Tek. Inform.  dan  Inf. ,  vol.  2,  no.  3,  pp.  110–115, 2022.
[5]  A.  B.  Sasmita,  B.  Rahayudi,  and  L.  Muflikhah,
“Analisis  Sentimen  Komentar  pada  Media Sosial  Twitter  tentang  PPKM  Covid-19  di Indonesia  dengan  Metode  Naïve  Bayes,” J. Pengemb. Teknol. Inf. dan Ilmu Komput. , vol. 6, no.  3,  pp.  1208–1214,  2022,  [Online]. Available: http://j-ptiik.ub.ac.id
[6]  D.  Wahyuningsih  and  E.  Patima,  “Penerapan Naive  Bayes  Untuk  Penerimaan  Beasiswa,” J. Telemat. ,  vol.  11,  no.  1,  p.  135,  2018,  doi: 10.35671/telematika.v11i1.665.
[7]  R.  Vincent et  al. ,  “Perbandingan  Klasifikasi Naive  Bayes  Dan  Support  Vector  Machine Dalam Analisis Sentimen Dengan Multiclass Di Twitter,” vol. 7, no. 4, pp. 2496–2505, 2023.
[8]  H.  Irsyad,  A.  Farisi,  and  M.  R.  Pribadi, “Klasifikasi  Opini  Masyarakat  Terhadap  Jasa ISP  MyRepublic  dengan  Naïve  Bayes,” J.  Nas. Tek. Elektro dan Teknol. Inf. , vol. 8, no. 1, p. 30, 2019, doi: 10.22146/jnteti.v8i1.487.
[9]  M.  Aziz,  Y.  Marcellino,  I.  A.  Rizki,  S.  A. Ikhwanuddin,  and  J.  W.  Simatupang,  “Studi analisis  perkembangan  teknologi  dan  dukungan pemerintah  indonesia  terkait  mobil  listrik,”
TESLA    J.  Tek.  Elektro ,  vol.  22,  no.  1,  pp.  45– 55, 2020.
[10]  A.  A.  Ningtyas,  A.  Solichin,  and  R.  Pradana, “Analisis Sentimen Komentar Youtube Tentang Prediksi Resesi Ekonomi Tahun 2023
Menggunakan Algoritme Sentiment Analysis Of Youtube Comments On Prediction Of Economic Recession In 2023 Using The Naïve Bayes,” Bit (Fakultas  Teknol.  Inf.  Univ.  Budi  Luhur) ,  vol. 20, no. 1, pp. 9–16, 2023.
[11]  K.  Akmal,  A.  Faqih,  and  F.  Dikananda, “Perbandingan  Metode  Algoritma  Naïve  Bayes Dan  K-Nearest  Neighbors  Untuk  Klasifikasi Penyakit  Stroke,” JATI  (Jurnal  Mhs.  Tek. Inform. ,  vol.  7,  no.  1,  pp.  470–477,  2023,  doi: 10.36040/jati.v7i1.6367.
[12]  R.  Ardianto,  T.  Rivanie,  Y.  Alkhalifi,  F.  S. Nugraha, and  W. Gata, “Sentiment Analysis on E-Sports for Education Curriculum Using Naive Bayes  and  Support  Vector  Machine,” J.  Ilmu Komput.  dan  Inf. ,  vol.  13,  no.  2,  pp.  109–122, 2020, doi: 10.21609/jiki.v13i2.885.