Copyright © The Author(s) This work is licensed under a Creative Commons Attribution-ShareAlike 4.0 International License
Pendekatan Machine  Learning :  Analisis  Sentimen  Masyarakat  Terhadap Kendaraan Listrik Pada Sosial Media X
Gathot  Hanyokro  Kusuma*,  Inggih  Permana,  Febi  Nur  Salisah,  M.  Afdal, Muhammad Jazman, Arif Marsal 12050313348@students.uin-suska.ac.id * *Penulis korespondensi

## Universitas Islam Negeri Sultan Syarif Kasim Riau - Indonesia
Diterima: 27 Nov 2023 | Direvisi: 04 – 09 Des 2023 Disetujui: 26 Des 2023 | Dipublikasi: 30 Des 2023 Program Studi Sistem Informasi, Fakultas Sains dan Teknologi, Universitas Islam Negeri Raden Fatah Palembang, Indonesia

## ABSTRACT
Environmental issues and the depletion of fossil fuels continue to escalate as the number of fossil fuel-based vehicle users increases in Indonesia. Electric vehicles emerge as one of the potential alternative solutions to address current environmental challenges, given their eco-friendly nature and lack of pollution emissions. Sentiment analysis is conducted to understand public responses, both  supportive  and  opposing,  towards  electric  vehicles.  This  research  aims  to  analyze  the sentiment of X-social media users regarding electric vehicles using machine learning techniques. The research stages include data collection, data selection, preprocessing, and classification using Naïve  Bayes  Classifier  (NBC),  Support  Vector  Machine  (SVM),  and  K-Nearest  Neighbor  (KNN) algorithms. The test results show that on a balanced dataset using ROS, SVM performs the best with accuracy = 68.7%, precision = 77.9%, and recall = 68.4%. Meanwhile, NBC yields an accuracy of 60.3%, precision of 61.3%, and recall of 60.3%, while KNN has an accuracy of 53.9%, precision of 54%, and recall of 53.9%.
Keywords: Sentiment  Analysis,  K-Nearest  Neighbor,  Naïve  Bayes  Classifier,  Support  Vector Machine

## ABSTRAK
Masalah lingkungan dan penipisan bahan bakar minyak bumi terus meningkat karena jumlah pengguna  kendaraan  dengan  bahan  bakar  minyak  bumi  terus  meningkat  di  Indonesia. Kendaraan  listrik  menjadi  salah  satu  solusi  alternatif  potensial  untuk  mengatasi  tantangan lingkungan saat ini, mengingat sifatnya yang ramah lingkungan dan tidak menyebabkan polusi. Analisis sentimen dilakukan  untuk memahami tanggapan  masyarakat, baik  yang  mendukung maupun  yang  tidak  mendukung  terhadap  kendaraan  listrik.  Penelitian  ini  bertujuan  untuk menganalisis  sentimen  pengguna  media  sosial  X  mengenai  kendaraan  listrik  dengan menggunakan  teknik  machine  learning.  Tahapan  penelitian  mencakup  pengumpulan  data, seleksi  data,  pra-pemrosesan,  dan  klasifikasi  menggunakan  algoritma  Naïve  Bayes  Classifier (NBC),  Support  Vector  Machine  (SVM),  dan  K-Nearest  Neighbor  (KNN).  Hasil  pengujian menunjukkan bahwa pada dataset yang seimbang menggunakan ROS, SVM memberikan kinerja terbaik  dengan  akurasi  =  68,7%,  presisi  =  77,9%,  dan  recall  =  68,4%.  Sementara  itu,  NBC menghasilkan akurasi 60,3%, presisi 61,3%, dan recall 60,3%, sedangkan KNN memiliki akurasi 53,9%, presisi 54%, dan recall 53,9%.
Kata  Kunci: Analisis  Sentimen,  K-Nearest  Neighbor,  Naïve  Bayes  Classifier,  Support  Vector Machine
p-ISSN: 2460-092X, e-ISSN: 2623-1662 Vol. 9, No. 2, Desember 2023 Hal. 65 - 76

## PENDAHULUAN
Jumlah  kendaraan  bermotor  di  Indonesia  terus  meningkat  dari  tahun  ke  tahun, meliputi sepeda motor, kendaraan mobil seperti mobil penumpang, mobil barang, dan mobil  bis  ( Sidik  &  Ansawarman,  2022 ).  Peningkatan  jumlah  kendaraan  bermotor tersebut menunjukkan bahwa penggunaan Bahan Bakar Minyak (BBM) menjadi terus bertambah  banyak  sesuai  dengan  peningkatan  tersebut.  Menurut  data  Badan  Pusat Statistik, jumlah kendaraan bermotor terus bertambah dari 126,5 juta unit pada tahun 2018 menjadi 148,3 juta unit pada tahun 2022 ( Badan Pusat Statistik, 2022 ). Dengan hampir  seluruh  kendaraan  menggunakan  BBM,  peningkatan  jumlah  pengguna kendaraan  telah  menyebabkan  stok  BBM  yang  semakin  menipis  dan  kenaikan harga BBM ( Erfina & Lestari, 2023 ). Selain itu, kendaraan yang menggunakan BBM juga menjadi penyumbang emisi dan pencemaran udara terbesar di Indonesia ( Ghaniyyu & Husnita, 2021 ). Hal ini tentunya menimbulkan keprihatinan akan dampak lingkungan yang semakin serius.
Kendaraan listrik menjadi salah satu alternatif yang menjanjikan dalam mengatasi masalah  lingkungan  dan  semakin  meningkatnya  harga  ( Efendi,  2020 ).  Kelebihan kendaraan  listrik  terletak  pada  minimnya  komponen  dibandingkan  kendaraan konvensional, sehingga perawatannya lebih mudah ( Pratama et al., 2023 ). Diharapkan bahwa  dengan  keunggulan-keunggulannya,  kendaraan  listrik  dapat  secara  signifikan menggantikan kendaraan konvensional yang bergantung pada BBM (Alfarizi & Fitriani, 2023 ; Muchtari et al., 2023 ). Peluang besar bagi Indonesia untuk mengadopsi kendaraan listrik  menjadi  nyata  karena  dukungan  pemerintah  terhadap  kebijakan  terkait kendaraan berbasis listrik dan memiliki sumber daya yang melimpah.
Penerbitan  Peraturan  Pemerintah  (PP)  Nomor  55  Tahun  2019  mengenai Percepatan Program Kendaraan Listrik Berbasis Baterai untuk angkutan jalan menjadi sorotan utama ( I. Pambudi & Juwono, 2023 ; Subiantoro et al., 2023 ). Beragam tanggapan dari  masyarakat  melalui  media  sosial,  terutama  di  platform  seperti  Twitter  atau sekarang disebut sebagai media sosial X. Meskipun peraturan dan rencana pemerintah terkait transisi ke kendaraan listrik sudah diterbitkan, kehadiran kendaraan listrik di masyarakat masih menuai berbagai pandangan pro dan kontra ( Fitrianto, 2023 ). Menurut Liu (2012) , bahwa analisis sentimen merujuk pada suatu proses sistematis dalam mengolah data tekstual untuk mengekstrak dan mengukur keadaan afektif serta informasi  subjektif.  Penilaian  terkait  dengan  suatu  produk  sangat  penting  bagi  calon konsumen  ( Wang  &  Wang,  2020 ).  Analisis  sentimen  memiliki  peran  penting  dalam memberikan wawasan kepada konsumen mengenai pengalaman orang lain. Lebih dari sekadar  itu,  analisis  sentimen  juga  dapat  membantu  pemerintah  dalam  memantau persepsi  masyarakat  terhadap  kendaraan  listrik,  baik  dalam  aspek  keamanan, kenyamanan, maupun keberlanjutan. Evaluasi respons masyarakat terhadap kebijakan publik yang berkaitan dengan kendaraan listrik juga dapat dilakukan melalui analisis sentimen,  yang  kemudian  dapat  digunakan  oleh  pemerintah  untuk  merencanakan pengembangan  infrastruktur  yang  mendukung  kendaraan  listrik  ( Christidis  &  Focas, 2019 ).  Peran  dari  analisis  sentimen  meliputi  pemahaman  terhadap  opini,  penilaian, pandangan,  atau  perasaan  masyarakat  terhadap  suatu  produk,  peristiwa,  atau  jasa ( Handayani & Zufria, 2023 ). Sosial  media  X,  sebuah  platform microblogging ,  memperoleh  lebih  dari  500  juta tweet  setiap  harinya  ( D.  I.  Pambudi  &  Sulastri,  2023 ).  Platform  ini  memfasilitasi pengguna  untuk  dengan  cepat  berbagi  pendapat  dan  pandangan  mengenai  berbagai topik dan produk ( Agustian et al., 2022 ). Pengguna dapat membuat dan melihat tweet yang berisi teks, gambar, dan video tentang berbagai topik ( Mustofa & Novita, 2022 ). Karena  kualitas  postingannya,  sosial  media  X  dipilih  sebagai  sumber  data  untuk menganalisis opini dan menemukan polaritas opini masyarakat.
Pendekatan Machine Learning : Analisis Sentimen Masyarakat Terhadap Kendaraan …
Beberapa  penelitian  sebelumnya  telah  memanfaatkan  algoritma Naïve  Bayes Classifier (NBC), Support Vector Machine (SVM) , atau K-Nearest Neighbors (KNN) untuk melakukan analisis sentimen. Beberapa rujukan seperti penelitian yang dilakukan oleh Nurmalasari et al. (2023) mengenai analisis menggunakan algoritma SVM, KNN, dan NBC . Hasil penelitian tersebut menunjukkan bahwa SVM memiliki akurasi terbaik, meskipun perbedaan  performanya  tidak  signifikan  dibandingkan  dengan NBC dan KNN . Selanjutnya, di beberapa penelitian terkait algoritma NBC dan SVM menyebutkan hasil performa  yang  berbeda-beda.  Beberapa  menyebutkan SVM memiliki  performa  yang lebih baik ( Noviana & Rasal, 2023 ; Rahayu et al., 2022 ; Saddam et al., 2023 ), akan tetapi Wayan Ernawati et al. (2023) menyebutkan bahwa NBC lebih baik. Pada penelitian ini memanfaatkan teknik Machine Learning (ML) untuk melakukan analisis sentimen terhadap topik kendaraan listrik di sosial media X. Teknik ML yang digunakan  meliputi NBC,  SVM, dan KNN .  Selain  itu,  penelitian  ini  juga  menggunakan teknik balancing  data guna  meningkatkan  performa  model.  Teknik balancing yang digunakan  yaitu Random  Over  Sampling  (ROS) dan Random  Under  Sampling  (RUS) ( Fitriani et al., 2021 ).

## METODOLOGI PENELITIAN
Di  dalam  penelitian  menggunakan  langkah-langkah  sistematis,  yang  terdiri  dari empat tahapan penting seperti pada Gambar 1.

## Gambar 1. Tahapan Penelitian

## Pengumpulan Data
Dalam  penelitian  ini,  data  dikumpulkan  menggunakan  teknik  crawling  data  yang diimplementasikan  menggunakan  bahasa  pemrograman  Python.  Untuk  melakukan crawling ,  digunakan library Python  seperti  Tweet  Harvesting,  Node.js,  dan  Pandas. Keyword yang  digunakan  adalah  "kendaraan  listrik".  Data  tweet  yang  terkait  dengan topik  kendaraan  listrik  dari  bulan  Januari  2023  hingga  Juli  2023  diambil,  kemudian disimpan dalam format csv.

## Seleksi Data
Tahap seleksi data melibatkan penghapusan tweet yang tidak relevan dengan tujuan penelitian, seperti tweet yang tidak memuat pendapat tentang kendaraan listrik. Selain itu,  semua  tweet  yang  tidak  menggunakan  Bahasa  Indonesia  akan  dieliminasi  dari dataset.

## Pra-proses Data
Tahap  pra-proses  ini  dilakukan  dengan  menggunakan  bahasa  pemrograman Python.  Beberapa  proses  pra-proses  meliputi: Pelabelan ,  dimana  tweet  diberi  label positif,  negatif,  atau  netral  oleh  seorang  annotator  yang  memiliki  pengetahuan  baik dalam Bahasa Indonesia; Case Folding , yang melibatkan perubahan semua huruf dalam tweet menjadi huruf kecil; Cleaning , yang menghapus karakter "at" (@), hashtag (#), emoticon,  angka,  dan  tanda  baca  lainnya  dari  tweet; Tokenizing ,  yang  memisahkan
Pengumpulan Data Seleksi Data Pra-proses Data Pemodelan dan Evaluasi
tweet  menjadi  kata-kata  berdasarkan  spasi; Normalisasi ,  yang  mengubah  kata-kata singkatan  atau  tidak  formal  menjadi  bahasa  baku  dalam  Bahasa  Indonesia; Penghapusan Stopword ,  yang  menghilangkan  kata-kata  umum  yang  dianggap  tidak penting seperti kata penghubung, kata ganti, dan kata depan; Stemming , yang mengubah kata-kata berimbuhan menjadi kata dasar; TF-IDF , yang memberi bobot pada setiap kata dalam tweet menggunakan Term Frequency dan Inverse Document Frequency ; Balancing Data , yang memberikan prioritas yang sama   pada  setiap  kelas  dengan  menggunakan metode ROS dan RUS . ROS menambahkan data pada kelas minoritas untuk menyamai jumlah  data  pada  kelas  mayoritas  ( Aryanti  et  al.,  2023 ),  sedangkan RUS mengurangi jumlah data pada kelas mayoritas ( Purnajaya & Hanggara, 2021 ).

## Pemodelan dan Evaluasi
Pemodelan  dilakukan  menggunakan  algoritma NBC , KNN ,  dan SVM dengan menggunakan Google  Colabs dan  Bahasa  Pemrograman  Python  sebagai tool -nya. Parameter-parameter  yang  digunakan  untuk  masing-masing  algoritma  tertera  pada Tabel  1.  Metode tuning  parameter yang  diterapkan  adalah Grid  Search ,  sementara metode  evaluasi menggunakan K-Fold Cross  Validation dengan  nilai  k  =  10.  Performa model  dianalisis  melalui confusion  matrix ,  akurasi  pada  Persamaan  (1),  presisi  pada Persamaan  (2),  dan recall pada  Persamaan  (3).  Setelah  itu,  dilakukan  perbandingan performa model klasifikasi sentimen yang dihasilkan.
𝐴𝑘𝑢𝑟𝑎𝑠𝑖 = 𝑇𝑃+𝑇𝑁 𝑇𝑃+𝑇𝑁+𝐹𝑃+𝐹𝑁 𝑥100% (1) 𝑃𝑟𝑒𝑠𝑖𝑠𝑖 = 𝑇𝑃 𝑇𝑃+𝐹𝑃 𝑥100% (2) 𝑅𝑒𝑐𝑎𝑙𝑙 = 𝑇𝑃 𝑇𝑃+𝐹𝑁 𝑥100% (3) Tabel 1. Parameter-Parameter Yang Digunakan No. Algoritma Parameter 1. KNN K 2; 3; 4; 5; 6; 7; 8; 9; 10 2. NBC - - 3. SVM Kernel Linear Kernel Polynomial Gamma Auto Cost (C) 1.00; 2.00; 3.00 Degree (D) 1.00; 2.00; 3.00 Kernel Radial Basis Function (RBF) Gamma Auto Kernel Sigmoid Gamma Scale Cost (C) 1.00; 2.00; 3.00
Pendekatan Machine Learning : Analisis Sentimen Masyarakat Terhadap Kendaraan …

## HASIL DAN PEMBAHASAN

## Implementasi Pengumpulan Data, Seleksi, dan Pra-proses Data
Berdasarkan pengambilan data tweet dari sosial media X data periode januari 2023 sampai juli 2023, didapatkan sebanyak 2.341 tweet. Kemudian, setelah dilakukan seleksi didapatkan  data  sebanyak  1.527  tweet. Library python  yang  digunakan  dapat  dilihat pada Gambar 2. Hasil pra-proses data dapat dilihat pada Gambar 2.  Hasil TF-IDF dapat dilihat pada Tabel 3 yang terdapat 3.452 kata. Statistik data setelah dilakukan balancing dapat dilihat pada Tabel 4.

## Gambar 2. Pengumpulan Data
Pra-proses merupakan fase dimana data yang telah diperoleh diubah, dihapus, dan dipisahkan. Pra-proses data bertujuan untuk memudahkan pengolahan data pada tahap selanjutnya.  Pelabelan  data  dilakukan  oleh  annotator  yang  memiliki  latar  belakang dalam Bahasa Indonesia. Hasil dari pra-proses data dapat dilihat pada Tabel 2.
Tabel 2. Hasil Pra-proses Data No. Tweet Sentimen Hasil Pra Proses 1 Beberapa program menteri BUMN @erickthohir  seperti  :  Mendorong  produksi minyak  goreng  merah,  menurunkan  harga BBM,  program  solar  subsidi  untuk  nelayan, mengupayakan  subsidi  BBM  tepat  sasaran, mendorong  energi  baru  terbarukan,  serta penggunaan kendaraanlistrik. BangkitBersamaET https://t.co/MvIrAR9iC5a positif [program, menteri, badan, usaha,  milik,  negara,  dorong, produksi, minyak, goreng,
merah,  turun,  harga,  bahan, bakar, minyak,  program, solar, bantu,  nelayan,   upaya,  bantu, bahan,  bakar,  minyak,  sasar, dorong, energi, baru, guna ] 2 @fotodakwah  Nabi  jg  ga  main  Hp,  ga  pakai penerangan  listrik,  ga  pakai  kendaraan bermotor  Lu bid'ah negatif [nabi,  gak,  main,  handphone, gak,  pakai,  terang,  listrik,  gak, pakai, kendara, motor, bidah] 3 Kemarin  kedua  tempat  tsb  digunakan  u/ argumen:  1)  kondisi  transport  bagus  pun mobil  tetap  dipakai,  2)  transisi  kendaraan listrik  tetap  dijalankan,  3)  realistisnya kendaraan pribadi akan tetap ada. Agar jelas, yang dimaksud di sini mobil listrik pribadi. /2 positif [kemarin,  argumen,  kondisi, transport,  bagus,  mobil,  pakai, transisi, jalan, wujud, kendaraan, pribadi, mobil, listrik, pribadi] … … … … 1527 Mendadak mikir: â€œGimana ya nasibku yang ga bisa naik sepeda ini kalau ada invasi alien yang  membuat  semua  kendaraan  bermotor dan listrik mati?â€ •. negatif [dadak,  mikir,  iya,  nasib,  gak, sepeda, invasi, alien, kendara,  motor, listrik, mati]
Tabel 3. Hasil TF-IDF No. 1 2 3 4 5 … 3452 bahan kendaraan listrik Motor 0 … zaman 1 0.227 0 0 0 0.142 … 0 2 0 0.102 0.093 0.142 0 … 0 .. 0 0 0 0 0.166 … 0 1527 0 0.119 109 0.166 0 … 0 Tabel 4. Statistik Data Label Jumlah Tanpa Balancing ROS RUS Negatif 629 629 423 Netral 423 629 423 Positif 475 629 423 Total 1.527 1.887 1.269

## Hasil Pemodelan dan Evaluasi
Setelah data melalui tahap pra-proses, langkah selanjutnya adalah pengolahan data menggunakan  algoritma KNN , NBC ,  dan SVM untuk  mengevaluasi  kinerja  algoritma dalam penelitian ini. Pengolahan ini menggunakan metode Grid Search sebagai tuning parameter ,  dengan  hasil  eksperimen  tercatat  dalam  Tabel  5,  dimana A merepresentasikan Akurasi, P untuk Presisi, dan R untuk Recall .
Tabel 5. Hasil Eksperimen Algoritma Parameter Performa (%) Tanpa Balancing ROS RUS A P R A P R A P R KNN K=2 40.5 38.8 37.9 51.3 53.3 51.2 48.8 52.9 48.6 K=3 42.4 41 41.4 53.9 54 53.9 51.8 51.8 51.6 K=4 43.1 43.2 42.2 52.3 52.5 52.4 44 44.7 44.7 K=5 43.7 43.6 43.3 49.7 49.7 49.8 44.8 46.7 45.3 K=6 37.2 36.6 36.9 47 47 47.1 42.5 43.8 42.9 K=7 43.1 43.1 43.1 47.6 47.6 47.7 44 46.7 44.7 K=8 47 46.1 45.8 48.6 48.5 48.8 37.7 38.6 37.9 K=9 49 47.9 47.9 45.5 45.4 45.5 39.3 40.9 39.7 K=10 43.7 43.2 43.3 48.6 48.5 48.7 42.5 43 42.8 NBC - 52.9 52.1 49.2 60.3 61.3 60.3 55.1 54.6 54.5 SVM Kernel; Linear 57.5 55.8 54.7 62.9 62.9 62.5 55.1 55.2 55.2 Kernel; Polynomial C=1, D=1 57.5 55.8 54.7 62.9 62.9 62.5 55.1 55.2 55.2 C=1, D=2 51.6 51.3 46.6 66.1 71.6 65.7 58.2 58.3 57.9 C=1, D=3 53.5 61.8 47.9 67.1 76.5 66.7 55.1 55.1 53.8 C=2, D=1 56.8 55.3 55.3 64.4 64 63.9 51.1 51.4 51.5 C=2, D=2 54.9 53.9 50.8 66.1 69.3 65.9 58.2 58.3 58.1 C=2, D=3 53.5 56.3 48.4 68.7 77.9 68.4 55.1 54.6 54.3 C=3, D=1 57.5 56.3 56.3 63.4 64 63.4 50.3 50.8 50.6 C=3, D=2 56.2 55.4 52.4 67.1 70.7 66.9 59 59 58.9 C=3, D=3 52.9 55.4 47.9 68.7 77.9 68.4 55.1 54.6 54.3 Kernels RBF 41.8 13.9 33.3 31.2 10 33 29.9 9.9 33.3 Kernel Sigmoid: (c) = 1 54.3 54.6 54.5 54.3 54.6 54.5 54.3 54.6 54.5 (c) = 2 48.8 48.9 48.9 48.8 48.9 48.9 48.8 48.9 48.9 (c) = 3 45.6 45.7 45.7 45.6 45.7 45.7 45.6 45.7 45.7
Pendekatan Machine Learning : Analisis Sentimen Masyarakat Terhadap Kendaraan …
Selanjutnya,  pengujian  masing-masing  algoritma  yang  telah  ditentukan  di  dalam penelitian  ini  dilakukan.  ilustrasi  dalam Gambar  3,  Gambar  4,  dan  Gambar  5 menunjukkan  bagaimana  nilai  K  mempengaruhi  performa  klasifikasi  sentimen masyarakat  terhadap  kendaraan  listrik  dalam  algoritma KNN .  Dari  gambar-gambar tersebut,  dapat  diamati  bahwa  performa  terbaik  terjadi  ketika  nilai  K  =  3.  Performa optimal ini terlihat pada data yang sebelumnya diimbangi menggunakan ROS . Meskipun demikian, hasil yang optimal tersebut hanya mencapai akurasi sebesar 53,9%, presisi sebesar 54%, dan recall sebesar 53,9%.
Gambar 3. Pengaruh Nilai K Terhadap Akurasi Algoritma KNN
Gambar 4. Pengaruh Nilai K Terhadap Presisi Algoritma KNN
Gambar 5. Pengaruh Nilai K Terhadap Recall Algoritma KNN
Kemudian,  ilustrasi  dalam  Gambar  6  memperlihatkan  perbandingan  performa klasifikasi  sentimen  masyarakat  terhadap  kendaraan  listrik  menggunakan
Algoritma NBC . Dari gambar tersebut, dapat dilihat bahwa performa terbaik terjadi pada model NBC yang  didukung  oleh ROS dengan  akurasi,  presisi,  dan recall secara berturut-turut mencapai 64,5%, 64,5%, dan 64,8%.

## Gambar 6. Performa Algoritma NBC
Ilustrasi dalam Gambar 7, Gambar 8, dan Gambar 9 menggambarkan pengaruh jenis kernel  dan  teknik balancing  data pada  algoritma SVM terhadap  performa  klasifikasi sentimen masyarakat terhadap kendaraan listrik. Dari gambar-gambar tersebut, dapat diamati  bahwa  performa  terbaik  terjadi  ketika SVM menggunakan  kernel  polynomial (cost  =  2.0;  degree  =  3.0),  dengan  teknik balancing  data yang  digunakan  adalah ROS . Performa optimal ini dicapai dengan akurasi sebesar 68,7%, presisi sebesar 77,9%, dan recall sebesar 68,4%.
Gambar 7. Pengaruh Jenis Kernel Terhadap Akurasi Algoritma SVM
Gambar 8. Pengaruh Jenis Kernel Terhadap Presisi Algoritma SVM
Pendekatan Machine Learning : Analisis Sentimen Masyarakat Terhadap Kendaraan …
Gambar 9. Pengaruh Jenis Kernel Terhadap Recall Algoritma SVM
Selanjutnya, pada Gambar 10, Gambar 11, dan Gambar 12 dapat diketahui bahwa SVM selalu  menjadi  algoritma  dengan  performa  terbaik,  baik  menggunakan  teknik balancing maupun  tanpa balancing .  Pada  gambar-gambar  tersebut  juga  terlihat SVM memiliki performa terbaik ketika dilakukan balancing data menggunakan ROS dengan akurasi = 68,7%, presisi = 77,9%, dan recall = 68,4%.

## Gambar 10. Perbandingan Performa Algoritma Klasifikasi Pada Data Tanpa Balancing
Gambar 11. Perbandingan Performa Algoritma Klasifikasi Pada Data+ ROS
Gambar 12. Perbandingan Performa Algoritma Klasifikasi Pada Data+ RUS
Di tahap akhir, confusion matrix dari hasil pemodelan dengan algoritma SVM Kernel Polynomial dengan C=2, D=3 disajikan pada Tabel 6.
Tabel 6. Confusion Matrix SVM Polynomial Aktual Negatif Netral Positif Prediksi Negatif 63 1 1 Netral 22 34 3 Positif 29 3 33 Dari hasil pengujian menunjukkan bahwa algoritma SVM dengan kernel polynomial dan  menggunakan  teknik balancing  ROS memberikan  performa  terbaik.  Berdasarkan confusion matrix yang dihasilkan dari pengujian, total data yang dievaluasi sebanyak 189, dengan  63  data  menunjukkan  negatif,  34  data  menunjukkan  netral,  dan  33  data menunjukkan positif. Dari evaluasi ini, diperoleh akurasi sebesar 68,7%, presisi 77,9%, dan recall 68,4%.

## KESIMPULAN
Dari  hasil  pengujian,  menunjukkan  kecenderungan  masyarakat  Indonesia  yang lebih  cenderung  memiliki  pandangan  negatif  terhadap  kendaraan  listrik.  Selanjutnya, pengujian  tanpa balancing menunjukkan  bahwa SVM memiliki  akurasi  57,5%,  presisi 56,3%, dan recall 56,3%. Pengujian algoritma NBC menghasilkan akurasi 52,9%, presisi 52,1%, dan recall 49,2%, sedangkan KNN menghasilkan akurasi 49%, presisi 47,9%, dan recall 47,9%.  Namun,  dengan  penerapan  teknik balancing  ROS ,  algoritma SVM dapat mencapai performa terbaik dengan akurasi tertinggi sebesar 68,7%, presisi 77,9%, dan recall 68,4%.  Sementara  itu, NBC menghasilkan  akurasi  60,3%,  presisi  61,3%,  dan recall 60,3%, sedangkan KNN memiliki akurasi 53,9%, presisi 54%, dan recall 53,9%. Dari penelitian ini, diketahui bahwa algoritma SVM yang tidak menggunakan atau pun menggunakan teknik balancing , menunjukkan kinerja yang lebih baik daripada KNN dan NBC . Hal ini dapat dilihat dari nilai akurasi, presisi, dan recall yang dihasilkan.

## DAFTAR RUJUKAN
Agustian,  A.,  Tukino,  T.,  &  Nurapriani,  F.  (2022).  Sentiment  analysis,  text  mining application of sentiment analysis and naive bayes to electric vehicle usage opinions on twitter. Jurnal Tika , 7 (3), 243 – 249. https://doi.org/10.51179/TIKA.V7I3.1550
Pendekatan Machine Learning : Analisis Sentimen Masyarakat Terhadap Kendaraan …
Alfarizi,  S.,  &  Fitriani,  E.  (2023).  Analisis  sentimen  kendaraan  listrik  menggunakan algoritma  naive  bayes  dengan  seleksi  fitur  information  gain  dan  particle  swarm optimization. Indonesian  Journal  on  Software  Engineering  (IJSE) , 9 (1),  19 – 27. https://ejournal.bsi.ac.id/ejurnal/index.php/ijse/article/view/15671
Aryanti,  R.,  Misriati,  T.,  &  Hidayat,  R.  (2023).  Klasifikasi  risiko  kesehatan  ibu  hamil menggunakan  random  oversampling  untuk  mengatasi  ketidakseimbangan  data. Klik: Kajian Ilmiah Informatika Dan Komputer , 3 (5), 409 – 416.
https://djournals.com/klik/article/view/728
Badan Pusat Statistik. (2022). Perkembangan jumlah kendaraan bermotor di indonesia .
Bps.Go.Id. https://www.bps.go.id/id/statistics- table/2/NTcjMg==/perkembangan-jumlah-kendaraan-bermotor-menurut-jenis-- unit-.html Christidis,  P.,  &  Focas,  C.  (2019).  Factors  affecting  the  uptake  of  hybrid  and  electric vehicles in the european union. Energies , 12 (18), 3414. https://doi.org/10.3390/EN12183414 Efendi,  A.  (2020).  Rancang  bangun  mobil  listrik  sula  politeknik  negeri  subang. Jurnal
Pendidikan Teknologi Dan Kejuruan , 17 (1), 75 – 84. https://doi.org/10.23887/JPTK- UNDIKSHA.V17I1.23057
Erfina, A., & Lestari, R. A. (2023). Sentiment analysis of electric vehicles using the naïve bayes  algorithm. Sistemasi:  Jurnal  Sistem  Informasi , 12 (1),  178 – 185. https://doi.org/10.32520/STMSI.V12I1.2417
Fitriani,  R.  D.,  Yasin,  H.,  &  Tarno,  T.  (2021).  Penanganan  klasifikasi  kelas  data  tidak seimbang  dengan  random  oversampling  pada  naive  bayes  (studi  kasus:  status peserta  kb  iud  di  kabupaten  kendal). Jurnal  Gaussian , 10 (1),  11 – 20.
https://ejournal3.undip.ac.id/index.php/gaussian/article/view/30243 Fitrianto,  H.  (2023).  Analisis  penggunaan  kendaraan  listrik sebagai  upaya penurunan emisi  lingkungan  case  study  kendaraan  listrik  di  provinsi  sumatera  utara. Cakrawala Repositori IMWI , 6 (2), 1056 – 1067. https://doi.org/10.52851/CAKRAWALA.V6I2.302 Ghaniyyu,  F.  F.,  &  Husnita,  N.  (2021).  Upaya  pengendalian  perubahan  iklim  melalui pembatasan  kendaraan  berbahan  bakar  minyak  di  indonesia  berdasarkan  paris agreement. Morality: Jurnal Ilmu Hukum , 7 (1), 110 – 129.
https://doi.org/10.52947/MORALITY.V7I1.196
Handayani, A., & Zufria, I. (2023). Analisis sentimen terhadap bakal capres ri 2024 di twitter menggunakan algoritma svm. Journal of Information System Research (JOSH) ,
5 (1), 53 – 63. https://doi.org/10.47065/JOSH.V5I1.4379 Liu,  B.  (2012). Sentiment  analysis  and  opinion  mining .  Morgan  &  Claypool  Publishers. https://www.cs.uic.edu/~liub/FBS/SentimentAnalysis-and-OpinionMining.pdf Muchtari, F. A., Putra, A. M. N., & Bandri, S. (2023). Analisis pengaruh perubahan arus terhadap waktu dan temperatur pengisian baterai kendaraan listrik. Ensiklopedia of
Journal , 5 (3), 115 – 119. https://jurnal.ensiklopediaku.org/ojs-2.4.8- 3/index.php/ensiklopedia/article/view/1629 Mustofa,  A.,  &  Novita,  R.  (2022).  Klasifikasi  sentimen  masyarakat  terhadap pemberlakuan  pembatasan  kegiatan  masyarakat  menggunakan  text  mining  pada twitter. Building  of  Informatics,  Technology  and  Science  (BITS) , 4 (1),  200−208 - 200−208. https://doi.org/10.47065/BITS.V4I1.1628
Noviana, R., & Rasal, I. (2023). Penerapan algoritma naive bayes dan svm untuk analisis sentimen boy band bts pada media sosial twitter. Jurnal Teknik Dan Science , 2 (2), 51 – 60. https://doi.org/10.56127/JTS.V2I2.791 Nurmalasari, D., Hermanto, T. I., & Nugroho, I. M. (2023). Perbandingan algoritma svm, knn  dan  nbc  terhadap  analisis  sentimen  aplikasi  loan  service. Jurnal  Media
Informatika Budidarma , 7 (3), 1521 – 1530. https://ejurnal.stmik-
budidarma.ac.id/index.php/mib/article/view/6427
Pambudi, D. I., & Sulastri, S. (2023). Perbandingan naïve bayes dan knn dalam klasifikasi tweet  bbm  subsidi. Elkom :  Jurnal  Elektronika  Dan  Komputer , 16 (1),  35 – 44.
https://journal.stekom.ac.id/index.php/elkom/article/view/961 Pambudi, I., & Juwono, V. (2023). Electric vehicles in indonesia: public policy, impact, and challenges. Asian  Journal  of  Social  and  Humanities , 2 (2),  347 – 360.
https://doi.org/10.59888/AJOSH.V2I2.173
Pratama, Y., Murdiansyah, D. T., & Lhaksmana, K. M. (2023). Analisis sentimen kendaraan listrik  pada  media  sosial  twitter  menggunakan  algoritma  logistic  regression  dan principal component analysis. Jurnal Media Informatika Budidarma , 7 (1), 529 – 535.
https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib/article/view/5575 Purnajaya, A. R., & Hanggara, F. D. (2021). Perbandingan performa teknik sampling data untuk klasifikasi pasien terinfeksi covid-19 menggunakan rontgen dada. Journal of Applied Informatics and Computing (JAIC) , 5 (1), 37 – 42.
https://pdfs.semanticscholar.org/6667/688f78652f9f0e9ff993d07f03cc195bfa16. pdf
Rahayu,  A.  S.,  Fauzi,  A.,  &  Rahmat,  R.  (2022).  Komparasi  algoritma  naïve  bayes  dan support  vector  machine  (svm)  pada  analisis  sentimen  spotify. Jurnal  Sistem Komputer Dan Informatika (JSON) , 4 (2), 349 – 354. https://doi.org/10.30865/JSON.V4I2.5398 Saddam, M. A., Dewantara, E. K., & Solichin, A. (2023). Sentiment analysis of flood disaster management in jakarta on twitter using support vector machines. Sinkron: Jurnal Dan Penelitian Teknik Informatika , 7 (1), 470 – 479. https://doi.org/10.33395/SINKRON.V8I1.12063
Sidik,  A.  D.,  &  Ansawarman,  A.  (2022).  Prediksi  jumlah  kendaraan  bermotor menggunakan machine learning. Formosa Journal of Multidisciplinary Research , 1 (3), 559 – 568. https://doi.org/10.55927/FJMR.V1I3.745
Subiantoro, H., Elok, A., & Maharani, P. (2023). Analysis of presidential regulation no. 55/2019  related  to  electric  vehicle  program  in  the  context  of  realizing transportation  environmentally  friendly. International  Journal  of  Business, Economics and Law , 30 (2). http://sdgs.bappenas.go.id/tujuan-7/ Wang,  H.,  &  Wang,  Y.  (2020).  A  review  of  online  product  reviews. Journal  of  Service Science and Management , 13 (1), 88 – 96. https://doi.org/10.4236/JSSM.2020.131006 Wayan  Ernawati,  N.,  Nyoman  Satya  Kumara,  I.,  Setiawan,  W.,  Raya  Kampus  Unud Jimbaran,  J.,  Kuta  Sel,  K.,  &  Badung,  K.  (2023).  Perbandingan  metode  klasifikasi support vector machine dan naïve bayes pada analisis sentimen kendaraan listrik. Jurnal SPEKTRUM , 10 (3), 106 – 114. https://doi.org/10.24843/SPEKTRUM.2023.V10.I03.P12