783 Jurnal Teknik Informatika dan Sistem Informasi ISSN 2407-4322 Vol. 10, No. 1, Maret 2023, Hal. 783-792 E-ISSN 2503-2933

## Analisis Sentimen Masyarakat Indonesia Terhadap Produk Kendaraan Listrik Menggunakan VADER
Muchamad Taufiq Anwar* 1 , Denny Riandhita Arief Permana 2 1,2 Politeknik STMI Jakarta, Prodi Sistem Informasi Industri Otomotif
1,2 Jalan Letjen Suprapto No 26, Jakarta Pusat e-mail: * 1 taufiq@stmi.ac.id , 2 dennyrian76@stmi.ac.id

## Abstrak
Setelah  memperkenalkan  produk  kendaraan  listrik  ke  pasar,  produsen  perlu  untuk mengetahui  opini  /  sentimen  masyarakat  terhadap  produk  yang  telah  diperkenalkan  tersebut. Informasi ini dapat dimanfaatkan oleh produsen sebagai dasar dalam penentuan strategi bisnis berikutnya.  Salah  satu  teknik  yang  dapat  digunakan  yaitu  analisis  sentimen  yang  merupakan bagian dari Natural Language Processing dalam Data Mining / Kecerdasan Buatan. Penelitian ini  bertujuan  untuk  mengetahui  sentimen  publik  terhadap  sebuah  produk  kendaraan  listrik menggunakan pendekatan metode analisis sentimen berbasis leksikon dan aturan (lexicon- and rule-based)  yang  bernama  VADER  (Valence  Aware  Dictionary  dan  Sentiment  Reasoner). Sebanyak 3707 tweets (955 data unik) diambil menggunakan library tweepy pada Python dan dianalisis menggunakan submodul VADER pada library nltk (Natural Languange Toolkit) serta dibuat  visualisasi  menggunakan  library  wordcloud.  Hasil  penelitian  menunjukkan  bahwa sebagian  besar  (95%)  sentimen  publik  adalah  positif,  dan  5%  negatif.  Sentimen  positif  yang disampaikan  publik  yaitu  terkait  keunggulan  produk  seperti  fitur,  desain,  kecanggihan,  dan ramah  lingkungan.  Sementara  sentimen  negatif  yaitu  di  antaranya  terkait  ketiadaan  fast charging dan harga yang dirasa masih kurang ekonomis.
Kata kunci — analisis sentimen, kendaraan listrik, VADER

## Abstract
After  introducing  electric  vehicle  products  to  the  market,  manufacturers  need  to  find out public opinion/sentiment towards the products that have been introduced. This information can  be  used  by  manufacturers  as  a  basis  for  determining  the  next  business  strategy.  One technique that can be used is sentiment analysis which is part of Natural Language Processing in Data Mining / Artificial Intelligence. This study aims to determine public sentiment towards an electric vehicle product using a lexicon and rule-based sentiment analysis method approach called  VADER  (Valence  Aware  Dictionary  and  Sentiment  Reasoner).  A  total  of  3707  tweets (955  unique  data)  were  taken  using  the  tweepy  library  in  Python  and  analyzed  using  the VADER submodule in the nltk library (Natural Language Toolkit) and visualization was made using  the  wordcloud  library.  The  results  showed  that  the  majority  (95%)  of  public  sentiment was  positive,  and  5%  negative.  The  positive  sentiment  conveyed  by  the  public  is  related  to product  advantages  such  as  features,  design,  sophistication,  and  environmental  friendliness. Meanwhile, negative sentiments are related to the absence of fast charging and prices that are still considered uneconomical.
Keywords —sentiment analysis, electric vehicle, VADER
Jatisi ISSN 2407-4322 Vol. 10, No. 1, Maret 2023, Hal. 783-792 E- ISSN 2503-2933 784
Muchamad , et., al [Analisis Sentimen Masyarakat Indonesia Terhadap Produk Kendaraan Listrik Menggunakan
1. PENDAHULUAN
alam  masa  transisi  adopsi  kendaraan  listrik  saat  ini,  beberapa  produsen  kendaraan listrik telah melepas produknya ke pasaran. Setelah memperkenalkan sebuah produk ke publik,  pihak  produsen  tentu  ingin  mengetahui  respons  publik  terhadap  produk  yang diperkenalkan  tersebut.  Penelitian  ini  bertujuan  untuk  mengetahui  opini,  padangan,  atau sentimen masyarakat terkait sebuah produk kendaraan listrik yang telah diluncurkan pada tahun 2022.  Informasi  ini  dapat  dimanfaatkan  oleh  produsen  sebagai  umpan  balik  dari  pasar  dan menjadi  dasar  dalam  penentuan  strategi  bisnis  berikutnya.  Salah  satu  teknik  yang  dapat digunakan  yaitu  analisis  sentimen  yang  merupakan  bagian  dari Natural  Language  Processing dalam Data  Mining /  Kecerdasan  Buatan.  Analisis  sentimen  adalah  sebuah  cara  untuk menginterpretasikan  opini  seseorang  terhadap  sebuah  topik  tertentu,  sebuah  kejadian,  dan  lain sebagainya  [1].  Nama  lain  dari  analisis  sentimen  adalah opinion  mining (penambangan  opini) [1],  [2].  Analisis  sentimen  menawarkan  solusi  berbasis  teknologi  untuk  memahami  reaksi, pandangan,  dan  polaritas  opini  seseorang  (positif,  negatif,  atau  netral)  dalam  konten  tekstual yang tersedia melalui sumber media sosial [3]. Analisis sentimen pada dasarnya adalah kegiatan mengklasifikasikan  teks  ( text-classification )  [4],  [5].  Analisis  sentimen  dapat  dilakukan  pada tiga tingkatan, yaitu: tingkat dokumen, tingkat kalimat, dan tingkat aspek atau entitas [6]. Dalam penelitian  ini,  analisis  sentimen  dilakukan  pada  tingkat  dokumen,  yaitu  pada  masing-masing tweet. Dalam penelitian ini, data didapatkan dari media sosial Twitter. Salah satu teknik analisis sentimen  yang  tepat  digunakan  untuk  data  ini  yaitu  VADER  ( Valence  Aware  Dictionary  dan Sentiment  Reasoner ).  VADER  adalah  alat  analisis  sentimen  berbasis  leksikon  dan  aturan ( lexicon-  and  rule-based ) yang  secara  khusus  disesuaikan  dengan  sentimen  yang  diungkapkan di media sosial [7].
Dalam beberapa tahun terakhir, penelitian terkait analisis sentimen umumnya dilakukan dengan  menggunakan  teknik  klasifikasi  “tradisional”  dalam Data  Mining seperti Naïve  Bayes [8]–[17], Support  Vector Machine (SVM) [13]–[15],  [18]–[20],  dan K-Nearest Neighbor [14], [21]. Sebenarnya masalah analisis sentimen memang dapat didekati sebagai masalah klasifikasi teks.  Dalam  klasifikasi  teks,  telah  terdapat  beberapa  metode  yang  lebih  baru  seperti Random Forest , Gradient  Boosting [22],  dan Transformers [5].  Dalam  penelitian  ini  akan  dilakukan analisis  sentimen  menggunakan  teknik  yang  berbeda,  yaitu  berbasis  pada  leksikon  dan  aturan ( lexicon-  and  rule-based )  yang  disebut  VADER.  VADER  dipilih  karena  terbukti  memiliki akurasi yang lebih baik dibandingkan metode seperti Naïve Bayes , SVM, dan Max- Entropy [7] dan  dibuat  secara  khusus  untuk  keperluan  analisis  sentimen  pada  teks  yang  diungkapkan  di media  sosial.  Berbeda  dengan  penelitian-penelitian  lainnya  yang  melakukan  pembuatan  dan evaluasi model, dalam penelitian ini digunakan model yang telah dibuat sebelumnya. VADER menggunakan  7.500  leksikon  sebagai  dasar  penentuan  kelas  sentimen  dan  memiliki  tingkat akurasi  F1  sebesar  0,96  (lebih  baik  daripada  asesmen  oleh  manusia  dengan  akurasi  0,84)  [7]. Penelitian  juga  menunjukkan  bahwa  performa  VADER  lebih  baik  dibandingkan  metode  lain dengan pendekatan yang serupa ( lexicon-based ) seperti TextBlob [23].

## 2. METODE PENELITIAN
Metode  penelitian  ditunjukkan  pada  Gambar  1.  Data  tweets  dikumpulkan  dari  media sosial  Twitter  menggunakan library tweepy  pada  Python.  Kata  kunci  pencarian  tweet  yang digunakan adalah nama produk kendaraan listrik salah satu produsen otomotif di Indonesia yang meluncurkan  produk  kendaraan  listrik  pada  bulan  Agustus  2022  (merk  dan  nama  produk disensor / tidak disebutkan dalam penelitian ini).

## D
785 Jatisi ISSN 2407-4322 Vol. 10, No. 1, Maret 2023, Hal. 783-792 E-ISSN 2503-2933
Muchamad , et., al [Analisis Sentimen Masyarakat Indonesia Terhadap Produk Kendaraan Listrik Menggunakan
ort and clear, implies research results (First Author)
Gambar 1.  Metode Penelitian
Tahap data preprocessing dilakukan  untuk  membuang  data  tweet  yang  duplikat,  yang kosong, dan yang berupa retweet sehingga didapatkan tweet yang unik dan valid saja. Selain itu juga  dilakukan  pembuangan  karakter  spesial  dan  angka  dari  tweet.  Tweet  kemudian diterjemahkan  ke  dalam  bahasa  Inggris  menggunakan Google  Translate .  Penerjemahan  ini diperlukan  karena  VADER  dibuat  berdasarkan corpus berbahasa  Inggris.  Klasifikasi  sentimen dilakukan menggunakan submodul VADER yang terdapat pada modul nltk ( Natural Languange Toolkit )  [24].  Pemrosesan  tweet  menggunakan  VADER  akan  menghasilkan  skor  negatif,  skor netral,  skor  positif,  dan  skor  gabungan  ( compound  score ).  Skor  gabungan  adalah  jumlah  skor positif, negatif, dan netral yang kemudian dinormalisasi menjadi nilai antara -1 (negatif paling ekstrem)  dan  +1  (positif  paling  ekstrem).  Semakin  tinggi  skor  gabungan  mendekati  nilai  +1, semakin  tinggi  pula  kepositifan  dari  teks  tersebut.  Pemberian  label  sentimen  positif  dilakukan pada  tweet  yang  memiliki  skor  gabungan  lebih  dari  atau  sama  dengan  nol.  Sementara  label sentimen negatif diberikan pada tweet dengan skor gabungan kurang dari nol. Tahap berikutnya dilanjutkan  dengan  menghitung  jumlah  tweet  di  setiap  kelas  sentimen.  Kemudian  dibuatlah wordcloud untuk sentimen positif dan negatif untuk menunjukkan kata-kata yang sering muncul pada  masing-masing  kelas.  Pembuatan wordcloud dilakukan  menggunakan library  wordcloud pada  Python  [25].  Keseluruhan  proses  dikerjakan  menggunakan  Python  3.7  dan Jupyter notebook [26].

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN
Data tweets dikumpulkan dari 28 Agustus 2022 hingga 2 Oktober 2022 yang berjumlah total 3707 baris. Hasil pengumpulan data terdiri dari kolom user (disensor), tanggal dan waktu, dan  isi  tweet  seperti  ditunjukkan  pada  Tabel  1.  Setiap  tweet  diberikan  ID  atau  indeks  dari  0 sampai  dengan  3706.  ID  ini  berfungsi  untuk  melacak  kesinambungan  tweet  yang  berbahasa Indonesia  dengan  hasil  terjemahannya  dalam  Bahasa  Inggris.  Sampel  data  pada  Tabel  1  juga menunjukkan bahwa telah dilakukan pembersihan data dari karakter spesial dan tanda baca pada isi  tweet.  Data  yang  duplikat,  yang  kosong,  dan  yang  berupa retweet dibuang  dan  didapatkan 955 data unik dan valid seperti ditunjukkan pada Tabel 2. Untuk pemrosesan berikutnya, kolom user dan  tanggal  dibuang  dan  dilakukan  penerjemahan  ke  dalam  bahasa  Inggris.  Hasilnya seperti  terlihat  pada  Tabel  3  dan  Tabel  4.  Data  pada  kolom  isi  atau contents diproses  oleh VADER  dan  menghasilkan  skor  negatif,  netral,  positif,  dan  gabungan  ( neg , neu , pos , compound )  seperti  ditunjukkan  pada  Tabel  5.  Setelah  itu,  label  sentimen  positif/negatif
Preprocessing:
membuang karakter spesial, membuang data duplikat, retweet, dan
data kosong
Data tweets Klasifikasi sentimen Visualisasi wordcloud untuk setiap kelas
Analisis, interpretasi, dan evaluasi
Jatisi ISSN 2407-4322 Vol. 10, No. 1, Maret 2023, Hal. 783-792 E- ISSN 2503-2933 786
Muchamad , et., al [Analisis Sentimen Masyarakat Indonesia Terhadap Produk Kendaraan Listrik Menggunakan
diberikan  pada  kolom  “ Sentiment ”  berdasarkan  nilai  pada  kolom compound .  Hasilnya ditunjukkan pada Tabel 6. Hasil penghitungan jumlah tweet pada masing-masing kelas sentimen menghasilkan  901  (94%)  sentimen  positif  dan  54  (6%)  sentimen  negatif  seperti  ditunjukkan pada  Gambar  2.  Contoh  tweet  positif  dan  negatif  dalam  bahasa  Indonesia  ditunjukkan  pada Tabel 7. Sampel tweet yang ditunjukkan pada Tabel 7 diambilkan dari tweets yang masih dalam bahasa  Indonesia  untuk  melihat  bentuk  asli  dari  tweet  yang  disampaikan  oleh  pengguna. Berdasarkan  temuan  ini  kita  dapat  melihat  bahwa  sebagian  besar  orang  (94%)  memiliki sentimen  yang  positif  terhadap  produk  kendaraan  listrik  yang  dibahas.  Hal  ini  menunjukkan keberhasilan  produsen  dalam  memperkenalkan  produk  ini  ke  pasar  dan  pasar  telah  mengenali keunggulan  produk  tersebut  seperti  fitur,  desain,  kecanggihan,  dan  ramah  lingkungan.  Di  sisi lain, terdapat juga sentimen negatif yang menyoroti kekurangan produk ini seperti ketiadaan fast charging dan harga yang dirasa masih kurang ekonomis. Hasil ini senada dengan riset lain telah menyebutkan  bahwa  salah  satu  opini  utama  masyarakat  Indonesia  terkait  kendaraan  listrik adalah tentang ramah lingkungan [27] dan harga [27].
Tabel 1. Sampel Data Mentah Tweet ID User Tanggal Isi 0 sutoyo****** 2022-08-31 07:28:14 Keren dan super canggih ****** 1 chairul****** 2022-08-31 07:22:06 ****** pasti banyak yang pengen sih mantap 2 Berkah****** 2022-08-31 07:18:51 Sangat keren buat gaya gayaan ****** ny... 3 Kamil****** 2022-08-31 07:15:41 Pas  banget  buat  kalangan  muda  yang  kuliah kare.. 4 daniel****** 2022-08-31 07:08:30 ****** mengutamakan kepraktisan dan fun... … … … … 3706  nameless****** 2022-08-26 02:46:58 RT  Semudah  itu  kan  Yuk  miliki  mobil ******... Tabel 2. Sampel Data Tweet Setelah Dilakukan Penyaringan Data ID User Tanggal Isi 0 chairul****** 2022-08-31 07:28:14 Keren dan super canggih ****** 1 Berkah****** 2022-08-31 07:22:06 ****** pasti banyak yang pengen sih mantap 2 Kamil****** 2022-08-31 07:18:51 Sangat keren buat gaya gayaan ****** ny... 3 daniel****** 2022-08-31 07:15:41 Pas banget buat kalangan muda yang kuliah kare.. 4 chairul****** 2022-08-31 07:08:30 ****** mengutamakan kepraktisan dan fun... … … … … 3624  Mazda****** 2022-09-29 03:51:41 setuju banget emang ******
787 Jatisi ISSN 2407-4322 Vol. 10, No. 1, Maret 2023, Hal. 783-792 E-ISSN 2503-2933
Muchamad , et., al [Analisis Sentimen Masyarakat Indonesia Terhadap Produk Kendaraan Listrik Menggunakan
ort and clear, implies research results (First Author)
Tabel 3. Sampel Data Tweet Setelah Dipilih Kolom ID dan Isi
ID Isi 0 Keren dan super canggih ****** 1 ****** pasti banyak yang pengen sih mantap
2 Sangat keren buat gaya gayaan ****** ny...
3 Pas banget buat kalangan muda yang kuliah kare..
4 ****** mengutamakan kepraktisan dan fun...
… … 3624  setuju banget emang ******
Tabel 4. Sampel Data Tweet Setelah Diterjemahkan ke Dalam Bahasa Inggris
ID Contents 0 Cool and super sophisticated ****** 1 ****** must be a lot of people who want... 2 Very cool for the style of the ******, ...
3 It's really suitable for young people who are ...
4 ****** prioritizes practicality and fun.. … … 3624  I really agree ****** Tabel 5. Sampel Data Tweet Setelah Diproses Menggunakan VADER ID Contents Neg Neu Pos Compound 0 Cool and super sophisticated ****** 0.0 0.29 0.71 0.8689 1 ****** must be a lot of people who want... 0.0 0.818  0.182 0.2263 2 Very cool for the style of the ******, ... 0.0 0.703  0.297 0.6697 3 It's really suitable for young people who are ... 0.0 0.854  0.146 0.4404 4 ****** prioritizes practicality and fun.. 0.0 1.000  0.000 0.0000 … … … 3624  I really agree ****** 0.0 0.642  0.358 0.4201 Tabel 6 Sampel Data Tweet Setelah Diberikan Label Sentimen Positif dan Negatif ID Contents Neg Neu Pos Compound  Sentiment 0 Cool and super sophisticated ****** 0.0 0.29 0.71 0.8689 Positive 1 ****** must be a lot of people who want... 0.0 0.818  0.182 0.2263 Positive 2 Very cool for the style of the ******, ... 0.0 0.703  0.297 0.6697 Positive 3 It's really suitable for young people who are ... 0.0 0.854  0.146 0.4404 Positive 4 ****** prioritizes practicality and fun.. 0.0 1.000  0.000 0.0000 Positive … … … … … … … 3624  I really agree ****** 0.0 0.642  0.358 0.4201 Positive
Penggunaan wordcloud dapat membantu menemukan kata kunci penting dari sekumpulan data  teks  yang  sangat  banyak  [28].  Dalam  penelitian  ini,  hasil  sentimen  dari  masing-masing kelas  divisualisasikan  ke  dalam wordcloud untuk  melihat  kata-kata  yang  sering  muncul  dari masing-masing  kelas. Wordcloud dibuat  berdasarkan  teks  yang  telah  diterjemahkan  ke  dalam
Jatisi ISSN 2407-4322 Vol. 10, No. 1, Maret 2023, Hal. 783-792 E- ISSN 2503-2933 788
bahasa  Inggris  dan  sudah  diklasifikasikan  ke  dalam  kelas  sentimen  positif  dan  negatif.    Hasil wordcloud untuk  sentimen  positif  ditunjukkan  pada  Gambar  3  dan  untuk  sentimen  negatif ditunjukkan  pada  Gambar  4  (catatan:  kata-kata  yang  mengarah  ke  nama  produk  telah dihilangkan). Beberapa kata yang muncul dalam sentimen positif yaitu: ‘keren’, ‘lucu’, ‘fitur’, ‘ingin’,  dan  ‘beli’.  Sementara  kata-kata  yang  muncul  dalam  sentimen  negatif  antara  lain: ‘masalah’, ‘jangan’, ‘harga’, dan ‘biaya’.
Setelah  dilakukan  pengecekan  manual  ke  beberapa  tweet  dalam  sentimen  negatif, ditemukan  beberapa  kesalahan  klasifikasi  dalam  sentimen  kelas  negatif,  seperti  pada  tweet berikut: “****** gila cute bgt gk da obat” dan “***** Emang Keren parah si berkualitas bgt”. Hal  ini  (kemungkinan)  disebabkan  oleh  adanya  kata  kunci  seperti  penggunaan  kata  ‘gila’  dan ‘parah’  pada  kalimat-kalimat  tersebut  yang  diartikan  VADER  sebagai  kata-kata  bersentimen negatif.  Padahal  kata  tersebut  dimaksudkan  penulis  tweet  untuk  menekankan  kata  sifat  positif setelahnya, yaitu cute dan keren . Hal ini menjadi temuan salah satu kelemahan dari VADER.
Gambar 2.  Hasil Klasifikasi Sentimen Positif dan Negatif
Tabel 7. Contoh Tweet Untuk Sentimen Positif dan Negatif
Sentimen Positif Sentimen Negatif Keren  dan  super  canggih  ******  dengan sentuhan eksterior yang futuristis Dengan harga sekarang kalau pertimbangan  ekonomis  memang  kurang Kalau menurutku di Indonesia lebih cocok PHEV  drpd  BEV  Juga  dari  harga  ****** bandingkan  harga  bev  di  China  kelihatan kalau  dari  Indonesia  sendiri  tidak  banyak insentif buat mobil listrik dari pemerintah sangat membantu menghemat pengeluaran bahan bakar ya ****** turunin  duluuu  harganya  mobil  listrik wkwkwk  paling  terjangkau  sekarang ****** itupun masih 300 jutaan mobil  kayak  ******  ini  mesti  didukung buat  kelanjutan  di  indonesia  terlebih  lagi canggih dan ramah lingkungan ******  Pikir2  dl  deh  klo  mw  beli  Untuk harga emang murah klo misal dibandingin sama  ******  tapi  kelemahan  dari  ******
789 Jatisi ISSN 2407-4322 Vol. 10, No. 1, Maret 2023, Hal. 783-792 E-ISSN 2503-2933
Muchamad , et., al [Analisis Sentimen Masyarakat Indonesia Terhadap Produk Kendaraan Listrik Menggunakan
ort and clear, implies research results (First Author)
ga pny fitur fast Charging Jadi misal untuk nge charge nya aja butuh waktu 8 5 sampai 11 jam banyak  fiturnya  yang  keren  dan  menarik ****** Limbah Baterai ****** yang Rusak Siapa yang Mengolah Gambar 3.  Hasil Wordcloud Untuk Sentimen Positif
Gambar 4.  Hasil Wordcloud Untuk Sentimen Negatif

## 4. KESIMPULAN
Pada  produk  kendaraan  listrik  yang  dibahas,  sebagian  besar  opini  masyarakat  Indonesia terhadap  produk  tersebut  adalah  positif,  yaitu  terkait  dengan  fitur,  desain,  kecanggihan,  dan ramah  lingkungan.  Sementara  sentimen  yang  negatif  yaitu  tentang  harga  dan  ketiadaan fast charging . Hal ini dapat menjadi masukan bagi perusahaan dan ditindaklanjuti oleh perusahaan dalam pembuatan strategi bisnis ke depan.
Jatisi ISSN 2407-4322 Vol. 10, No. 1, Maret 2023, Hal. 783-792 E- ISSN 2503-2933 790
Muchamad , et., al [Analisis Sentimen Masyarakat Indonesia Terhadap Produk Kendaraan Listrik Menggunakan
5. SARAN
Berikut beberapa saran untuk penelitian ke depan: a) mengembangkan aplikasi dashboard sentimen  berbasis web menggunakan library  Streamlit pada  Python  agar  dapat  dilakukan pemantauan sentimen secara real-time ; b) ke depan setelah produk mulai terjual, produsen dapat memanfaatkan  data  penjualan  untuk  membuat  prediksi  permintaan  produk  menggunakan metode  seperti  LSTM  ( Long  Short-Term  Memory )  [29].  Prediksi  ini  dapat  pula  dikaitkan dengan  sentimen  masyarakat;  c)  mengelompokkan  sentimen  berdasarkan  topik-topiknya menggunakan metode topic modelling seperti LDA ( Latent Dirichlet Allocation ) [27].

## UCAPAN TERIMA KASIH
Penulis mengucapkan terima kasih kepada Politeknik STMI Jakarta yang telah memberi dukungan terhadap penelitian ini.

## DAFTAR PUSTAKA
[1] R. Wagh and P. Punde, “Survey On Sentiment Analysis Using Twitter Dataset,” in 2018 Second  International  Conference  on  Electronics,  Communication  and  Aerospace Technology (ICECA) , 2018, pp. 208–211.
[2] A.  Alsaeedi  and  M.  Z.  Khan, “A  Study  On  Sentiment  Analysis  Techniques  of  Twitter Data,” Int. J. Adv. Comput. Sci. Appl. , Vol. 10, No. 2, 2019.
[3] A.  Kumar  and  A.  Jaiswal, “Systematic  Literature  Review  of  Sentiment  Analysis  On Twitter Using Soft Computing Techniques,” Concurr. Comput. Pract. Exp. , Vol. 32, No. 1, p. e5107, 2020.
[4] T. SEBASTIAN, “Sentiment Analysis for Twitter, ” 2012.
[5] M. T. Anwar, L. Ambarwati, D. Agustin, and others, “Analyzing Public Opinion Based on  Emotion  Labeling  Using  Transformers,” in 2021  2nd  International  Conference  on Innovative and Creative Information Technology (ICITech) , 2021, pp. 74–78.
[6] R.  Sharma,  S.  Nigam,  and  R.  Jain, “Polarity  Detection  At  Sentence  Level,”  Int.  J. Comput. Appl. , Vol. 86, No. 11, 2014.
[7] C.  Hutto  and  E.  Gilbert, “Vader:  A  Parsimonious  Rule-Based  Model  For  Sentiment Analysis of Social Media Text,” i n Proceedings of the international AAAI Conference On Web and Social Media , 2014, Vol. 8, No. 1, pp. 216–225.
[8] E.  Zuliarso,  M.  T.  Anwar,  K.  Hadiono,  and  I.  Chasanah, “Detecting  Hoaxes  in Indonesian  News  Using  TF/TDM  and  K  Nearest  Neighbor,” in IOP  Conference  Series: Materials Science and Engineering , 2020, Vol. 835, No. 1, p. 12036.
[9] B. Gunawan, H. Sastypratiwi, and E. E. Pratama, “Sistem Analisis Sentimen pada Ulasan Produk  Menggunakan  Metode  Naive  Bayes,”  JEPIN  (Jurnal  Edukasi  dan  Penelit.
791 Jatisi ISSN 2407-4322 Vol. 10, No. 1, Maret 2023, Hal. 783-792 E-ISSN 2503-2933
Muchamad , et., al [Analisis Sentimen Masyarakat Indonesia Terhadap Produk Kendaraan Listrik Menggunakan
ort and clear, implies research results (First Author)
Inform. , Vol. 4, No. 2, pp. 113–118, 2018.
[10]  B. M. Pintoko and K. M. Lhaksmana, “Analisis Sentimen Jasa Transportasi Online pada Twitter  Menggunakan  Metode  Na{\"\i}ve  Bayes  Classifier,” eProceedings  Eng. ,  Vol.  5, No. 3, 2018.
[11]  Y.  S.  Mahardhika  and  E.  Zuliarso, “Analisis  Sentimen  Terhadap  Pemerintahan  Joko Widodo  pada  Media  Sosial  Twitter  Menggunakan  Algoritma  Naives  Bayes  Classifier,” 2018.
[12]  S. Samsir, A. Ambiyar, U. Verawardina, F. Edi, and R. Watrianthos, “Analisis Sentimen Pembelajaran Daring pada Twitter di Masa Pandemi COVID-19 Menggunakan Metode Na{\"\i}ve Bayes,” J. Media Inform. Budidarma , Vol. 5, No. 1, pp. 157–163, 2021.
[13]  B.  Laurensz  and  E.  Sediyono, “Analisis  Sentimen  Masyarakat  Terhadap  Tindakan Vaksinasi Dalam Upaya Mengatasi Pandemi Covid-19,” J. Nas. Tek. Elektro dan Teknol. Inf. , Vol. 10, No. 2, pp. 118–123, 2021.
[14]  A.  P.  Giovani,  A.  Ardiansyah,  T.  Haryanti,  L.  Kurniawati,  and  W.  Gata, “Analisis Sentimen  Aplikasi  Ruang  Guru  di  Twitter  Menggunakan  Algoritma  Klasifikasi,” J. Teknoinfo , Vol. 14, No. 2, pp. 115–123, 2020.
[15]  M.  I.  Fikri,  T.  S.  Sabrila,  and  Y.  Azhar, “Perbandingan  Metode  Na{\"\i}ve  Bayes  dan Support  Vector  Machine  pada  Analisis  Sentimen  Twitter,” Smatika  J. ,  Vol.  10,  No.  02, pp. 71–76, 2020.
[16]  F.  Ratnawati, “Implementasi  Algoritma  Naive  Bayes  Terhadap  Analisis  Sentimen  Opini Film pada Twitter,” INOVTEK Polbeng-Seri Inform. , Vol. 3, No. 1, pp. 50–59, 2018.
[17]  R.  Y.  Hayuningtyas  and  R.  Sari, “Analisis  Sentimen  Opini  Publik  Bahasa  Indonesia Terhadap Wisata TMII Menggunakan na{\"\i}ve Bayes dan PSO,” Techno Nusa Mandiri J. Comput. Inf. Technol. , Vol. 16, No. 1, pp. 37–42, 2019.
[18]  P. H. Prastyo, A. S. Sumi, A. W. Dian, and A. E. Permanasari, “Tweets Responding To The  Indonesian  Government’s  Handling  of  COVID-19:  Sentiment  Analysis  Using  SVM with Normalized Poly Kernel,” J. Inf. Syst. Eng. Bus. Intell. , Vol. 6, No. 2, pp. 112–122, 2020.
[19]  H.  Tuhuteru, “Analisis  Sentimen  Masyarakat  Terhadap  Pembatasan  Sosial  Berksala Besar Menggunakan Algoritma Support Vector Machine,” J. Inf. Syst. Dev. , Vol. 5, No. 2, 2020.
[20]  G.  A.  Buntoro, “Analisis  Sentimen  Calon  Gubernur  DKI  Jakarta  2017  di  Twitter,” INTEGER J. Inf. Technol. , Vol. 2, No. 1, 2017.
[21]  A.  Deviyanto  and  M.  D.  R.  Wahyudi, “Penerapan  Analisis  Sentimen  pada  Pengguna Twitter  Menggunakan  Metode  K-Nearest  Neighbor,” JISKA  (Jurnal  Inform.  Sunan Kalijaga) , Vol. 3, No. 1, pp. 1–13, 2018.
Jatisi ISSN 2407-4322 Vol. 10, No. 1, Maret 2023, Hal. 783-792 E- ISSN 2503-2933 792
Muchamad , et., al [Analisis Sentimen Masyarakat Indonesia Terhadap Produk Kendaraan Listrik Menggunakan
[22]  M.  T.  Anwar, “Automatic  Complaints  Categorization  Using  Random  Forest  and Gradient Boosting,” Adv. Sustain. Sci. Eng. Technol. , Vol. 3, No. 1, p. 210106, 2021.
[23]  V.  Bonta  and  N.  K.  N.  Janardhan, “A  Comprehensive  Study  On  Lexicon  Based Approaches For Sentiment Analysis,” Asian J. Comput. Sci. Technol. , Vol. 8, No. S2, pp. 1–6, 2019.
[24]  S.  Bird,  E.  Klein,  and  E.  Loper, Natural  Language  Processing  With  Python:  Analyzing Text With The Natural Language Toolkit . “ O’Reilly Media, Inc.,” 2009.
[25]  L. Oesper, D. Merico, R. Isserlin, and G. D. Bader, “Word Cloud: A Cytoscape Plugin To Create A Visual Semantic Summary of Networks,” Source Code Biol. Med. , Vol. 6, No. 1, p. 7, 2011.
[26]  T.  Kluyver et  al. , “Jupyter  Notebooks  --  A  Publishing  Format  For  Reproducible Computational Workflows,” in Positioning and Power in Academic Publishing: Players, Agents and Agendas , 2016, pp. 87–90.
[27]  M.  T.  Anwar,  M.  P.  Utami,  L.  Ambarwati,  and  A.  W.  Arohman, “Identifying  Social Media  Conversation  Topics  Regarding  Electric  Vehicles  in  Indonesia  Using  Latent Dirichlet  Allocation,” in 2022  IEEE  International  Conference  on  Cybernetics  and Computational Intelligence (CyberneticsCom) , 2022, pp. 102–106.
[28]  S.  Nugrohadi  and  M.  T.  Anwar, “Pelatihan  Assembler  Edu  Untuk  Meningkatkan Keterampilan  Guru  Merancang  Project-based  Learning  Sesuai  Kurikulum  Merdeka Belajar,” Media Penelit. Pendidik. J. Penelit. dalam Bid. Pendidik. dan Pengajaran , Vol. 16, No. 1, pp. 77–80, 2022.
[29]  M. T. Anwar, L. Heriyanto, D. R.  A. Permana, and  G. M. Rahmah, “Optimizing LSTM Model  for  Low-Cost  Green  Car  Demand  Forecasting,” in 2022  1st  International Conference on Information System \& Information Technology (ICISIT) , 2022, pp. 90–95.