e-ISSN 2745-7265 p-ISSN 2088-5555 EXPERT Vol. 11 No. 2

## Pengukuran Sentimen Sosial Terhadap Teknologi Kendaraan Listrik: Bukti Empiris di Indonesia
Atha Fitrah Riyadi, Faiz Ramadhani Rahman, M. Aldiansyah Nofa Pratama, M. Khanif Khafidli*, Harry Patria Magister Manajemen Teknologi Institut Teknologi Sepuluh Nopember Kampus ITS Tjokroaminoto Surabaya, INDONESIA riyadhi.atha@gmail.com, faizramadhani09@gmail.com, nofaldiansyah@gmail.com, khanifkhafidli@gmail.com*, harry.patria@sbm-itb.ac.id
Abstract – Currently,  climate  change  due  to  global  warming  is  a  concern  for  many  parties.  The  greenhouse  gas emissions  level  is  increasing  day  by  day.  The  major  contributors  to  Air  pollution  are  the  greenhouse  effect. Transportation accounts for about 27% of air pollution, and governments in various countries use electric vehicles to reduce air pollution. However , the success of using electric vehicles is depending on perception, people’s sentiment, and understanding. The main purpose of this research is to find out how public sentiment towards electric vehicles is through tweets and comments on the Twitter social media platform using sentiment analysis. The data obtained are 1084 tweets and comments. The data were classified using the Naïve Bayes method, K-Nearest Neighbor, and Decision Tree. The results showed that the Naïve Bayes Classification Method gave better results than K-Nearest Neighbor, and Decision Tree with an accuracy rate of 94% positive sentiment by 53%, negative sentiment by 38%, and neutral sentiment  by  9%.  So,  it  can  be  concluded  that  public  sentiment  towards  electric  vehicles  is  quite  good  based  on conversations on the Twitter social media platform. In addition, the author also visualizes the results of the analysis in the form of graphs and word clouds so that they can help the electric vehicle industry players to understand public sentiment better and more accurately.
Keywords: Sentiment Analysis; Electric Vehicles; Climate Change; Social Media.
Abstrak – Saat ini, perubahan iklim akibat pemanasan global menjadi perhatian bagi banyak pihak. Tingkat emisi gas rumah kaca meningkat dari hari ke hari. Polusi udara adalah salah satu kontributor yang berperan signifikan terhadap efek  rumah  kaca.  Transportasi  menyumbang  sekitar  27%  dari  polusi  udara,  dan  pemerintah  di  berbagai  negara mengambil langkah-langkah untuk mengurangi polusi udara dengan mendorong penggunaan kendaraan listrik. Namun keberhasilannya tergantung pada sentimen, persepsi dan pemahaman masyarakat terhadap kendaraan listrik. Tujuan utama penelitian ini adalah untuk mengetahui bagaimana sentimen publik terhadap kendaraan listrik melalui tweets dan komentar di platform sosial media twitter menggunakan analisis sentimen. Data yang diperoleh adalah 1084 tweets dan komentar. Data diklasifikasikan menggunakan metode Naïve Bayes, K-Nearest Neighbor, dan Decision Tree. Hasil penelitian menunjukkan bahwa bahwa Metode Klasifikasi Naïve Bayes memberikan hasil lebih baik dari K-Nearest Neighbor, dan Decision Tree dengan tingkat akurasi 94% sentimen positif sebesar 53%, sentimen negatif sebesar 38% dan sentimen netral sebesar 9%. Sehingga dapat disimpulkan bahwa sentimen masyarakat terhadap kendaraan listrik cukup baik berdasarkan percakapan di platform sosial media twitter. Selain itu, penelitian ini juga memvisualkan hasil analisa  dalam  bentuk  grafik  dan  word  cloud  sehingga  dapat  membantu  pelaku  industri  kendaraan  listrik  untuk memahami sentimen publik dengan lebih baik dan akurat.
Kata Kunci: Analisis Sentimen; Kendaraan Listrik; Perubahan Iklim; Media Sosial.

## 1. Pendahuluan
Perubahan iklim adalah isu yang banyak dibahas oleh berbagai negara secara serius pada masa kini. Kerusakan berbagai  ekosistem,  perubahan  cuaca  ekstrem,  bencana alam,  merupakan  akibat  terbesar  dari  perubahan  iklim. Salah  satu  langkah  terbaik  untuk  menekan  perubahan iklim  adalah  dengan  mengurangi  emisi  gas  rumah  kaca. Jika  kenaikan  suhu  rata-rata  di  seluruh  dunia  terus meningkat dan potensi banyak bencana akan terjadi yang menimbulkan kerugian bagi seluruh makhluk hidup maka seluruh  pihak  dari  berbagai  negara  harus  tegas  untuk mengambil  keputusan  untuk  mendukung  kegiatan  yang ramah akan lingkungan.
Tanpa  disadari,  gas  rumah  kaca  merupakan penyumbang terbesar dalam hal kenaikan suhu rata-rata global  akibat  kegiatan  yang  dilakukan  manusia.  Sebagai contoh penggunaan kendaraan pribadi untuk transportasi sehari-hari masih menggunakan bahan bakar fosil. Bahan bakar fosil merupakan bahan bakar yang turut andil dalam membentuk  gas  rumah  kaca,  dari  lepasnya  karbon monoksida,  karbon  dioksida  hasil  pembakaran  ke atmosfer  tersebut  menjadi  salah  satu  penyebab  utama terbentuknya gas rumah kaca. Akibatnya lepasnya gas-gas tersebut  menjadi  penyebab    yang  kuat  terjadinya perubahan iklim dan pemanasan global saat ini.
Dari  laporan Climate  Transparency  Report  2020 [1] dalam upaya mengurangi emisi gas di negara anggota G20 dengan  target  dari Nationally  Determined  Contribution
Terakreditasi SINTA Peringkat 5 Surat Keputusan Menristek / Kepala BRIN No. 200/M/KPT/2020
Masa berlaku mulai Vol. 8 No. 1 tahun 2018 s.d. Vol. 12 No. 2 tahun 2022 Terbit online pada laman web jurnal http://jurnal.ubl.ac.id/index.php/expert
e-ISSN 2745-7265 p-ISSN 2088-5555 EXPERT Vol. 11 No. 2
(NDC),  bahwa  transportasi  adalah  penyumbang  27 persen  dari  polusi  udara.  Kontributor  utama  yang signifikan  terhadap  polusi  udara  adalah  transportasi dengan bahan bakar fosil, dan penggunaan alat berat.
Cara  yang  dapat  diambil  untuk  mengurangi  dan menekan  emisi  dari  gas  adalah  dengan  cara  memulai penggunaan kendaraan listrik ( electric vehicle ) seperti yang dilakukan beberapa negara secara gencar akhir-akhir ini. Contohnya  beberapa  negara  di  Eropa  perlahan  mulai menggunakan  kendaraan  listrik.  Sebuah  penelitian  di European Environment Agency [2] memperlihatkan kenaikan 3,5  persen  penjualan  mobil  dari  tahun  sebelumnya merupakan  kendaraan  listrik  dengan  rasio  1:9  dari produksi mobil baru tipe hibrida yang rendah emisi dan berpenggerak  listrik.  Dari  kenaikan  penjualan  tersebut ternyata berkontribusi menurukan emisi CO2 sebesar 12 persen  dari  tahun  sebelumnya berdasarkan  jumlah  total mobil  baru  yang  terjual,  dan  menjadi  penuruna  emisi paling  besar  sejak  tahun  2010  dari  mulai  penetapan standar  produksi  mobil  di  Uni  Eropa.  11  persen penjualan mobil baru dari total 11,6 juta yang terdaftar di Uni Eropa, adalah mobil listrik dan hibrida. Peningkatan tren  pembelian  mobil  terus  berlanjut  meskipun  kondisi saat ini masih dalam kondisi pandemi.
Pemerintah Indonesia berkomitmen untuk ikut andil dalam aksi nyata untuk mengurangi emisi dan perubahan iklim dunia. Penggunaan kendaraan listrik atau kendaraan dengan emisi rendah juga diharapkan menjadi tren yang mengikuti  tren  di  Uni  Eropa  dan  secara  gencar diaplikasikan di Indonesia. Peraturan Presiden (Perpres) No  55  Tahun  2019  dari  Pemerintah  Indonesia  adalah regulasi  pemakaian  kendaraan  listrik  mengenai tranportasi  jalan  yang  menggunakan  kendaraan  listrik dengan batterai, dan merupakan bukti nyata juga untuk meningkatkan  upaya  dalam  menekan  emisi  gas  dan perubahan  iklim.  Namun  realisasinya,  Indonesia  masih tertinggal jika dibandingkan dengan Eropa. Dari catatan Gabungan  Industri  Kendaraan  Bermotor  Indonesia (Gaikindo)  semester  I/2020  menunjukkan  penjualan kendaraan  dengan  emisi  yang  rendah  adalah  1.900  unit terdiri dari 1.378 unit kendaraan hybrid , 34 unit kendaraan plug-in hybrid electric vehicle (PHEV) dan 488 unit kendaraan listrik  dengan  baterai  (BEV) [3] .  Hal  ini  juga  dikuatkan oleh  pernyataan  Menteri  Perhubungan  Indonesia  Budi Karya Sumadi bahwa polusi udara terbesar di Indonesia disumbang oleh kendaraan bermotor [4] .
Salah  satu  hal  yang  berpengaruh  terhadap  tingkat adopsi kendaraan listrik di suatu negara adalah persepsi masyarakat  terhadap  kendaraan  listrik.  Persepsi  positif terhadap  kendaraan  listrik  dapat  memainkan  peran penting  untuk  mempromosikan  kendaraan  listrik  ini  di suatu  negara.  Tidak  hanya  terkait  permasalahan  teknis, namun  persepsi  sosial  juga  harus  diperhatikan  untuk meningkatkan  distribusi  komersial  kendaraan  listrik [5] . Sentimen  dan  perasaan  konsumen  juga  ditemukan mempengaruhi  tingkat  adopsi  kendaraan  listrik [6] . Perasaan  positif  dalam  mengendarai  kendaraan  listrik berkorelasi  positif  dengan  niat  konsumen  untuk mengadopsi  kendaraan  listik  tersebut.  Beberapa konsumen  mengungkapkan  sentimen  mereka  seperti “merasa  baik”  atau  “kurang  bersalah”  setelah
mengendarai  kendaraan  listrik.  Di  sisi  lain,  konsumen m enyatakan  perasaan  “malu”  setelah  mengendarai kendaraan listrik [7] . Temuan dari penelitian lainnya [8] menunjukkan bahwa persepsi positif pada gilirannya akan secara positif pula mempengaruhi niat untuk mengadopsi kendaraan listrik.
Selama  beberapa  tahun  terakhir,  terdapat  banyak penelitian yang telah menganalisa bagaimana penerimaan pasar terhadap kendaraan hemat energi, banyak peneliti telah  mempelajari  dan  mengidentifikasi  faktor-faktor yang  mempengaruhi  penerimaan  dan  penolakan  pasar terhadap  kendaraan  listrik.  Menurut  penelitian [9] disimpulkan  bahwa  harga,  driving  range,  dan  charging rate  akan  mempengaruhi  kepemilikan  kendaraan  listrik. Sedangkan penelitian di negara tetangga yaitu Singapura mengungkapkan  bahwa  tingginya  biaya Certificate  of Entitlement (COE)  dan  nilai  jual  kembali  menjadi perhatian  utama  konsumen  untuk  membeli  kendaraan listrik [5] . Faktor penting lainnya untuk adopsi kendaraan listrik  adalah  kebijakan  pemerintah [10] .  Kebijakan pemerintah  harus  dijelaskan  dengan  baik  kepada konsumen,  karena  jika  tidak,  kebijakan  akan  gagal meningkatkan peluang adopsi [11] . Dalam  penelitian [12] disimpulkan  bahwa  jarak jangkauan yang terbatas sejauh 100 mil dianggap cukup untuk memiliki kendaraan listrik sebagai mobil kedua. 34 persen dari peserta penelitian menyatakan bahwa 150 mil akan  membuat  kendaraan  listrik  cocok  sebagai  mobil pertama.  Jadi  masih  menjadi  perdebatan  bahwa  jarak mengemudi  kendaraan  listrik  yang  terbatas  merupakan penghalang  atau  tidak  terhadap  kepemilikan  kendaraan listrik.  Namun  sebuah  penelitian  lain [13] terhadap  369 pengemudi  di  Denmark  menemukan  fakta  bahwa jangkauan  kendaraan  listrik  menjadi  perhatian  nyata karena  kurang  dari  apa  yang  mereka  inginkan  dalam kendaraan listrik. Memahami persepsi sosial masyarakat untuk  mengetahui  hambatan  penerimaan  kendaraan listrik dapat membantu pelaku industri kendaraan listrik dalam  menentukan  segmen  pasar  dan  memaksimalkan potensi  masa  depan  kendaraan  listrik,  terutama  di Indonesia.
Saat  ini  pemanfaatan  teknologi  informasi berkembang begitu pesatnya. Maka dari itu pemanfaatan teknologi  informasi  yang  tepat  dapat  dijadikan  sebagai salah  satu  senjata  strategic  dalam  memberikan  nilai tambah  dalam  persaingan  bisnis [14] ,  dalam  hal  ini memanfaatkan  teknologi  untuk  mengetahui  bagaimana persepsi sosial masyarakat Indonesia terhadap kendaraan listrik. Teknologi informasi yang dapat digunakan untuk penarikan  informasi  adalah  melalui  sosial  media.  Salah satu  platform  sosial  media  yang  saat  ini  diminati  oleh masyarakat  Indonesia  adalah twitter dengan  menduduki peringkat  ketujuh  dari  dua  belas  media  sosial  yang disediakan  yaitu  sebesar  27  persen [15] . Tweets maupun komentar publik terkait kendaraan listrik memiliki jumlah yang cukup banyak dengan aliran informasi yang sangat cepat. Salah satu cara untuk menarik kesimpulan terkait bagaimana  persepsi  masyarakat  Indonesia  terhadap kendaraan  listrik  adalah  dengan  menggunakan  analisis sentimen.
e-ISSN 2745-7265 p-ISSN 2088-5555 EXPERT Vol. 11 No. 2
Pada penelitian ini, dilakukan perbandingan metode K-Nearest  Neighbor,  Naïve  Bayes ,  dan Decision  Tree untuk mengetahui  sentimen  masyarakat  Indonesia  terhadap kendaraan  listrik.  Dari  penelitian  ini  diharapkan  dapat menjadi  bahan  rekomendasi  kepada  pelaku  industri kendaraan  listrik  dan  pemerintah  Indonesia  untuk menentukan  kebijakan  dan  strategi  terbaik  dalam meningkatkan  tingkat  adopsi  masyarakat  Indonesia terhadap kendaraan listrik.

## 2. Metodologi
Data yang digunakan dalam penelitian ini adalah data sekunder yang didapat dengan menggunakan Twitter API ( Application Programming  Interface ) selama 1 Agustus 2021 hingga  30  September  2021.  Data  tersebut  berupa tweets
maupun  komentar  dari  pengguna twitter yang mengandung keywords Mobil Listrik, Tesla, Electric Vehicle , Gesits,  Mobil  SMK,  Kendaraan  Listrik,  dan  Motor Listrik.
Dalam  penelitian  ini  menggunakan  metode eksperimen.  Metode  eksperimen  adalah  metode sistematis yang menghubungkan antara sebab dan akibat. Penelitian  ini  tergolong  penelitian  kuantitatif  yang memuat  kondisi;  mengontrol,  memanipulasi  dan mengamati [16] .  Eksperimen  dilakukan  untuk mendapatkan  model  terbaik  dari  beberapa  model  yang digunakan,  diantaranya  adalah Naïve  Bayes , Decision  Tree , dan K-Nearest Neighbor sehingga didapatkan analisa yang akurat  terkait  sentimen  masyarakat  Indonesia  terhadap kendaraan listrik.
Gambar 1. Metodologi Penenelitian
K egiatan penelitian ini dibagi menjadi 4 tahap : (1) Data Crawling , (2) Data Preprocessing , (3) Sentiment Analysis dan Evaluation (4) Data  Visualization dan Interpretation , seperti pada G ambar 1 .
A. Pengambilan Data ( Data Crawling )
Tahap  pertama  yang  dilakukan  adalah data  crawling yaitu  teknik  pengumpulan  data  pada  sebuah website dengan  menggunakan Uniform  Resource  Locator (URL). URL  ini  adalah  referensi  untuk  menemukan  semua
hyperlink di  situs website .  Kemudian indexing dilakukan untuk menemukan keywords dalam dokumen pada setiap link  yang  ada.  Akses  terhadap  data tweets di twitter memerlukan hak akses berupa consumer key , consumer secret , access token dan access token secret . Dimana pada penelitian ini data diambil dari twitter menggunakan Twitter  API ( Application  Programming Interface )  dengan keywords Mobil  Listrik,  Tesla, Electric Vehicle ,  Gesits,  Mobil  SMK,  Kendaraan  Listrik,  dan Motor Listrik.
e-ISSN 2745-7265 p-ISSN 2088-5555 EXPERT Vol. 11 No. 2
B. Data Preprocessing
Tahap kedua adalah data preprocessing . Data yang telah diambil  dari twitter dianalisis  dan  diklasifikasikan. Data preprocessing dilakukan  untuk  mengolah  data  mentah menjadi  sekumpulan  data  yang  siap  digunakan.  Secara garis  besar,  ada  dua  tujuan data  preprocessing yaitu  untuk membersihkan data dari data yang jumlahnya ganda dan untuk pemilihan data yang akan diolah dalam dokumen [17] . Berikut data  preprocessing yang  dilakukan  pada penelitian  ini:  (1) Handle  Duplicates :  Melakukan filtering terhadap tweets yang memiliki kemungkinan jumlah ganda dalam  sekumpulan  data  yang  diperoleh;  (2) Labeling : Melakukan  proses  pelabelan  dengan  menggunakan  dua annotators , output dari annotators pertama akan di cross check oleh annotators kedua;  (3) Case  Folding :  Melakukan pengubahan teks dalam dokumen menjadi bentuk baku yaitu  berupa  huruf  kecil;  (4) Cleaning :  Menghilangkan komponen  tertentu  yang  terdapat  dalam tweets yaitu Uniform  Resource  Locator (URL), username ,  RT  ( Retweet ),
karakter  HTML,  dan hashtag ;  (5) Tokenizing :  Melakukan pemecahan  teks  menjadi  kata-kata,  dengan  metode unigram,  bigram,  dan  trigram;  (6) Stopwords  Removal : Menghapus  kata-kata  pada  tweets  yang  terdapat  pada daftar stopwords yang  telah  dibuat;  (7) Stemming : Menghilangkan  kata  imbuhan  untuk  mendapatkan  kata dasar; (8) Weighting : Melakukan proses pembobotan kata dengan TF-IDF.

## C. Sentiment Analysis dan Evaluation
Tahap ketiga adalah sentiment analysis dan Evaluation dilakukan  untuk  mengklasifikasikan  persepsi  sosial masyarakat terhadap kendaraan listrik [5] . Pada eksperiman ini dilakukan beberapa model yang digunakan,  diantaranya  adalah Naïve  Bayes , K-Nearest Neighbor ,  dan Decision  Tree menggunakan  aplikasi Rapid Miner sebagai  alat  analisis.  Sebanyak  1084 tweets yang  di ambil pada periode bulan 1 Agustus sampai 30 September 2021.  Dataset  dibagi  menjadi  70%  untuk  pelatihan  dan 30% untuk pengujian seperti pada Tabel 1 . Tabel 1. Data Pelatihan dan Pengujian Data Pelatihan 760 Data Pengujian 325 Total Data 1084
Hasil  dari  masing-masing  akan  dilakukan perbandingan dan dipilih model terbaik dengan melihat tingkat akurasi model berdasarkan Confusion Matrix antara metode Naïve Bayes, K-Nearest Neighbor, dan Decision Tree .

## D. Naïve Bayes
Naïve  Bayes adalah  salah  satu  metode  klasifikasi supervised learning yang  paling  umum  digunakan  untuk melakukan  klasifikasi  teks [18] .  Untuk  melakukan klasifikasi,  kita  perlu  memilih  fitur  dari  data  terlebih dahulu. Untuk klasifikasi teks fitur vector juga disebut term vector yang  merupakan  struktur  terpenting  selama pelatihan dan proses klasifikasi dimana semua teks tweet akan  akan  diubah  menjadi  menjadi term  vector untuk diproses  oleh  klasifikasi . Term  vector dihasilkan berdasarkan  kosakata  unik  yang  diperoleh  dari  dataset pelatihan dan tidak ada duplikat dalam kosakata.
Dalam  implementasi  klasifikasi  teks  terdapat  dua jenis Naïve Bayes yaitu Naïve Bayes Bernoulli dan Naïve Bayes
Multinomial ,  perbedaan  antara  keduanya  adalah  cara dimana fitur diekstraksi dari dokumen. Pada Naïve Bayes Bernoulli , term  vector akan  diinisialisasi  dengan  semua elemen menjadi nol, kemudian diperiksa pada setiap kata di  kosakata  untuk  melihat  apakah  kata  tersebut  ada  di tweet . Jika ada, maka tandai yang sesuai pada elemen dalam istilah vektor ke-1, jika tidak maka tandai yang sesuai pada elemen dalam istilah vektor ke-0, elemen dari term vector tidak hanya mewakili ada atau tidaknya kata namun juga dapat mewakili frekuensi kata.
Misalnya,  jika  kita  memiliki  dokumen  D,  dan  kita memiliki kelas C, yang berisi beberapa kelas. Kemudian untuk  mendapatkan  kelas  mana  yang  dimiliki  oleh dokumen  D,  kita  hanya  perlu  menghitung  posterior probability P(C|D), dan memilih yang terbesar. P(C|D) bisa dihitung dengan Teorema Bayes (1) , di mana prior probability dan likelihood sebelumnya dapat dihitung dari kumpulan data berlabel
P(C|D) = P( D | C )P(C) P(D) ⋉  P(D|C)P(C) (1)
P(𝑆 𝑖 |𝐶 𝑖 ) ⋉  P(𝑇 𝑗 |𝐶 𝑖 )   = ∏ [𝑇 𝑗 𝑃(𝑊 𝑗 |𝐶 𝑖 ) + (1 − |𝑉| 𝑗=1 𝑇 𝑗 )(1 − 𝑃(𝑊 𝑗 |𝐶 𝑖 ))] (2)
Berikut adalah cara kerja kedua algoritma ini. Setiap kelas  memiliki  kemungkinan  yang  sama,  jadi  kita  bisa dengan  mudah  mendapatkan prior  probability P(Ci). Biarkan V menjadi kosakata, dan wj adalah kata ke-j di V, jadi  dari  data  pelatihan,  kita  bisa  mendapatkan probabilitas wj milik kelas Ci , yaitu P(wj|Ci).
Kemudian  asumsikan  bahwa  Si  adalah tweet ke-i dalam dataset pengujian, dan Tj adalah term vector untuk tweet ini. Seperti yang telah kita ketahui, Tj berisi 0 dan 1 itu berarti jika sesuai kata dalam kosakata ada di tweet Si. Maka probabilitas tweet Si milik kelas Ci persamaan (2) .
e-ISSN 2745-7265 p-ISSN 2088-5555 EXPERT Vol. 11 No. 2
E. K-Nearest Neighbor
K-Nearest Neighbor (KNN) adalah salah satu metode machine  learning yang  masuk  dalam  kategori supervised learning untuk melakukan klasifikasi teks dan data. Metode K-Nearest  Neighbor melakukan  klasifikasi  terhadap  objek berdasarkan data yang jaraknya paling dekat dengan objek tersebut atau biasa dapat disebut neighborhood .
Pada  dasarnya  tujuan  algoritma  ini  adalah  untuk klasifikasi  objek  dari  atribut  dan  data  latih.  Jika algoritma  tersebut  diberikan query maka  akan memunculkan data latih yang paling dekat dengan data baru  yang dimasukkan  dan dengan  hasil voting  paling banyak  akan  didapatkan  klasifikasi  diantara  klasifikasi dari k obyek.
Gambar 2. Model Klasifikasi KNN
Dari  data  sampel  yang  digunakan  sebagai  dimensi dalam  penentuan  keberadaan  data  sampel  tersebut. Dimensi  dibagi  menjadi  beberapan  bagian  berdasarkan training  sample ,  dan  akan  ditandai  dengan  sebuah  titik. Apabila  titik  tersebut  berdekatan  dengan  k  ( Neighbours ) maka  akan  masuk  ke  dalam  kelas  tersebut. Euclidean Distance merupakan Metode untuk mencari jarak terdekat.
Berikut  persamaan  untuk  menentukan  jarak menggunakan Euclidean Distance [21] (3) yaitu: Ai = kata ke-I dokumen Testing atau Uji Bi = kata ke-I dokumen Training atau Latih
d (A, B)    = Jarak dokumen A ke dokumen B
𝑑(𝐴, 𝐵) =   ∑ √(𝐴 1 − 𝐵 1 ) 2 + ⋯ + (𝐴 𝑖 − 𝐵 𝑖 ) 2 𝑡 𝑖=1 (3)
F. Decision Tree
Decision Tree adalah flowchart sederhana yang memilih label  untuk  nilai  input. Flowchart ini  terdiri  dari  node keputusan, yang memeriksa nilai fitur, dan leaf node ,yang memberikan label. Untuk memilih label nilai input, kita mulai  dari flowchart  node keputusan  awal,  yang  dikenal sebagai root node . Node ini berisi kondisi yang memeriksa salah  satu  fitur  nilai  input,  dan  memilih  cabang berdasarkan nilai fitur tersebut [13] .
Mengikuti  cabang  yang  menjelaskan  nilai  input, kemudian sampai di node keputusan baru dengan kondisi baru pada fitur nilai input. selanjutnya mengikuti cabang dipilih oleh kondisi masing-masing node , sampai di leaf node yang  menyediakan  label  untuk  nilai  masukan . Untuk klasifikasi  teks, node keputusan  dapat  berupa  kata  fitur yang telah kita pilih dan leaf node bisa menjadi kategori.

## G. Evaluation
Dalam  melakukan  evaluasi  analisis  sentiment terdapat  beberapa  cara  bisa  digunakan  salah  satunya adalah  menggunakan  acuan confusion  matrix atau  matrik yang  dapat  mempresentasikan  prediksi  dengan  kondisi
sebenarnya  dari  data  yang  dihasilkan  oleh  algoritma Machine  Learning ,  dengan  acuan confusion  matrix kita  bisa meentukan  nilai accuracy , precission , recall dan specifity [19][20]. Accuracy adalah rasio prediksi benar (positif dan negatif)  dengan  keseluruhan  data.  Akurasi  menjawab pertanyaan “Berapa persen data benar yang relevan dan tidak  relevan  dari  kesuluruhan  data  uji”  seperti  pada persamaan (4). Precission adalah  rasio  prediksi  benar  positif dibandingkan  dengan  keseluruhan  hasil  yang  diprediksi positif, seperti pada persamaan (5) . Recall adalah  rasio  prediksi  benar  positif dibandingkan  dengan  keseluruhan  data  yang  benar positif, seperti pada persamaan (6) . Specifity adalah  kebenaran  memprediksi  negatif dibandingkan dengan keseluruhan data negative, seperti pada persamaan (7) yaitu:
False Negative = FN False Positive = FP True Negative = TN True Positive = TP 𝐴𝑐𝑐𝑢𝑟𝑎𝑐𝑦 = TP+TN TP+FP+FN+TN 𝑋 100% (4) 𝑃𝑟𝑒𝑐𝑖𝑠𝑖𝑜𝑛 = TP TP+FP 𝑥 100%
(5)
e-ISSN 2745-7265 p-ISSN 2088-5555 EXPERT Vol. 11 No. 2
Recall = TP TP+FN 𝑥 100% (6)
𝑆𝑝𝑒𝑐𝑖𝑓𝑖𝑡𝑦 = TN TN+FP 𝑥 100% (7)
H. Data Visualization dan Interpretation
Tahap  keempat  adalah Data  Visualization dan Interpretation . Untuk memvisualisasikan hasil analisis pada tahapan  sebelumnya,  maka  dibuatkan data  visualization berupa grafik dan word cloud agar hasil analisa dapat lebih mudah  dipahami  dengan  menggunakan  berbagai visualisasi  yang  menarik.  Sedangkan interpretation dilakukan  untuk  mendapatkan  kesimpulan  dari  hasil visualisasi.

## 3. Hasil dan Pembahasan
Penelitian  ini  telah  mengumpulkan  semua tweet relevan  yang  berkaitan  dengan  Teknologi  Kendaraan Listrik.  Dibawah  ini  disajikan  hasil  untuk  klasifikasi sentimen  dan  memvisualisasikan  serta  memberikan interpretasi terhadap hasil terkait.

## A. Sentiment Analysis
Eksperimen  dilakukan  dengan  pengklasifikasi sentimen  menggunakan  algoritma Decision  Tree , K-NN ,
dan Naïve  Bayes .  Analisis  sentimen  dari  penelitian  ini menggunakan software Rapid Miner dengan tambahan text processing  extension .  Sebelum  dilakukan  klasifikasi, tweet berbahasa  Indonesia  diterjemahkan  terlebih  dahulu  ke dalam  inggris  karena  terbatasnya  jumlah  penelitian klasifikasi teks berbahasa Indonesia.
Gambar  2 menunjukkan  kondisi  penerimaan masyarakat  terhadap  Teknologi  Kendaraan  Listrik  di Indonesia  pada  bulan  Agustus  hingga  September  2021. Dapat  terlihat  bahwa  53%  masyarakat  memberikan sentimen positif, 38% memberikan sentimen negatif, dan 9% netral.
Gambar  3 merupakan  hasil  analisis  sentimen menggunakan model dari metode Naïve Bayes . Penelitian ini  juga  membandingkan  metode Naïve  Bayes terhadap metode  lain  untuk  mencari  metode  mana  yang  terbaik guna mendapatkan model yang yang terbaik. Dilakukan juga  analisis  sentimen  menggunakan  metode K-Nearest Neighbor dan Decision  Tree . Gambar  3 menunjukkan persebaran  dan  perbedaan  yang  tidak  signifikan  antara metode satu dengan yang lainnya
Gambar 2. Hasil Analisis Sentimen
Gambar 3. Perbandingan Hasil Analisis Sentimen Antar Model
Positif 53% Negatif 38% Netral 9% ANALISIS SENTIMEN TEKNOLOGI KENDARAAN LISTRIK
e-ISSN 2745-7265 p-ISSN 2088-5555 EXPERT Vol. 11 No. 2

## B. Evaluation
Selanjutnya  dari  hasil  ketiga  model  yang  telah dilakukan. Penelitian ini melakukan evaluasi model untuk membandingkan dan melakukan justifikasi model mana yang  terbaik  dari  ketiga  metode  yang  digunakan  guna mencari  hasil  persebaran  sentiment  yang  paling  akurat dari data tweet yang diperoleh.
Gambar  4 menunjukkan  bahwa  diperoleh  hasil akurasi sangat baik yaitu 94% dari model algoritma Naïve
Bayes dengan  perolehan  false  positif  yang  relatif  lebih besar dibandingkan lain.
Gambar  5 menunjukkan  hasil  analisa  model menggunakan  algoritma K-Nearest  Neighbor dengan  hasil akurasi baik yaitu  92.25%. dengan false negatif dan netral yang relatif lebih besar daripada yang lain.
Gambar  6 menunjukkan  hasil  analisa  model menggunakan  algoritma K-Nearest  Neighbor dengan  hasil akurasi cukup baik yaitu masih di angka 85.61% dengan false  negatif  dan  netral  yang  relatif  lebih  besar dibandingkan yang lain.
Gambar 4. Confusion Matrix Model Naïve Bayes
Gambar 5. Confusion Matrix Model K-Nearest Neighbor
Gambar 6. Confusion Matrix Model Decision Tree
Tabel 2. Perbandingan Pengukuran Evaluasi Antar Model Naïve Bayes  K-NN Decision Tree Accuracy 94,00% 92,25% 85,61% Weighted Mean Recall 72,25% 63,75% 52,01% Weighted Mean Precision 67,11% 71,28% 64,86%
e-ISSN 2745-7265 p-ISSN 2088-5555 EXPERT Vol. 11 No. 2
Gambar 7. Visualisasi Data Sentimen
Model  evaluasi  juga  dilakukan  dengan  melihat weighted  mean  precision dan recall dari  setiap  model  yang dihasilkan. Tabel  2 memperlihatkan  perbedaan  hasil evaluasi model dari ketiga metode yang dilakukan.
Hasil  evaluasi  perbandingan    metode  dapat  dilihat pada Tabel  2 yang  menunjukkan  bahwa  Metode  Naïve Bayes merupakan metode yang paling baik dibandingkan dengan  Metode  K-NN  dan Decision  Tree untuk mendapatkan  model  sentiment  analisis  pada  kendaraan listrik  diindonesia,  hal  tersebut  dapat  dilihat  dari  hasil evaluasi menggunakan confution matrix nilai Accuracy dan Recall pada metode Naïve Bayes mempunyai nilai paling tinggi  dibandingkan  dengan  metode  lain  serta  nilai Precision lebih  rendah  sedikit  dibandingkan  metode  K- NN.
C. Data Visualization dan Interpretation
Visualisasi  data tweet juga  dilakukan  dengan menggunakan word cloud dan beberapa chart pendukung. Visualisasi  ini  dapat  membantu  melihat  pembicaraan terbanyak  dari  masing-masing  kata  kunci  yang  terlibat dalam  analisa  kendaraan  listrik  ini. Gambar  7 menunjukkan  bahwa  topik  dominan  yang  terbentuk  di kalangan masyarakat pengguna twitter pada bulan Agustus hingga September 2021 terkait topik teknologi kendaraan listrik adalah Lingkungan, Pembangunan, Harga, Energi, Teknologi, dan Emisi.
Interpretasi  dari  hasil  analisis  sentimen  dan  juga visualisasi  data  terkait  penerimaan  teknologi  kendaraan listrik di Indonesia adalah sudah cukup baik. Ini terlihat dari  presentase  sentiment  positif  pada  bulan  Agustus hingga September 2021 pada media sosial twitter . Hanya saja  hal  ini  dirasa  masih  kurang  optimal  dimana  masih hampir setengah dari sentimen masyarakat masih merasa teknologi kendaraan listrik ini negatif maupun netizen yang
memilih untuk netral dalam mengomentari perkembangan  teknologi  ini.  Perlu  adanya  optimalisasi terhadap  kondisi  terkini  penerimaan  masyarakat  dan diharapkan  perusahaan  teknologi  kendaraan  listrik  dan pemerintah  selaku  pemangku  kebijakan  dapat  saling mendukung dalam upaya meminimalisi penggunaan emisi karbon  di  Indonesia  yang  akan  berdampak  positif terhadap lingkungan.

## 4. Kesimpulan
Analisis  pengukuran  sentimen  masyarakat  dan visualisasi ini dimaksudkan untuk membantu para pelaku industri  kendaraan  listrik  dalam  memahami  kondisi penerimaan    masyarakat  terhadap  teknologi  kendaraan listrik  di  Indonesia.  Penelitian  ini  menggunakan  data media  sosial  twitter  sebagai  sumber  untuk  melihat  peta sentimen terhadap industri kendaraan listrik. Berdasarkan hasil  perbandingan  metode  Naïve  Bayes,  K-NN  dan Decision  Tree yang  telah  dilakukan  untuk  mendapatkan model  sentiment  analisis  pada  kendaraan  listrik diindonesia  diperoleh  bahwa  metode  klasifikasi  yang terbaik adalah menggunakan Metode Naïve Bayes dengan tingkat  accuracy  94%  Recall  72,25%  dan  Precision 67,11%  serta  hasil  analisis  sentimen  didapatkan  sebesar 53%  memberikan  sentimen  positif,  38%  memberikan sentimen  negatif    dan  9%  netral  terhadap  teknologi kendaraan listrik
Pengukuran sentimen analisis terhadap  penerimaan masyarakat  di  Indonesia  menggunakan  Metode  Naïve Bayes, K-NN dan Decision Tree semuanya memberikan hasil  respon  sentiment  positif  dominan  atau  lebih  dari 50%  pada  masing-masing  metode,  ini  memberikan gambaran  bahwa  penerimaan  masyarakat  di  Indonesia masih bisa untuk dioptimalkan kedepannya. Dibutuhkan peran  bersama  oleh  perusahaan  teknologi  kendaraan
e-ISSN 2745-7265 p-ISSN 2088-5555 EXPERT Vol. 11 No. 2
listrik  maupun pemerintah sebagai pemangku kebijakan untuk  lebih  intense  dalam  memberikan  informasi  yang menarik ke seluruh omnichannel media di tanah air terkait seberapa  bermanfaatnya  teknologi  ini.  Promosi  dan sosialisasi diikuti dengan perubahan kebijakan yang tepat guna  akan  dapat  membantu  menyusul  ketertinggalan terhadap negara-negara Eropa dalam upaya meminimalisir jumlah emisi gas rumah kaca di Indonesia.
Penelitian  ini  memberikan  rekomendasi  untuk pengembangan  penelitian  di  masa  depan.    Penerapan analisis  sentimen  dalam time  frame yang  lebih  besar  dan dengan jumlah tweet yang lebih besar menjadi tantangan tersendiri  untuk  penelitian  kedepannya  termasuk penggunaan  metode lexixon  sentiment  analysis untuk membantu  mesin  dalam  melakukan  klasifikasi  daripada membiarkan  mesin  belajar  sendiri.  Pengembangan penelitian  juga  dapat  dilakukan  dengan  mengekstraksi data dari platform media sosial lainnya seperti Facebook , Instagram , Youtube dan media-media online.

## 5. Daftar Pustaka
[1] Climate Transparency, “The Climate Transparency Report,” Annual G20 Report , 2020.
[2] European Environment Agency, “Electric Vehicle in Europe,” EEA Report., no. 20/2016 , 2016.
[3] Gaikindo “Harga dan Infrastruktur Jadi Tantangan Mobil Listrik Indonesia,” 2021.
[4] Tempo, “Menhub: Polusi Udara Disumbang Penggunaan Motor dan Mobil,” Bisnis Tempo , 2020.
[5]  Min, X., Qiang, M., & Yisi, L., “Public’ s perception of adopting electric vehicles: A case study of Singapore,” Journal of the Eastern Asia Society for Transportation Studies, 12, 2017.
[6] Christidis, P., & Focas, C., “Factors affecting the uptake of hybrid and electric ve- hicles in the European Union,” Energies, 12(18), 3414 , 2019.
[7]  Graham-Rowe, E., Gardner, B., Abraham, C., Skippon, S., Dittmar, H., Hutchins, R., & Stannard, J., “ Mainstream consumers driving plug-in battery-electric and plug-in hybrid electric cars: A qualitative analysis of responses and evaluations,”. Transportation Research Part A, 46, 140 – 153 , 2012.
[8]  Schuitema, G., Anable, J., Skippon, S., & Kinnear, N., “The role of instrumental, hedonic and symbolic attributes in the intention to adopt electric vehicles ,”
Transportation Research Part A: Policy and Practice, 48, 39-49 , 2013.
[9]  Yang, S., Deng, C., Tang, T., & Qian, Y., “ Electrical vehicle’s energy consumption of car- following models ,” Nonlinear Dynamics, 71, 323- 329 , 2013.
[10] Sun, X., & Xu, S., “The impact of government subsidies on consumer preferences for alternative fuel vehicles ,” J. Dallan Univ., Technol., (Soc. Sci), 3, 8-16 , 2018.
[11]  Lane, B., & Poter, S., “ The adoption of cleaner vehicles in the UK: Exploring the consumer attitude-action gap,” Journal of Cleaner Production, 15, 1085-1092 , 2007.
[12]  Skippon, S., & Gar wood, M., “Responses to battery electric vehicles: UK consumer attitudes and attributions of symbolic meaning following direct experience to reduce psychological distance,” Transportation Research Part D, 16, 525-531 , 2011.
[13]  Jensen, A. F., Cherchi, E., & Mabit , S. L., “On the stability of preferences and attitudes before and after experiencing an electric vehicle,” Transportation Research Part D. Transport and Environment, 25, 24-32, 2013.
[14] Wijaya, A., & Sensuse, D. I., “Perencanaan Strategis Sistem Informasi dan Teknologi Informasi Pada Perusahaan Otomotif dengan Menggunakan Metodologi Tozer,” Seminar Nasional Aplikasi Teknologi Informasi , 2011.
[15] Databooks, “Data Publish,” Online, KataData , 2018.
[16] Nazir, M., “Metode Penelitian,” Bogor: Ghalia Indonesia , 2017.
[17] Mujilahwati, S., “Pre -processing Text Mining Pada Data Twitter,” Sentika. pp.49-56 , 2016.
[18] Witten. H.I and Frank.E, “Data mining Practical Machine Learning Tools and Techniques Second Edition,” Elsavier, SanFransisco, 2005 .
[19] Yousef, Ahmed Hassan, Walaa Medhat, and Hoda Korashy Mohamed. "Sentiment Analysis Algorithms and Applications: A Survey." (2014).
[20] Muhazir, Nurul Huzna., Omar, Faizal Mohd,. Nawi, Mohd Nasrun Mohd. "Sentiment Analysis Visualization System for The Property Industry." (2018).
[21] Alrajak, M.Suyudi., Ernawatu, Iin,. Nurlaili, Ika. "Analisis Sentimen terhadap Pelayanan PT PLN di Jakarta pada Twitter dengan Algoritma K- Nearest Neighbor (K-NN)." (2020).