ANALISIS SENTIMEN KENDARAAN LISTRIK PADA MEDIA SOSIAL TWITTER MENGGUNAKAN ALGORITMA NAIVE BAYES CLASSIFIER

Abstract

Analisis sentimen twitter adalah teknik yang digunakan untuk mengidentifikasi sentimen atau pendapat seseorang
dalam sebuah tweet dan kemudian mengategorikannya ke dalam tweet positif, negatif, ataupun netral. Penelitian kali
ini akan mengangkat salah satu topik yang dibahas pada sosial media twitter mengenai kendaraan listrik, motor listrik,
dan mobil listrik. Kendaraan listrik ini menuai banyak komentar dari masyarakat yang menimbulkan pro dan kontra di
sosial media twitter. Tujuan dari penelitian ini adalah untuk mengetahui sentimen dari masyarakat terhadap kendaraan
listrik, apakah pendapat tersebut lebih mengarah positif, negatif, atau netral. Metode yang digunakan yaitu Naive
Bayes, analisis sentimen, dan teks mining. Berdasarkan analisis, dapat diamati bahwa sebagian besar tweet memiliki
sentimen positif (67%), sementara jumlah tweet yang netral (8%) dengan nilai akurasi 92,20% dan jumlah tweet yang
menentang (25%). Dari hasil analisis sentimen dari medis sosial Twtter dengan menggunakan aplikasi Rapidminer
terlihat hasil tingginya sentimen positif menandakan bahwa masyarakat tertarik dan setuju dengan perkembangan dan
peralihan kendaraan bahan bakar fosil ke kendaraan listrik.