Analisis Sentimen Penggunaan Kendaraan Listrik terhadap Lingkungan di Indonesia dengan Pendekatan Machine Learning

Abstract

Penelitian ini menganalisis sentimen masyarakat Indonesia terhadap kendaraan listrik dan dampaknya terhadap lingkungan menggunakan data dari Twitter sebanyak 1010 data. Metode klasifikasi yang digunakan meliputi SVM dengan kernel (linear, polinomial, sigmoid, dan RBF), Naive Bayes, dan Random Forest. Selain itu, untuk mengatasi ketidakseimbangan data, diterapkan metode SMOTE. Hasil analisis sentimen menunjukkan bahwa terdapat 62,64% sentimen positif dan 37,36% sentimen negatif dengan metode klasifikasi terbaik adalah Naive Bayes yang memiliki tingkat akurasi 84%. Temuan ini memberikan wawasan penting bagi pemerintah untuk dapat mendukung penggunaan kendaraan listrik di Indonesia dengan tetap memperhatikan penggunaan sumber energi terbarukan. Penelitian ini juga memberikan dasar pengambilan keputusan bagi masyarakat terkait pembelian kendaraan listrik dengan mempertimbangkan kontribusinya terhadap polusi udara di Indonesia.