Analisis Sentimen Kebijakan Pemberian Subsidi Motor Listrik Menggunakan Metode Support Vector Machine
Abstract
Kemajuan kendaraan bertenaga listrik menjadi inovasi dan teknologi yang akan terus berkembang dan bertransfromasi. Dengan hadirnya kendaraan listrik tersebut pemerintah Indonesia berupaya untuk mendorong masyarakat agar beralih dari kendaraan bertenaga bahan bakar minyak ke kendaraan bertenaga listrik. Oleh karena itu pemerintah melalui Kementrian Koordinator Bidang Kemaritiman dan Investasi (Menko Marves) mengeluarkan kebijakan pemberian subsidi motor listrik. Pada penelitian ini bertujuan untuk mengetahui tingkat akurasi dan penerapan metode Support Vector Machine dalam mengolah data sentimen. Dengan dataset yang digunakan sebanyak 700 tweet yang diperoleh dari 1000 data tweet yang telah disaring dari media sosial Twitter. Dengan melewati proses preprocessing dan memberikan label pada setiap tweet menggunakan kamus Lexicon. Tahap selanjutnya adalah klasifikasi dengan Support Vector Machine yang menggunakan kernel linear sebagai penentu hyperplane. Dari penggunaan metode Support Vector Machine tersebut diperoleh nilai accuracy sebesar 86.43%, precision sebesar 83.33%, recall sebesar 87.30%, dan f1-score sebesar 85.27%.
Downloads
Copyright (c) 2023 Irsan Frianda Gultom, Sriani, Suhardi (Author)
This work is licensed under a Creative Commons Attribution-ShareAlike 4.0 International License.
Copyright Notice
An author who publishes in the Jurnal FASILKOM (teknologi inFormASi dan ILmu KOMputer) agrees to the following terms:
- Author retains the copyright and grants the journal the right of first publication of the work simultaneously licensed under the Creative Commons Attribution-ShareAlike 4.0 License that allows others to share the work with an acknowledgement of the work's authorship and initial publication in this journal
- Author is able to enter into separate, additional contractual arrangements for the non-exclusive distribution of the journal's published version of the work (e.g., post it to an institutional repository or publish it in a book) with the acknowledgement of its initial publication in this journal.
- Author is permitted and encouraged to post his/her work online (e.g., in institutional repositories or on their website) prior to and during the submission process, as it can lead to productive exchanges, as well as earlier and greater citation of the published work (See The Effect of Open Access).
Read more about the Creative Commons Attribution-ShareAlike 4.0 Licence here: https://creativecommons.org/licenses/by-sa/4.0/.