Analisis sentimen climate change menggunakan support vector machine

Authors

  • Putri Yuli Utami Universitas Muhammadiyah Pontianak
  • Syarifah Putri Agustini Alkadri Universitas Muhammadiyah Pontianak
  • Mega Otafyani Universitas Muhammadiyah Pontianak

DOI:

https://doi.org/10.31571/saintek.v14i1.8674

Keywords:

algoritma, climate change, isu, support vector machine, text mining

Abstract

Perubahan iklim adalah isu global dengan dampak signifikan pada berbagai aspek kehidupan. Tujuan penelitian ini melakukan analisis sentimen terhadap data publik dan mengevaluasi performa model dalam klasifikasi analisis sentimen. Jumlah data teks terkait isu ini terus meningkat, sehingga text mining menjadi pendekatan penting untuk menganalisis data secara mendalam. Algoritma seperti Support Vector Machine (SVM) memberikan solusi inovatif untuk klasifikasi dokumen dan analisis sentimen dalam domain ini. Tahapan penelitian dimulai dari pengumpulan data, pengelolaan data, pre-processing data, pembobotan kata (TF-IDF), analisis sentimen dengan model Support vector machine, serta evaluasi hasil. Support Vector Machine  dengan rasio 80:20  menunjukkan performa lebih tinggi dengan akurasi 0,88, precision (weighted avg) 0,89, recall (weighted avg) 0,88, Nilai K= 10, F1-score (weighted avg) 0,88, ROC-AUC 0,99 menunjukkan kinerja model baik.

Downloads

Author Biographies

Putri Yuli Utami, Universitas Muhammadiyah Pontianak

Program Studi Sistem Informasi, Fakultas Teknik dan Ilmu Komputer

Syarifah Putri Agustini Alkadri, Universitas Muhammadiyah Pontianak

Program Studi Teknik Informatika, Fakultas Teknik dan Ilmu Komputer

Mega Otafyani, Universitas Muhammadiyah Pontianak

Program Studi Sistem Informasi, Fakultas Teknik dan Ilmu Komputer

References

Arifin, N., Enri, U., & Sulistiyowati, N. (2021). Penerapan algoritma support vector machine (SVM) dengan TF-IDF N-Gram untuk text classification. STRING (Satuan Tulisan Riset Dan Inovasi Teknologi), 6, 129. https://doi.org/10.30998/string.v6i2.10133

Agustina, D. A., Subanti, S., & Zukhronah, E. (2021). Implementasi text mining pada analisis sentimen pengguna twitter terhadap marketplace di Indonesia Menggunakan Algoritma Support Vector Machine. Indonesian Journal of Applied Statistics, 3(2), 109-122.

Chintalapudi, N., Battineni, G., Canio, M. Di, Sagaro, G. G., & Amenta, F. (2021). Text mining with sentiment analysis on seafarers’ medical documents. International Journal of Information Management Data Insights, 1(1). https://doi.org/10.1016/j.jjimei.2020.100005

Fikri, M. I., Sabrila, T. S., & Azhar, Y. (2020). Perbandingan metode naïve bayes dan support vector machine pada analisis sentimen twitter. SMATIKA JURNAL: STIKI Informatika Jurnal, 10(02), Article 02. https://doi.org/10.32664/smatika.v10i02.455

Firdaus, A. F., & Firdaus, W. I. (2021). Text Mining Dan Pola Algoritma Dalam Penyelesaian Masalah Informasi:(Sebuah Ulasan). JUPITER (Jurnal Penelitian Ilmu dan Teknologi Komputer), 13(1), 66-78.

Grotenhuis, Z., Mosteiro, P. J., & Leeuwenberg, A. M. (2024). Modest performance of text mining to extract health outcomes may be almost sufficient for high-quality prognostic model development. Computers in Biology and Medicine, 170. https://doi.org/10.1016/j.compbiomed.2024.108014

Hakim, L., Dalimunthe, M. V., Danuputri, C., & Widyaningrum, D. (2024). Sentimen analisis mengenai polusi udara menggunakan algoritma support vector machine dan random forest. Jurnal Ilmiah FIFO, 15(2), 91. https://doi.org/10.22441/fifo.2023.v15i2.001

Hakim, S. N., Putra, A. J., & Khasanah, A. U. (2021). Sentiment analysis on myindihome user reviews using support vector machine and naïve bayes classifier method. International Journal of Industrial Optimization, 2(2), 151–164.

Hendrawan, G. N., & Kusniyati, H. (2024). Evaluasi Performa Naive Bayes dan SVM dalam Analisis Sentimen Kendaraan Listrik di Media Sosial Twitter. CESS (Journal of Computer Engineering, System and Science), 9(1), 299–313. https://doi.org/10.24114/cess.v9i1.54086

Hermawan, A., Jowensen, I., Junaedi, J., & Edy. (2023). Implementasi text-mining untuk analisis sentimen pada twitter dengan algoritma support vector machine. JST (Jurnal Sains Dan Teknologi), 12(1), 129–137. https://doi.org/10.23887/jstundiksha.v12i1.52358

Irawanto, I., Widodo, C., Hasanah, A., Dharma Kusumah, P. A., Kusrini, K., & Kusnawi, K. (2023). Sentiment analysis and classification of forest fires in Indonesia. ILKOM Jurnal Ilmiah, 15(1), 175–185. https://doi.org/10.33096/ilkom.v15i1.1337.175-185

Noviana, R., & Rasal, I. (2023). Penerapan algoritma naive bayes dan svm untuk analisis sentimen boy band bts pada media sosial twitter. Jurnal Teknik Dan Science, 2(2), 51–60. https://doi.org/10.56127/jts.v2i2.791

Noviansyah, M. R., Rismawan, T., & Midyanti, D. M. (2018). Penerapan data mining menggunakan metode k-nearest neighbor untuk klasifikasi indeks cuaca kebakaran berdasarkan data aws (automatic weather station) (studi kasus: Kabupaten Kubu Raya). Coding: Jurnal Komputer Dan Aplikasi, 6(2), Article 2. https://doi.org/10.26418/coding.v6i2.26672

Novianti, D. N., Shiddieq, D. F., Roji, F. F., & Susilawati, W. (2024). Komparasi algoritma support vector machine dan naïve bayes untuk analisis sentimen pada metaverse. MALCOM: Indonesian Journal of Machine Learning and Computer Science, 4(1), 231–239. https://doi.org/10.57152/malcom.v4i1.1061

Nurwanda, F., & Rizkiani, J. R. (2023). Perbandingan metode naive bayes classifier dan support vector machine pada analisis sentimen twitter topik lifestyle. Jurnal Ilmiah Wahana Pendidikan, 9(21), 314–323. https://doi.org/10.5281/zenodo.10077023

Penalun, F. E., Hermawan, A., & Avianto, D. (2023). Perbandingan random forest regression dan support vector regression pada prediksi laju penguapan. JURNAL FASILKOM, 13(02), Article 02. https://doi.org/10.37859/jf.v13i02.4976

Purnajaya, A. R., Lieputra, V., Tayanto, V., & Salim, J. G. (2022). Implementasi text mining untuk mengetahui opini masyarakat tentang climate change. Journal of Information System and Technology, 03(03), 320–328.

Putra, R. E., Kalista, M., & Setianingsih, C. (2023). Klasifikasi prediksi kualitas udara Menggunakan metode Support Vector Machine (SVM). eProceedings of Engineering, 10(4).

Rangarjan, P. K., Gurusamy, B. M., Muthurasu, G., Mohan, R., Pallavi, G., Vijayakumar, S., & Altalbe, A. (2024). The social media sentiment analysis framework: Deep learning for sentiment analysis on social media. International Journal of Electrical and Computer Engineering, 14(3), 3394–3405. https://doi.org/10.11591/ijece.v14i3.pp3394-3405

Singgalen, Y. A. (2024). Sentiment classification of climate change and tourism content using support vector machine. Journal of Computer System and Informatics (JoSYC), 5(2), 357–367. https://doi.org/10.47065/josyc.v5i2.4908

Sumantiawan, D. I., Suseno, J. E., & Syafei, W. A. (2023). Sentiment analysis of customer reviews using support vector machine and smote-tomek links for identify customer satisfaction. J. Sistem Info. Bisnis, 13(1), 1–9. https://doi.org/10.21456/vol13iss1pp1-9

Wahyuningtias, P., Warih Utami, H., Ahda Raihan, U., Nur Hanifah, H., & Nicholas Adanson, Y. (2022). Comparison of random forest and support vector machine methods on twitter sentiment analysis (case study: internet selebgram rachel vennya escape from quarantine). Jurnal Teknik Informatika (JUTIF), 3(1), 141–145. https://doi.org/10.20884/1.jutif.2022.3.1.168

Yunanda, V. D., & Hendrastuty, N. (2024). Perbandingan kernel polynomial dan rbf pada algoritma svm untuk analisis sentimen skincare di Indonesia. Jurnal Media Informatika Budidarma, 8(2), 726-735. https://doi.org/10.30865/mib.v8i2.7425

Downloads

Published

2025-06-28

How to Cite

Utami, P. Y., Alkadri, S. P. A., & Otafyani, M. (2025). Analisis sentimen climate change menggunakan support vector machine. Jurnal Pendidikan Informatika Dan Sains, 14(1), 1–9. https://doi.org/10.31571/saintek.v14i1.8674