Analisis sentiment terhadap pengguna mobil listrik berdasarkan komentar youtube menggunakan metode support vector machine (SVM) dan teknik ensemble

Authors

  • Bunga Juliana Azzahra Universitas Jendral Achmad Yani
  • Hadiana Asep Id Universitas Jendral Achmad Yani
  • Komarudin Agus Universitas Jendral Achmad Yani

DOI:

https://doi.org/10.31571/saintek.v14i1.8871

Keywords:

Internet of Things (IoT), Suhu, Kelembapan, Penyimpanan Pupuk

Abstract

Kemajuan teknologi kendaraan listrik telah memicu beragam perdebatan di masyarakat, sehingga penting untuk menganalisis sentimen publik terhadap inovasi ini. Penelitian ini bertujuan untuk mengevaluasi opini masyarakat mengenai mobil listrik melalui analisis sentimen menggunakan algoritma Support Vector Machine (SVM) dan teknik ensemble stacking. Data yang digunakan berjumlah 1.516 komentar yang diambil dari YouTube. Proses penelitian meliputi pengumpulan data, pra-pemrosesan data untuk menyiapkan teks bagi model pembelajaran mesin, penerapan model menggunakan data uji dan data latih, serta evaluasi model. Model yang diterapkan meliputi SVM dengan kernel RBF, polinomial, dan sigmoid sebagai base learner, serta regresi logistik sebagai meta learner dalam ensemble stacking. Hasil penelitian menunjukkan kinerja terbaik pada rasio pembagian data 70:30, dengan ensemble stacking mencapai akurasi tertinggi sebesar 76,21%. Model SVM polinomial (75,99%) dan regresi logistik (75,55%) juga memberikan hasil yang unggul. Penelitian ini menunjukkan efektivitas ensemble stacking dalam meningkatkan akurasi analisis sentimen serta memberikan wawasan mendalam mengenai pandangan masyarakat terhadap mobil listrik.

Downloads

Download data is not yet available.

Author Biographies

Bunga Juliana Azzahra, Universitas Jendral Achmad Yani

Program Studi Informatika, Fakultas Sains dan Informatika

Hadiana Asep Id, Universitas Jendral Achmad Yani

Program Studi Informatika, Fakultas Sains dan Informatika

Komarudin Agus , Universitas Jendral Achmad Yani

Program Studi Informatika, Fakultas Sains dan Informatika

References

Abdellatif, A., Mubarak, H., Ahmad, S., Ahmed, T., Shafiullah, G. M., Hammoudeh, A., Abdellatef, H., Rahman, M. M., & Gheni, H. M. (2022). Forecasting Photovoltaic power generation with a stacking ensemble model. Sustainability (Switzerland), 14(17), 1–21. https://doi.org/10.3390/su141711083

Ainunnisa, I. R., & Sulastri, S. (2023). Analisis sentimen aplikasi TikTok dengan metode Support Vector Machine (SVM), Logistic Regression dan Naïve Bayes. Jurnal Teknologi Sistem Informasi Dan Aplikasi, 6(3), 423–430. https://doi.org/10.32493/jtsi.v6i3.31076

Arsi, P., & Waluyo, R. (2021). Analisis sentimen wacana pemindahan ibu kota Indonesia menggunakan algoritma support vector machine (SVM). Jurnal Teknologi Informasi Dan Ilmu Komputer, 8(1), 147. https://doi.org/10.25126/jtiik.0813944

Daniati, E., & Utama, H. (2023). Analisis sentimen dengan pendekatan ensemble learning dan word embedding pada twitter. Journal of Information System Management (JOISM), 4(2), 125–131. https://doi.org/10.24076/joism.2023v4i2.973

Harahap, F. A. A., Yulandari, M., Asshiddiqi, M. H., & Putri, H. (2024). Skrining fitokimia dan identifikasi senyawa metabolit sekunder tanin secara kromatografi lapis tipis ekstrak etanol daun Afrika (Vernonia amygdalina Del.). Jurnal Kesehatan Unggul Gemilang, 8(1), 7–15.

Himawan, H., Kaswidjanti, W., Sentimen, A., Sosial, M., & Based, L. (2018). Metode Lexicon Based dan Support Vector Machine untuk menganalisis sentimen pada media sosial sebagai rekomendasi oleh-oleh favorit. Seminar Nasional Informatika, 2018(November), 235–244.

Joses, S., Quinevera, S., Mardianto, R., Yulvida, D., & Shiddiqi, A. M. (2024). Pendekatan metode ensemble learning untuk deteksi serangan DDoS menggunakan soft voting classifier. Jurnal Edukasi Dan Penelitian Informatika (JEPIN), 10(1), 79. https://doi.org/10.26418/jp.v10i1.73241

Lazzarini, R., Tianfield, H., & Charissis, V. (2023). A stacking ensemble of deep learning models for IoT intrusion detection. Knowledge-Based Systems, 279, 110941. https://doi.org/10.1016/j.knosys.2023.110941

Leidiyana, H. (2023). Ensemble stacking dalam analisa sentimen reaksi veteran militer AS terhadap pengambilalihan Afghanistan oleh Taliban. INTI Nusa Mandiri, 18(1), 23–28. https://doi.org/10.33480/inti.v18i1.4175

Mahendra, M. H., Murdiansyah, D. T., & Lhaksmana, K. M. (2023). Analisis sentimen tweet COVID-19 menggunakan K-Nearest Neighbors dengan TF-IDF dan ekstraksi fitur CountVectorizer. DIKE : Jurnal Ilmu Multidisiplin, 1(2), 37–43. https://doi.org/10.69688/dike.v1i2.35

Majid, N. K., Supriyanto, C., & Marjuni, A. (2025). Peningkatan keberagaman data untuk klasifikasi penyakit diabetes berbasis stacking ensemble learning. Jurnal Pengembangan Informatika dan Teknologi (JPIT), 10(1), 1–10. https://doi.org/10.30591/jpit.v10i1.7375

Momon, M., & Astuti, D. (2020). Strategi penurunan emisi gas buang kendaraan di Kota Padang. Jurnal Kebijakan Pembangunan, 15(1), 1–10. https://doi.org/10.47441/jkp.v15i1.34

Pradana, M. G. (2020). Penggunaan fitur wordcloud dan document term matrix dalam text mining. Jurnal Ilmiah Informatika, 8(01), 38-43.

Puricelli, S., Eid, M., Casadei, S., Dolci, G., Lixi, S., Oever, V. D., Rigamonti, L., & Grosso, M. (2025). Life cycle assessment of electric vehicle technology: Environmental and policy implications. Journal of Cleaner Production, 505, 145347. https://doi.org/10.1016/j.jclepro.2025.145347

Putri, A. (2024). Pentingnya data cleaning sebelum visualisasi: Teknik dan tips. Teknologipintar.org, 4(5), 2024–2025.

Rabbani, S., Safitri, D., Rahmadhani, N., Sani, A. A. F., & Anam, M. K. (2023). P Perbandingan evaluasi kernel SVM untuk klasifikasi sentimen dalam analisis kenaikan harga BBM. MALCOM: Indonesian Journal of Machine Learning and Computer Science, 3(2), 153–160. https://doi.org/10.57152/malcom.v3i2.897

Rafrastara, F. A., Supriyanto, C., Paramita, C., & Astuti, Y. P. (2023). Deteksi malware menggunakan metode stacking berbasis ensemble. Jurnal Informatika: Jurnal Pengembangan IT, 8(1), 11–16. https://doi.org/10.30591/jpit.v8i1.4606

Rahman, O. H., Abdillah, G., & Komarudin, A. (2021). Klasifikasi ujaran kebencian pada media sosial Twitter menggunakan Support Vector Machine. Jurnal RESTI (Rekayasa Sistem dan Teknologi Informasi), 5(1), 17–23. https://doi.org/10.29207/resti.v5i1.2700

Satria, R. D., Suarjaya, I. M. A. D., & Pratama, I. P. A. E. (2022). Sentimen analisis antusias masyarakat terhadap sampah plastik dengan menggunakan metode Support Vector Machine (SVM). JITTER: Jurnal Ilmiah Teknologi dan Komputer, 3(1), 880–893.

Sunarko, B., Hasanah, U., Hidayat, S., Muhammad, N., Ardiansyah, M. I., Ananda, B. P., Hakiki, M. K., & Baroroh, L. T. (2023). Penerapan stacking ensemble learning untuk klasifikasi efek kesehatan akibat pencemaran udara. Edu Komputika Journal, 10(1), 55–63. https://doi.org/10.15294/edukomputika.v10i1.72080

Yoon, T., & Kang, D. (2023). Multi-modal stacking ensemble for the diagnosis of cardiovascular diseases. Journal of Personalized Medicine, 13(2). https://doi.org/10.3390/jpm13020373

Downloads

Published

2025-06-28

How to Cite

Azzahra, B. J., Asep Id, H., & Agus , K. (2025). Analisis sentiment terhadap pengguna mobil listrik berdasarkan komentar youtube menggunakan metode support vector machine (SVM) dan teknik ensemble. Jurnal Pendidikan Informatika Dan Sains, 14(1), 10–23. https://doi.org/10.31571/saintek.v14i1.8871