Analisis Sentimen Komentar Video Mobil Listrik Di Platform Youtube Dengan Metode Naive Bayes

Abstract

Dalam era perkembangan teknologi yang pesat, mobil listrik menjadi inovasi utama dalam industri otomotif. Namun, analisis sentimen menunjukkan adanya tantangan, terutama kurangnya pemahaman masyarakat tentang mobil listrik yang mempengaruhi persepsi negatif. Penelitian ini bertujuan menganalisis sentimen masyarakat terhadap mobil listrik di Indonesia melalui konten YouTube, menggunakan algoritma Naive Bayes. Metode Knowledge Discovery in Databases (KDD) digunakan untuk mengumpulkan dan menganalisis opini masyarakat. Evaluasi model menggunakan RapidMiner menunjukkan peningkatan signifikan dengan penerapan teknik SMOTE Upsampling, meningkatkan akurasi dari 50,70% menjadi 70,69%. Analisis kelas menunjukkan peningkatan true positive, true negative, dan true neutral. Meskipun algoritma Naive Bayes memberikan akurasi 70,69%, presisi 43.64%, dan recall 39.48%, penelitian ini memiliki kekurangan dan disarankan untuk membandingkan algoritma klasifikasi lain, memperluas dataset, dan menguji kombinasi algoritma yang lebih luas. Rekomendasi juga mencakup penerapan hasil penelitian ke mesin klasifikasi dengan pengujian lebih lanjut. Studi ini memberikan wawasan untuk meningkatkan pemahaman dan penerimaan mobil listrik di masyarakat Indonesia.