Analisis Sentimen Pengguna X Indonesia Terkait Kendaraan Listrik Menggunakan IndoBERT - Merdiansah, Roni; Siska, Siska; Ali Ridha, Azhari (Jurnal Ilmu Komputer dan Sistem Informasi (JIKOMSI), 2024)
Penggunaan kendaraan listrik semakin menjadi perhatian utama dalam upaya mengurangi dampak negatif terhadap lingkungan. Dalam konteks Indonesia, analisis sentimen terhadap kendaraan listrik menjadi penting untuk memahami pandangan dan opini masyarakat terkait teknologi ramah lingkungan ini. Penelitian ini menggunakan metode IndoBERT untuk menganalisis sentimen pengguna X di Indonesia terhadap kendaraan listrik, dengan membandingkan kinerja model yang dilatih dengan dan tanpa data dari IndoNLU. Dua model berbeda dievaluasi menggunakan metrik evaluasi standar seperti akurasi, presisi, recall, dan F1-score. Tujuan penelitian ini adalah untuk mengidentifikasi dan memahami sentimen pengguna platform X terkait kendaraan listrik di Indonesia, serta untuk mengevaluasi kinerja model IndoBERT dalam memprediksi sentimen tersebut. Metode yang digunakan meliputi scraping data dari platform X, preprocessing data, labeling data, eksplorasi data, pemodelan, dan evaluasi. Hasil penelitian menunjukkan bahwa model yang dilatih dengan data IndoNLU memberikan kinerja yang lebih baik dalam memprediksi sentimen pada teks tweet, serta lebih konsisten dalam setiap epoch. Selain itu, model tersebut juga menunjukkan kemampuan yang lebih baik dalam memahami konteks teks, yang tercermin dalam uji coba teks baru. Dengan demikian, penelitian ini memberikan kontribusi penting dalam pemahaman terhadap pandangan masyarakat terkait kendaraan listrik di Indonesia. Hasilnya dapat digunakan sebagai dasar untuk pengembangan kebijakan, strategi pemasaran, dan pengembangan teknologi kendaraan listrik yang lebih ramah lingkungan di Indonesia.