Analisis Sentimen Kendaraan Listrik Menggunakan Algoritma Naive Bayes dengan Seleksi Fitur Information Gain dan Particle Swarm Optimization - Salman Alfarizi; Eka Fitriani (Universitas Bina Sarana Informatika, 2023)
Kendaraan listrik telah menjadi tren global sebagai alternatif kendaraan berbahan bakar fosil. Namun masih terdapat beberapa permasalahan seperti infrastruktur yang belum memadai, harga yang relatif mahal, dan waktu pengisian baterai yang lama. Untuk meningkatkan penggunaan kendaraan listrik, diperlukan pemahaman dan kesadaran masyarakat terhadap kendaraan listrik. Oleh karena itu, penelitian ini bertujuan untuk menganalisis sentimen opini masyarakat terhadap kendaraan listrik dengan menggunakan algoritma Naive Bayes dengan seleksi fitur Information Gain dan Particle Swarm Optimization dan. Data yang digunakan dalam penelitian ini adalah data komentar dan ulasan pada media sosial (Twitter) yang terkait dengan kendaraan listrik. Data diambil dengan teknik web crawling data menggunakan API Twitter dan dicoba menggunakan software rapidminer. Dalam penelitian ini menggunakan algoritma Naive Bayes dihasilkan nilai akurasi 79,43% dan AUC 0,639. Selanjutnya dilakukan seleksi fitur menggunakan Information Gain dan Particle Swarm Optimization untuk menganalisis sentimen opini masyarakat dalam penggunaan kendaraan listrik untuk meningkatan akurasi dan AUC. Hasil akurasi yang didapat setelah menggunakan algoritma Naïve Bayes dengan seleksi fitur Information Gain dan Particle Swarm Optimization adalah 84,54% dan AUC 0,729. Sehingga dapat disimpulkan bahwa penerapan algoritma Naïve Bayes menggunakan seleksi fitur Information Gain dan Particle Swarm Optimization menjadi metode yang baik dalam analisis sentimen opini masyarakat tentang kendaraan listrik. Penelitian ini diharapkan dapat memberikan informasi yang berguna bagi produsen kendaraan listrik dalam mengembangkan produk mereka, serta memberikan masukan bagi pemerintah dalam mengembangkan kebijakan untuk mendukung penggunaan kendaraan listrik di Indonesia. Kata kunci: Analisis Sentimen, Naive Bayes, PSO, Information Gain, Kendaraan Listrik