Optimasi Naïve Bayes menggunakan Seleksi Fitur Forward Selection untuk Analisis Sentimen Kendaraan Listrik - Salman Alfarizi; Deni Gunawan; Hasan Basri; Alif Rizqi Mulyawan; Nurul Ichsan (Universitas Bina Sarana Informatika, 2024)
Isu pemanasan global menjadi perhatian utama para pemimpin di beberapa negara termasuk Indonesia. Salah satu kontribusi untuk mengurangi emisi karbon yang berakibat pada pemanasan global yaitu dengan menggulirkan kebijakan kendaraan listrik. Pro kontra kebijakan kendaraan Listrik di Indonesia telah merambah ke berbagai ruang diskusi publik termasuk media social X (Twitter). Berdasakan hal tersebut penelitian ini bermaksud untuk menganalisis sentimen Masyarakat pada media social X tentang kebijakan kendaraan Listrik dilakukan klasifikasi dengan memanfaatkan algoritma naïve bayes berbasis forward selection. Berdasarkan pengujian model klasifikasi naïve bayes ditambahkan forward selection dihasilkan accuracy sebesar 82,11% dengan nilai AUC 0,801. Ada kenaikan nilai accuracy sebesar 2,67% dibandingkan tanpa menggunakan seleksi fitur forward selection yang hanya mencapai accuracy dikisaran 79,43 % dengan nilai AUC 0,639. Peneliti menarik Kesimpulan bahwa penggunaan seleksi fitur menggunakan forward selection dapat berkontribusi meningkatkan algoritma naïve bayes dalam klasifikasi sentimen pada kendaraan yang bertenaga listrik.