Analisis Sentimen, Text Mining Penerapan Analisis Sentimen Dan Naive Bayes Terhadap Opini Penggunaan Kendaraan Listrik Di Twitter - Agustian, Adittia; Tukino,; Nurapriani, Fitria (Jurnal Tika, 2022)
Twitter merupakan media sosial paling populer pada saat ini. Dapat mengetahui berbagai tanggapan Twitter yang termasuk kategori positif, netral atau negatif. Kemajuan teknologi pada saat ini begitu pesat sehingga kendaraan akan menyediakan bahan bakar tenaga listrik atau disebut kendaraan listrik. Indonesia menjadi negara yang mendorong percepatan dalam penggunaan kendaraan listrik, dari hasil surat edaran menteri BUMN. Kemajuan kendaraan bertenaga listrik menjadi inovasi dan teknologi yang akan terus berkembang dan bertransformasi. Dengan hadirnya kendaraan listrik tersebut pemerintah Indonesia akan dijadikan sebagai kendaraan tamu penting pada kegiatan KTT G20 di Bali, Indonesia. Tujuan dari penelitian ini yaitu untuk mengetahui respon masyarakat terhadap kendaraan listrik yang saat ini banyak dipergunakan pada kalangan masyarakat Indonesia. Untuk mengetahui respon publik tersebut diperlukannya analisis sentimen melalui tanggapan pengguna twitter. Dengan menghasilkan kategori positif, netral atau negatif. Berdasarkan hasil klasifikasi analisis sentimen terhadap dukungan kendaraan listrik. Pengumpulan data menggunakan Twitter API sebagai open source yang dapat mengambil respon pengguna twitter, kemudian dilakukan proses pembersihan data, pengubahan bahasa Indonesia ke bahasa Inggris, kemudian diuji menggunakan algoritma Naïve Bayes, dan visualisasi data twitter menggunakan python. Berdasarkan hasil klasifikasi, respon masyarakat terhadap kendaraan listrik lebih mengarah positif dengan presisi 82% dan recall 44%. Dengan memiliki akurasi data 80% melalui confusion matrix Naïve Bayes melalui proses text mining, text blob python, dan word cloud sebagai hubungan antara kata dan teks twitter