ANALISIS SENTIMEN TERHADAP KAMPANYE PENGURANGAN PLASTIK  PADA MEDIA SOSIAL MENGGUNAKAN METODE SVM

Cornelia Luba Tara Boro; Ahmad Faisol; Deddy Rudhistiar

doi:10.51401/jinteks.v7i1.5069

Authors

Cornelia Luba Tara Boro Institut Teknologi Nasional Malang
Ahmad Faisol Institut Teknologi Nasional Malang
Deddy Rudhistiar Institut Teknologi Nasional Malang

DOI:

https://doi.org/10.51401/jinteks.v7i1.5069

Keywords:

Analisis, Sentimen, Support Vector Machine, Pengurangan, Plastik

Abstract

Kondisi lingkungan saat ini cukup mengkhawatirkan dengan menumpuknya sampah plastik dikarenakan tingginya penggunaan plastik oleh masyarakat. Banyak upaya telah dilakukan, diantaranya adalah kampanye pengurangan plastik yang dilakukan melalui media sosial. Analisis sentimen pada kampanye yang dilakukan ini penting agar dapat mengidentifikasi respon masyarakat terhadap kampanye pengurangan plastik tersebut. Penelitian ini menggunakan metode Support Vector Machine (SVM) untuk mengembangkan suatu sistem yang dapat melakukan klasifikasi sentimen positif, negatif dan netral terhadap kampanye pengurangan plastik yang sudah dilakukan dalam bahasa indonesia berbasis website. Metodologi penelitian terdiri dari pengumpulan dan pra-pemrosesan data tweet, diikuti oleh pengembangan sistem klasifikasi. Data dalam penelitian ini diperoleh dari data tweet kampanye pengurangan plastik. Hasil evaluasi pengujian 1555 data dengan menggunakan rasio 85% data latih dan 15% data uji diperoleh tingkat akurasi sebesar 70,64%. Nilai ini menunjukkan bahwa metode SVM cukup efektif dalam melakukan klasifikasi sentimen. Hasil ini juga dipengaruhi oleh jumlah data yang digunakan serta proses pra-pemrosesan data yang dilakukan

References

A. T, Mandira, dan A. Rahadyan, “Bahaya Sampah Plastik,” Warta Geospasial, hlm. 1–5, 2020.

Promosi Kesehatan Tim Kerja Hukum dan Humas RSST, “Bahaya Plastik Bagi Kesehatan,” Kemenkes, Direktorat Jenderal Pelayanan Kesehatan.

J. Sakhi Maheswari, E. Sabilal Hikmah, dan dan Muhammad Bummy Rizaldhi, “Penggunaan Media Instagram dalam Kampanye Pengurangan Sampah Plastik: Studi Pustaka Artikel Ilmiah Periode 2019-2022,” dalam Prosiding Seminar Nasional Ilmu Ilmu Sosial, Nov 2023, hlm. 702–711.

M. W. A. Putra, Susanti, Erlin, dan Herwin, “Analisis Sentimen Dompet Elektronik Pada Twitter Menggunakan Metode Naïve Bayes Classifier,” IT Journal Research and Development, vol. 5, no. 1, hlm. 72–86, Jul 2020, doi: 10.25299/itjrd.2020.vol5(1).5159.

V. Fitriyana, L. Hakim, D. Candra Rini Novitasari, dan A. Hanif Asyhar, “Analisis Sentimen Ulasan Aplikasi Jamsostek Mobile Menggunakan Metode Support Vector Machine,” Jurnal Buana Informatika, vol. 14, no. 1, hlm. 40–49, Apr 2023, doi: https://doi.org/10.24002/jbi.v14i01.6909.

M. I. Petiwi, A. Triayudi, dan I. D. Sholihati, “Analisis Sentimen Gofood Berdasarkan Twitter Menggunakan Metode Naïve Bayes dan Support Vector Machine,” JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA, vol. 6, no. 1, hlm. 542, Jan 2022, doi: 10.30865/mib.v6i1.3530.

S. Rabbani, D. Safitri, N. Rahmadhani, A. A. F. Sani, dan M. K. Anam, “Perbandingan Evaluasi Kernel SVM untuk Klasifikasi Sentimen dalam Analisis Kenaikan Harga BBM,” MALCOM: Indonesian Journal of Machine Learning and Computer Science, vol. 3, no. 2, hlm. 153–160, Okt 2023, doi: 10.57152/malcom.v3i2.897.

J. Khatib Sulaiman, D. Atmajaya, A. Febrianti, H. Darwis, I. Artikel Abstrak, dan K. Kunci, “Metode SVM dan Naive Bayes untuk Analisis Sentimen ChatGPT di Twitter,” Indonesian Journal of Computer Science Attribution, vol. 12, no. 4, hlm. 2173, Agu 2023, doi: https://doi.org/10.33022/ijcs.v12i4.3341.

N. Fitriyah, B. Warsito, D. Asih, dan I. Maruddani, “ANALISIS SENTIMEN GOJEK PADA MEDIA SOSIAL TWITTER DENGAN KLASIFIKASI SUPPORT VECTOR MACHINE (SVM),” JURNAL GAUSSIAN, vol. 9, no. 3, hlm. 376–390, Agu 2020, doi: https://doi.org/10.14710/j.gauss.9.3.376-390.

R. D. Yahya, S. A. Wibowo, dan N. Vendyansyah, “ANALISIS SENTIMEN UNTUK DETEKSI UJARAN KEBENCIAN PADA MEDIA SOSIAL TERKAIT PEMILU 2024 MENGGUNAKAN METODE SUPPORT VECTOR MACHINE,” Jurnal Mahasiswa Teknik Informatika, vol. 8, no. 2, hlm. 1182–1189, Apr 2024, doi: https://doi.org/10.36040/jati.v8i2.9076.

M. R. Adrian, M. P. Putra, M. H. Rafialdy, dan N. A. Rakhmawati, “PERBANDINGAN RANDOM FOREST DAN SVM PSBB,” JURNAL INFORMATIKA UPGRIS, vol. 7, hlm. 36–40, Jun 2021, doi: https://doi.org/10.26877/jiu.v7i1.7099.

P. Rahmadhani dkk., “Pengaruh Media Sosial Twitter @Greenpeace.Id Terhadap Sikap Peduli Lingkungan,” Jurnal Professional, vol. 9, no. 2, hlm. 633–646, Des 2022, doi: https://doi.org/10.37676/professional.v9i2.3321.

D. D. Putri, G. F. Nama, dan ..., “Analisis Sentimen Kinerja Dewan Perwakilan Rakyat (DPR) Pada Twitter Menggunakan Metode Naive Bayes Classifier,” Jurnal Informatika dan …, vol. 10, no. 1, hlm. 34, Jan 2022, doi: http://dx.doi.org/10.23960/jitet.v10i1.2262.

J. Minfo Polgan dkk., “Analisis Sentimen Pelanggan Tokopedia Menggunakan Metode Naïve Bayes Classifier,” Jurnal Minfo Polgan, vol. 11, no. 2, hlm. 30–35, Sep 2022, doi: 10.33395/jmp.v11i2.11640.

R. D. Yahya, S. A. Wibowo, dan N. Vendyansyah, “ANALISIS SENTIMEN UNTUK DETEKSI UJARAN KEBENCIAN PADA MEDIA SOSIAL TERKAIT PEMILU 2024 MENGGUNAKAN METODE SUPPORT VECTOR MACHINE,” 2024.

H. C. Husada dan A. S. Paramita, “Analisis Sentimen Pada Maskapai Penerbangan di Platform Twitter Menggunakan Algoritma Support Vector Machine (SVM),” Teknika, vol. 10, no. 1, hlm. 18–26, Feb 2021, doi: 10.34148/teknika.v10i1.311.

J. E. Br Sinulingga dan H. C. K. Sitorus, “Analisis Sentimen Opini Masyarakat terhadap Film Horor Indonesia Menggunakan Metode SVM dan TF-IDF,” Jurnal Manajemen Informatika (JAMIKA), vol. 14, no. 1, hlm. 42–53, Feb 2024, doi: 10.34010/jamika.v14i1.11946.

R. Tineges, A. Triayudi, dan I. D. Sholihati, “Analisis Sentimen Terhadap Layanan Indihome Berdasarkan Twitter Dengan Metode Klasifikasi Support Vector Machine (SVM),” JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA, vol. 4, no. 3, hlm. 650, Jul 2020, doi: 10.30865/mib.v4i3.2181.

M. Fitra Rizki, K. Auliasari, dan R. Primaswara Prasetya, “ANALISIS SENTIMENT CYBERBULLYING PADA SOSIAL MEDIA TWITTER MENGGUNAKAN METODE SUPPORT VECTOR MACHINE,” Jurnal Mahasiswa Teknik Informatika), vol. 5, no. 2, hlm. 548–556, Sep 2021, doi: https://doi.org/10.36040/jati.v5i2.3808.

T. Safitri, Y. Umaidah, dan I. Maulana, “Analisis Sentimen Pengguna Twitter Terhadap BTS Menggunakan Algoritma Support Vector Machine,” Journal of Applied Informatics and Computing (JAIC), vol. 7, no. 1, hlm. 34–41, Jul 2023, doi: https://doi.org/10.30871/jaic.v7i1.5039.

N. L. P. C. Savitri, R. A. Rahman, R. Venyutzky, dan N. A. Rakhmawati, “Analisis Klasifikasi Sentimen Terhadap Sekolah Daring pada Twitter Menggunakan Supervised Machine Learning,” Jurnal Teknik Informatika dan Sistem Informasi, vol. 7, no. 1, Apr 2021, doi: 10.28932/jutisi.v7i1.3216.

R. K. Ngantung dan M. A. I. Pakereng, “Model Pengembangan Sistem Informasi Akademik Berbasis User Centered Design Menerapkan Framework Flask Python,” JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA, vol. 5, no. 3, hlm. 1052, Jul 2021, doi: 10.30865/mib.v5i3.3054.