ITATSITATS

KERNEL: Jurnal Riset Inovasi Bidang Informatika dan Pendidikan InformatikaKERNEL: Jurnal Riset Inovasi Bidang Informatika dan Pendidikan Informatika

Pertamina merupakan perusahaan energi milik negara yang memiliki peran penting dalam penyediaan Bahan Bakar Minyak (BBM) di Indonesia. Kualitas BBM yang dihasilkan sering menjadi perbincangan publik, dan menimbulkan beragam tanggapan di media sosial. Penelitian ini bertujuan untuk menganalisis sentimen publik terhadap kualitas BBM Pertamina berdasarkan komentar pengguna pada platform YouTube. Sebanyak 3.775 komentar dikumpulkan melalui web scraping dan dilabeli otomatis menggunakan model indonesian-roberta-base-sentiment-classifier yang mengelompokkan komentar kedalam dua kategori yaitu positif dan negatif. Proses analisis dilakukan dengan perangkat lunak RapidMiner dengan menggunakan dua algoritma Naïve Bayes dan Support Vector Machine (SVM). Tahapan analisis meliputi preprocessing teks (tokenizing, stopword removal, stemming) serta pembobotan TF-IDF. Evaluasi model dilakukan menggunakan 10-Fold Cross Validation dengan metrik Accuracy dan AUC sebagai indikator performa model. Hasil penelitian ini menunjukkan SVM memiliki performa lebih baik dengan akurasi 80,99% dan AUC 0,76, dibandingkan Naïve Bayes dengan akurasi 67,69% dan AUC 0,50. Analisis Sentimen memperlihatkan bahwa mayoritas komentar bersentimen negatif, yang mengindikasikan ketidakpuasan publik terhadap kualitas BBM Pertamina.

Berdasarkan hasil penelitian diatas, dapat disimpulkan bahwa algoritma Support Vector Machine (SVM) memberikan hasil performa yang lebih baik dibandingkan dengan algoritma Naïve Bayes dalam menganalisis sentimen komentar publik berbahasa Indonesia terhadap kualitas BBM Pertamina di platform YouTube.Model SVM memperoleh akurasi sebesar 80,99% dan nilai AUC sebesar 0,760, sedangkan Naïve Bayes menghasilkan akurasi 67.Perbedaan ini menunjukkan bahwa algoritma SVM dinilai lebih efektif dalam mengklasifikasikan teks berdimensi tinggi yang dihasilkan dari proses representasi TF-IDF.Analisis distribusi sentimen juga menunjukkan bahwa mayoritas komentar publik bersifat negatif, menandakan adanya persepsi kurang puas terhadap kualitas dan pelayanan BBM Pertamina.

Berdasarkan temuan penelitian ini, ada beberapa arah penelitian lanjutan yang dapat dikembangkan. Pertama, peneliti dapat mengeksplorasi penggunaan algoritma lain seperti Random Forest atau Deep Learning untuk meningkatkan akurasi klasifikasi sentimen pada data teks berbahasa Indonesia. Kedua, penelitian bisa diperluas dengan menggabungkan data dari platform media sosial lain, seperti Twitter atau Instagram, untuk memperoleh wawasan yang lebih komprehensif mengenai persepsi publik terhadap kualitas BBM Pertamina. Ketiga, peneliti dapat memperdalam analisis dengan mempertimbangkan faktor-faktor eksternal, seperti harga BBM, kebijakan pemerintah, atau kondisi ekonomi, yang mungkin memengaruhi sentimen publik terhadap Pertamina. Dengan mengembangkan pendekatan ini, diharapkan dapat dihasilkan rekomendasi yang lebih strategis bagi Pertamina dalam meningkatkan kualitas produk dan pelayanan serta membangun kepercayaan masyarakat.

  1. PERAN PEJABAT PEMBUAT KOMITMEN SEBAGAI PENGENDALI FUNGSI DALAM PEMBANGUNAN LANJUTAN LABORATORIUM B2P2TOOT... doi.org/10.26877/mpp.v15i1.7531PERAN PEJABAT PEMBUAT KOMITMEN SEBAGAI PENGENDALI FUNGSI DALAM PEMBANGUNAN LANJUTAN LABORATORIUM B2P2TOOT doi 10 26877 mpp v15i1 7531
  2. DOI Name 10.31598 Values. name values index type timestamp data serv crossref email support desc prefix... doi.org/10.31598DOI Name 10 31598 Values name values index type timestamp data serv crossref email support desc prefix doi 10 31598
  3. Analisis Sentimen Petani Milenial Pada Media Sosial X Menggunakan Algortitma Support Vector Machine (SVM)... doi.org/10.52436/1.jpti.717Analisis Sentimen Petani Milenial Pada Media Sosial X Menggunakan Algortitma Support Vector Machine SVM doi 10 52436 1 jpti 717
  4. Analisis Sentimen Publik terhadap Kualitas BBM Pertamina pada Komentar Youtube | Listyawan | KERNEL:... doi.org/10.31284/j.kernel.2026.v7i1.8852Analisis Sentimen Publik terhadap Kualitas BBM Pertamina pada Komentar Youtube Listyawan KERNEL doi 10 31284 j kernel 2026 v7i1 8852
Read online
File size4.36 MB
Pages15
DMCAReport

Related /

ads-block-test