Probalibilitas Manfaat Mobil Listrik Di Indonesia Untuk Menurunkan Emisi Dengan Menggunakan Survey Tik Tok

Penulis

  • Heriyanto Universitas 17 Agustus 1945 Samarinda
  • Yuyun Hadi Suprapto Universitas 17 Agustus 1945 Samarinda
  • Arbansyah Universitas Muhammadiyah Kalimantan Timur
  • Muhammad Fauzan Nur Ilham Universitas 17 Agustus 1945 Samarinda

Kata Kunci:

Sentiment Analysis, Naive Bayes, Kendaraan Listrik, Emisi Karbon, Tiktok

Abstrak

Tik Tok merupakan platform media sosial yang paling populer saat ini, Beberapa orang memberikan ulasan positif bahwa aplikasi Tik Tok membantu orang-orang di sektor bisnis. Analisis sentimen digunakan untuk menganalisis opini yang terdapat dalam ulasan yang ditulis oleh pengguna dengan mengelompokkan ulasan positif dan negatif. Teknik yang digunakan dalam penelitian ini menggunakan algoritma Naïve Bayes dan Support Vector Machine (SVM). Model Random Forest yang dioptimalkan mencapai akurasi sebesar 91%, dengan kinerja yang baik dalam mengklasifikasikan ulasan negatif, netral, dan positif. Word Cloud membantu mengidentifikasi kata-kata yang sering muncul dalam ulasan, memberikan wawasan tentang aspek-aspek yang menjadi perhatian khusus pengguna. Penelitian ini menunjukkan efektivitas teknologi analisis sentimen dalam memahami preferensi pengguna dan memberikan masukan yang berharga bagi pengembang untuk meningkatkan Jawaban Baik dari aplikasi Tiktok.

Referensi

Sudjoko C. Strategi Pemanfaatan Kendaraan Listrik Berkelanjutan Sebagai Solusi Untuk Mengurangi Emisi Karbon. Jurnal Paradigma: Jurnal Multidisipliner Mahasiswa Pascasarjana Indonesia. 2021;2(2):54–68

Utami I, Yoesgiantoro D, Sasongko NA. Implementasi Kebijakan Kendaraan Listrik Indonesia Untuk Mendukung Ketahanan Energi Nasional Implementation Of Battery-Based Electric Motor Vehicle Policies To Support National Energy Security. Jurnal Ketahanan Energi [Internet]. 2022;Volume 8 N(1):49–65. Available from: https://jurnalprodi.idu.ac.id/index.php/KE/article/view/1149

Agus PT. Indonesia Clean Energy Outlook. Institute for Essentials Services Reform. Institute for Essential Services Reform (IESR). 2020;

Penerapan Mobil Listrik di Surabaya S, Choirun Nisa L, Susanti A. Strategi Penerapan Mobil Listrik di Surabaya Sebagai Smart Mobility. Jurnal Media Publikasi Terapan Transportasi. 2023;1(55):213–25.

Zahoor A, Mehr F, Mao G, Yu Y, Sápi A. The carbon neutrality feasibility of worldwide and in China’s transportation sector by E-car and renewable energy sources before 2060. J Energy Storage [Internet]. 2023;61:106696. Available from: https://www.sciencedirect.com/science/article/pii/S2352152X23000932

Tulus Pangapoi Sidabutar V. Kajian pengembangan kendaraan listrik di Indonesia: prospek dan hambatannya. Jurnal Paradigma Ekonomika. 2020;15(1):21–38.

Ardiyanti D, Kurniawan F, Raokter U, Wikansari R. Analisis Penjualan Mobil Listrik Di Indonesia Dalam Rentang Waktu 2020-2023. ECOMA: Journal of Economics and Management. 2023;1(3):114–22.

Parinduri L, Yusmartato Y, Parinduri T. Kontribusi Konversi Mobil Konvensional ke Mobil Listrik Dalam Penanggulangan Pemanasan Global. Journal of Electrical Technology. 2018;3(2):116–20.

Heriyanto AME. Analisis Strategi Pembiayaan (Finance) Dalam Upaya Merebut Pangsa. Ekonomia. 2015;4(2):185–91.

Audrey Ramadhina, Fatma Ulfatun Najicha. Regulasi Kendaraan Listrik di Indonesia Sebagai Upaya Pengurangan Emisi Gas. Jurnal Hukum to-ra : Hukum Untuk Mengatur dan Melindungi Masyarakat. 2022;8(2):201–8.

Llopis-Albert C, Rubio F, Valero F. Impact of digital transformation on the automotive industry. Technol Forecast Soc Change [Internet]. 2021;162:120343. Available from: https://www.sciencedirect.com/science/article/pii/S0040162520311690

Dianjaya AR, Epira P. Indonesia Green Economy Implementation Readiness of Greenhouse Gas Emissions Reduction. Journal of Contemporary Governance and Public Policy. 2020;1(1):27–40.

Amri, “Implementasi Algoritma Random Forest Untuk Mendeteksi Hate Speech Dan Abusive Language Pada Twitter Bahasa Indonesia,” 2020.

FATIHIN, “Analisis Sentimen Terhadap Ulasan Aplikasi Mobile Menggunakan Metode Support Vector Machine (Svm) Dan Pendekatan Lexicon Based,” p. 103, 2022.

Munawaroh, R. Ridhoi, and R. Rudiman, “Sentiment Analysis Dengan Naïve Bayes Berbasis Orange Terhadap Resiko Pembangunan Ikn,” JATI (Jurnal Mhs. Tek. Inform., vol. 8, no. 1, pp. 587–592, 2024, doi: 10.36040/jati.v8i1.8454.

tri Jaka, “Belajar Data Science: Text Mining Untuk Pemula,” J. Inform. UPGRIS, vol. 1, pp. 1–9, 2015, [Online]. Available: https://media.neliti.com/media/publications/137435-ID-preprocessing-text-untuk-meminimalisir-k.pdf

Indrayanto, D. E. Ratnawati, and B. Rahayudi, “Analisis Sentimen Data Ulasan Pengguna Aplikasi MyPertamina di Indonesia pada Google Play Store menggunakan Metode Random Forest,” J. Pengemb. Teknol. Inf. dan Ilmu Komput., vol. 7, no. 3, pp. 1131–1139, 2023, [Online]. Available: http://j-ptiik.ub.ac.id

Larasati, D. E. Ratnawati, and B. T. Hanggara, “Analisis Sentimen Ulasan Aplikasi Dana dengan Metode Random Forest,” … Teknol. Inf. dan …, vol. 6, no. 9, pp. 4305–4313, 2022, [Online]. Available: http://j-ptiik.ub.ac.id

H. Aldabbas, A. Bajahzar, M. Alruily, A. A. Qureshi, R. M. Amir Latif, and M. Farhan, “Google Play Content Scraping and Knowledge Engineering using Natural Language Processing Techniques with the Analysis of User Reviews,” J. Intell. Syst., vol. 30, no. 1, pp. 192–208, 2020, doi: 10.1515/jisys-2019-0197.

Albab, Y. Karuniawati P, and M. N. Fawaiq, “Optimization of the Stemming Technique on Text preprocessing President 3 Periods Topic,” J. Transform., vol. 20, no. 2, pp. 1–10, 2023, [Online]. Available: https://journals.usm.ac.id/index.php/transformatika/■page1

Pulungan, D. E. Ratnawati, and B. Rahayudi, “Analisis Sentimen Ulasan Aplikasi PeduliLindungi dengan Metode Random Forest,” J. Pengemb. Teknol. Inf. dan Ilmu Komun., vol. 6, no. 9, pp. 4378–4385, 2022, [Online]. Available: http://j-ptiik.ub.ac.id/index.php/j-ptiik/article/download/11582/5142

Rudiman and N. A. Rahmi, “Latent Dirichlet Allocation Utilization as a Text Mining Method to Elaborate Learning Effectiveness,” JSE J. Sci. Eng., vol. 1, no. 1, pp. 23–29, 2023, doi: 10.30650/jse.v1i1.3680.

Rohmansa, N. Pratiwi, and M. J. Palepa, “Analisis Sentimen Ulasan Pengguna Aplikasi Discord Menggunakan Metode K-Nearest Neighbor,” JIPIJurnal Ilm. Penelit. dan Pembelajaran Inform., vol. 9, no. 1, pp. 368–378, 2024, [Online]. Available: https://doi.org/10.29100/jipi.v9i1.4943

Raharjo Yudantoro, I. Hestiningsih, A. Charis Sekar Ayu, and Y. Indrawati, “ANORA : Aplikasi Donor Darah Berbasis Android dan Web dengan Sistem Broadcast Kebutuhan Darah di PMI Semarang,” J. Jtet, vol. 8, no. 1, pp. 1–8, 2019.

A. Aziz, Implementasi metode random forest pada klasifikasi data ulasan konsumen perusahaan (studi kasus: aplikasi kai access). 2021. [Online]. Available: https://repository.uinjkt.ac.id/dspace/handle/123456789/67842%0Ahttps://repository.uinjkt.ac.id/dspace/bitstream/123456789/67842/1/WILDAN ABDUL AZIZ- FST.pdf

Azahra, “Systematic Literature Review ( SLR ) : Sistem Informasi Donor Darah Berbasis Teknologi,” vol. 7, pp. 31236–31242, 2023.

Unduhan

Diterbitkan

2024-10-31

Cara Mengutip

Heriyanto, Hadi Suprapto, Y., Arbansyah, & Nur Ilham, M. F. . (2024). Probalibilitas Manfaat Mobil Listrik Di Indonesia Untuk Menurunkan Emisi Dengan Menggunakan Survey Tik Tok . Jurnal Ilmiah Raflesia Akuntansi, 10(2), 596–605. Diambil dari https://ejournal.polraf.ac.id/index.php/JIRA/article/view/595

Terbitan

Vol 10 No 2 (2024): Jurnal Ilmiah Raflesia Akuntansi

Bagian

Articles

Lisensi

Hak Cipta (c) 2024 Heriyanto, Yuyun Hadi Suprapto, Arbansyah , Muhammad Fauzan Nur Ilham

Creative Commons License

Artikel ini berlisensi Creative Commons Attribution 4.0 International License.