Perbandingan Hasil Penerapan Algoritma Klasifikasi Dan Natural Language Processing Terhadap Data Kepuasan Pengguna Layanan Transportasi Umum MRT Jakarta
DOI:
https://doi.org/10.52958/iftk.v20i3.10502Keywords:
Natural Language Processing, Klasifikasi, MRT JakartaAbstract
MRT Jakarta merupakan salah satu upaya pemerintah DKI Jakarta untuk mengatasi kemacetan. Selama masa operasinya, MRT Jakarta memberikan berbagai macam kesan bagi penggunanya. Oleh karena itu, dilakukan penelitian klasifikasi terhadap kepuasan pengguna layanan transportasi umum MRT Jakarta untuk mengetahui alasan yang menyebabkan masyarakat bersedia atau enggan memilih untuk memanfaatkan sarana transportasi MRT Jakarta, melalui media sosial X, memanfaatkan natural language processing dan algoritma Support Vector Machine, algoritma Random Forest Classifier, serta algoritma Logistic Regression multinomial. Data berjumlah sebanyak 525 post, dengan kategori ‘positif’ sebanyak 222 data, kategori ‘negatif’ sebanyak 185 data, dan kategori ‘netral’ sebanyak 118 data. Dengan pembagian dataset berdasarkan perbandingan 80:20, model klasifikasi dengan hasil paling akurat pada penelitian ini, dengan algoritma Random Forest Classifier, menggunakan parameter terbaik yang diperoleh melalui teknik hyperparameter tuning, dengan nilai class_weight='balanced', max_depth=350, min_samples_split=5, serta n_estimators=200, menghasilkan nilai akurasi sebesar 81%, serta berhasil secara akurat memprediksi seluruh sampel data baru berdasarkan target kelasnya.
References
N. Hasydna and R. K. Dinata, Machine Learning. Unimal Press, 2020.
J. W. Iskandar and Y. Nataliani, "Perbandingan Naïve Bayes, SVM, dan k-NN untuk Analisis Sentimen Gadget Berbasis Aspek," Jurnal RESTI (Rekayasa Sistem dan Teknologi Informasi), vol. 5, no. 6, pp. 1120–1126, 2021, doi: 10.29207/resti.v5i6.3588.
I. Kurniawan et al., "Perbandingan Algoritma Naive Bayes Dan SVM Dalam Sentimen Analisis Marketplace Pada Twitter," JATISI (Jurnal Teknik Informatika dan Sistem Informasi), vol. 10, no. 1, pp. 731–740, 2023. [Online]. Available: https://jurnal.mdp.ac.id/index.php/jatisi/article/view/3582
F. A. Larasati, D. E. Ratnawati, and B. T. Hanggara, "Analisis Sentimen Ulasan Aplikasi Dana dengan Metode Random Forest," … Teknologi Informasi dan …, vol. 6, no. 9, pp. 4305–4313, 2022. [Online]. Available: http://j-ptiik.ub.ac.id
N. Munasatya and S. Novianto, "Natural Language Processing untuk Sentimen Analisis Presiden Jokowi Menggunakan Multi Layer Perceptron," Techno.Com, vol. 19, no. 3, pp. 237–244, 2020, doi: 10.33633/tc.v19i3.3630.
H. Mustakim and S. Priyanta, "Aspect-Based Sentiment Analysis of KAI Access Reviews Using NBC and SVM," IJCCS (Indonesian Journal of Computing and Cybernetics Systems), vol. 16, no. 2, p. 113, 2022, doi: 10.22146/ijccs.68903.
D. Mustikananda, D. E. Ratnawati, and B. Rahayudi, "Perbandingan Algoritma Naïve Bayes dan Support Vector Machine untuk Analisis Sentimen terhadap Review Produk Aster Kosmetik Malang Marketplace Shopee," Jurnal Pengembangan Teknologi Informasi dan Ilmu Komputer, vol. 6, no. 7, pp. 3137–3144, 2022. [Online]. Available: http://j-ptiik.ub.ac.id
R. Novaneliza et al., "Perbandingan Algoritma Untuk Analisis Sentimen Pada Twitter Transportasi Umum Commuterline," Jurnal Sains Komputer & Informatika (J-SAKTI), vol. 7, no. 1, pp. 13–21, 2023.
R. A. Raharjo, I. M. G. Sunarya, and D. G. H. Divayana, "Perbandingan Metode Naïve Bayes Classifier Dan Support Vector Machine Pada Kasus Analisis Sentimen Terhadap Data Vaksin Covid-19 Di Twitter," Elkom: Jurnal Elektronika dan Komputer, vol. 15, no. 2, pp. 456–464, 2022, doi: 10.51903/elkom.v15i2.918.
K. A. Rokhman, B. Berlilana, and P. Arsi, "Perbandingan Metode Support Vector Machine Dan Decision Tree Untuk Analisis Sentimen Review Komentar Pada Aplikasi Transportasi Online," Journal of Information System Management (JOISM), vol. 3, no. 1, pp. 1–7, 2021, doi: 10.24076/joism.2021v3i1.341.
S. R. Ramadinah, Perbandingan Metode Klasifikasi Naïve Bayes Dan Support Vector Machine Pada Analisis Sentimen Review Gojek, 2021.
R. Sitanggang and E. Saribanon, "Faktor-Faktor Penyebab Kemacetan Di DKI Jakarta," Jurnal Manajemen Bisnis Transportasi dan Logistik (JMBTL), vol. 4, no. 3, pp. 289–296, 2018.
P. U. Maharani, "Perbandingan Algoritma Naive Bayes dan Support Vector Machine Dalam Analisis Sentimen Terhadap Pelayanan Goride Pada Twitter," pp. 31–41, 2023.
H. Wicaksono, "Perbandingan Algoritma Machine Learning untuk Analisis Sentimen Berbasis Aspek pada Review Female Daily," e-Proceeding of Engineering, vol. 10, no. 3, pp. 3591–3600, 2023.
Downloads
Published
Issue
Section
License
Copyright (c) 2025 Muhammad Nabil Nufail Pribadi, Iin Ernawati
This work is licensed under a Creative Commons Attribution 4.0 International License.
KEBIJAKAN YANG DIAJUKAN UNTUK JURNAL YANG MENAWARKAN AKSES TERBUKA
Syarat yang harus dipenuhi oleh Penulis sebagai berikut:
- Penulis menyimpan hak cipta dan memberikan jurnal hak penerbitan pertama naskah secara simultan dengan lisensi di bawah Creative Commons Attribution License yang mengizinkan orang lain untuk berbagi pekerjaan dengan sebuah pernyataan kepenulisan pekerjaan dan penerbitan awal di jurnal ini.
- Penulis bisa memasukkan ke dalam penyusunan kontraktual tambahan terpisah untuk distribusi non ekslusif versi kaya terbitan jurnal (contoh: mempostingnya ke repositori institusional atau menerbitkannya dalam sebuah buku), dengan pengakuan penerbitan awalnya di jurnal ini.
- Penulis diizinkan dan didorong untuk mem-posting karya mereka online (contoh: di repositori institusional atau di website mereka) sebelum dan selama proses penyerahan, karena dapat mengarahkan ke pertukaran produktif, seperti halnya sitiran yang lebih awal dan lebih hebat dari karya yang diterbitkan. (Lihat Efek Akses Terbuka).
Download Template
