Perbandingan Algoritma KNN, NBC, dan SVM: Analisis Sentimen Masyarakat Terhadap Perparkiran di Kota Pekanbaru

Main Article Content

Sofia Fulvi Intan
Inggih Permana
Febi Nur Salisah
M. Afdal
Fitriani Muttakin

Abstract

The public response in Pekanbaru to parking policies and regulations has given rise to various sentiments, both positive and negative. This discussion extends not only within the local community but also across various social media platforms. This research aims to analyze public sentiment towards the new parking policies and regulations in the Pekanbaru area. The study involves the KNN, NBC, and SVM algorithms to classify public sentiment into positive, neutral, and negative categories. Balancing techniques used in this research include Random Over Sampling (ROS) and Random Under Sampling (RUS). The data utilized in this study were obtained from posts on the social media platform X. The testing of the dataset using ROS resulted in high accuracy, precision, and recall values. The findings of this research indicate that overall, the SVM algorithm outperforms KNN and NBC in terms of accuracy, precision, and recall. Additionally, the most dominant sentiment is negative, with 422 tweets expressing dissatisfaction with the current parking policies.

Article Details

How to Cite
Intan, S. F., Permana, I., Salisah, F. N., Afdal, M., & Muttakin, F. (2023). Perbandingan Algoritma KNN, NBC, dan SVM: Analisis Sentimen Masyarakat Terhadap Perparkiran di Kota Pekanbaru. JUSIFO (Jurnal Sistem Informasi), 9(2), 85-96. https://doi.org/10.19109/jusifo.v9i2.21357
Section
Articles

How to Cite

Intan, S. F., Permana, I., Salisah, F. N., Afdal, M., & Muttakin, F. (2023). Perbandingan Algoritma KNN, NBC, dan SVM: Analisis Sentimen Masyarakat Terhadap Perparkiran di Kota Pekanbaru. JUSIFO (Jurnal Sistem Informasi), 9(2), 85-96. https://doi.org/10.19109/jusifo.v9i2.21357

References

Amalia, L. R. (2023). Pelayanan perparkiran pasca kenaikan tarif retribusi parkir di kota pekanbaru [Universitas Islam Negeri Sultan Syarif Kasim Riau]. https://repository.uin-suska.ac.id/72484/

Andry, H., & Zulkifli, Z. (2023). Evaluasi pengelolaan parkir oleh dinas perhubungan kota pekanbaru. Eqien - Jurnal Ekonomi Dan Bisnis, 12(02), 194–205. https://doi.org/10.34308/EQIEN.V12I02.1344

Asnawi, M. H., Firmansyah, I., Novian, R., & Pontoh, R. S. (2021). Perbandingan algoritma naïve bayes, k-nn, dan svm dalam pengklasifikasian sentimen media sosial. Prosiding Seminar Nasional Statistika, 10, 20–20. https://prosiding.statistics.unpad.ac.id/?journal=prosidingsns&page=article&op=view&path[]=85

Barasa, F., & Meilani, N. L. (2019). Strategi dinas perhubungan kota pekanbaru dalam menertibkan parkir ilegal di kota pekanbaru. Jurnal Online Mahasiswa (JOM) Bidang Ilmu Sosial Dan Ilmu Politik, 6(1), 1–15. https://jom.unri.ac.id/index.php/JOMFSIP/article/view/23000

Christanto, H. J., & Singgalen, Y. A. (2022). Sentiment analysis of customer feedback reviews towards hotel’s products and services in labuan bajo. Journal of Information Systems and Informatics, 4(4), 805–822. https://doi.org/10.51519/JOURNALISI.V4I4.294

Ein, I., Ernawati, I., & Widiastiwi, Y. (2022). Analisis sentimen terhadap layanan transjakarta pada media sosial instagram menggunakan naïve bayes dan seleksi fitur information gain. Seminar Nasional Mahasiswa Ilmu Komputer Dan Aplikasinya (SENAMIKA). https://conference.upnvj.ac.id/index.php/senamika/article/view/2192

Ferdiana, R., Jatmiko, F., Purwanti, D. D., Ayu, A. S. T., & Dicka, W. F. (2019). Dataset indonesia untuk analisis sentimen. Jurnal Nasional Teknik Elektro Dan Teknologi Informasi, 8(4), 334–339. https://jurnal.ugm.ac.id/v3/JNTETI/article/view/2558

Fitriani, R. D., Yasin, H., & Tarno, T. (2021). Penanganan klasifikasi kelas data tidak seimbang dengan random oversampling pada naive bayes (studi kasus: status peserta kb iud di kabupaten kendal). Jurnal Gaussian, 10(1), 11–20. https://ejournal3.undip.ac.id/index.php/gaussian/article/view/30243

Hendrayana, I. G., Divayana, D. G. H., & Kesiman, M. W. A. (2023). Komparasi metode svm, k-nn dan nbc pada analisis sentimen. Jurnal Indonesia: Manajemen Informatika Dan Komunikasi, 4(1), 191–198. https://doi.org/10.35870/JIMIK.V4I1.157

Khushi, M., Shaukat, K., Alam, T. M., Hameed, I. A., Uddin, S., Luo, S., Yang, X., & Reyes, M. C. (2021). A comparative performance analysis of data resampling methods on imbalance medical data. IEEE Access, 9, 109960–109975. https://doi.org/10.1109/ACCESS.2021.3102399

Muhammad, F., Maghfur, N. M., & Voutama, A. (2022). Sentiment analysis dataset on covid-19 variant news. Systematics, 4(1), 382–391. https://journal.unsika.ac.id/index.php/systematics/article/view/6347

Nada, D. D., Soehardjoepri, S., & Atok, R. M. (2023). Perbandingan analisis sentimen mengenai bpjs pada media sosial twitter menggunakan naïve bayes classifier (nbc) dan support vector machine (svm). Jurnal Sains Dan Seni ITS, 11(6), D480–D485. https://doi.org/10.12962/j23373520.v11i6.96330

Nauvan, N., & Khairulyadi, K. (2019). Kajian sosiologis terhadap birokrasi pengelolaan parkir di kota banda aceh. Jurnal Ilmiah Mahasiswa Fakultas Ilmu Sosial & Ilmu Politik, 4(2). https://jim.usk.ac.id/FISIP/article/view/10750

Pradana, H. Y., Slamet, I., & Zukhronah, E. (2023). Analisis sentimen kinerja pemerintahan menggunakan algoritma nbc, knn, dan svm. Prosiding Simposium Nasional Multidisiplin (SinaMu), 4(0), 114–121. https://jurnal.umt.ac.id/index.php/senamu/article/view/7869

Prandika, A., & Laela, S. (2022). Penegakan hukum terhadap kendaraan yang parkir di bahu dan badan jalan oleh dinas perhubungan di wilayah provinsi dki jakarta. Jurnal Kewarganegaraan, 6(2), 2906–2917. https://journal.upy.ac.id/index.php/pkn/article/view/3177

Pratiwi, E. O. I., & Yustanti, W. (2021). Analisis sentimen kualitas layanan teknologi pembayaran elektronik pada twitter (studi kasus ovo dan dana). Journal of Emerging Information System and Business Intelligence (JEISBI), 2(3), 47–54. https://ejournal.unesa.ac.id/index.php/JEISBI/article/view/41597

Pristyanto, Y. (2019). Penerapan metode ensemble untuk meningkatkan kinerja algoritme klasifikasi pada imbalanced dataset. Jurnal Teknoinfo, 13(1), 11. https://www.researchgate.net/publication/330414197_penerapan_metode_ensemble_untuk_meningkatkan_kinerja_algoritme_klasifikasi_pada_imbalanced_dataset

Ridho, M. R., & Fifi, F. (2022). Sistem informasi administrasi pelayanan parkir pada dinas perhubungan kota batam. Prosiding Seminar Nasional Ilmu Sosial Dan Teknologi (SNISTEK), 4, 435–440. https://ejournal.upbatam.ac.id/index.php/prosiding/article/view/5318

Sabilla, W. I., & Vista, C. B. (2021). Implementation of smote and under sampling on imbalanced datasets for predicting company bankruptcy. Jurnal Komputer Terapan, 7(2), 329–339. https://doi.org/10.35143/JKT.V7I2.5027

Sipahutar, E., & Syafina, L. (2022). Analisis potensi pajak parkir dalam meningkatkan penerimaan pajak daerah di labuhanbatu selatan. Jurnal Akuntansi AKTIVA, 3(2), 228–234. https://doi.org/10.24127/AKUNTANSI.V3I2.3067

Solihin, F., Awaliyah, S., & Shofa, A. M. A. (2021). Pemanfaatan twitter sebagai media penyebaran informasi oleh dinas komunikasi dan informatika. Journal Pendidikan Ilmu Pengetahuan Sosial, 13(1), 52–58. https://e-journal.upr.ac.id/index.php/JP-IPS/article/view/2813

Tangkas, M. (2021). Strategi dinas perhubungan kota pekanbaru dalam mengelola parkir di jalan imam munandar kota pekanbaru [Universitas Islam Riau]. https://repository.uir.ac.id/6778/

Tjikdaphia, N. B. B., & Sulastri, S. (2023). Comparison of nbc, svm, knn classification results in sentiment analysis of mobile jkn. Jurteksi (Jurnal Teknologi Dan Sistem Informasi), 9(4), 665–672. https://doi.org/10.33330/jurteksi.v9i4.2539