Analisis Sentimen Terhadap Kebijakan Penggunaan Kendaraan Listrik di Media Youtube menggunakan Metode Convolutional Neural Network (CNN)

Abstract

Penelitian ini bertujuan untuk menganalisis sentimen masyarakat terhadap kebijakan penggunaan
kendaraan listrik di Indonesia melalui komentar pada platform youtube. Data dikumpulkan dari
video yang membahas kebijkan kendaraan listrik, kemudian dilakukan tahap preprocessing teks
seperti pembersihan karakter, normalisasi, tokenisasi. Metode klasifikasi yang digunakan dalam
penelitian ini adalah Convulotion Neural Network (CNN). Yang terbukti efektif dalam menangani
data teks dalam bentuk sekuens. Model CNN dilatih untuk mengklasifikasikan komentar menjadi
sentiment positif dan negative, atau netral. Hasil evaluasi menunjukkan 97% bahwa model mampu
mengklasifikasikan sentiment dengan tingkat akurasi yang baik, sehingga dapat digunakan untuk
memahami respons publik terhadap kebijakan pemerintah. Penelitian ini diharapkan dapat
menjadi refrensi bagi pengambil kebijakan dalam memahami opini masyarakat serta meningkatkan
pendekatan komunikasi publik terkait transisi menuju kendaraan listrik.