Article Per Year (5 Year)
p-Index From 2021 - 2026
0.408
P-Index
This Author published in this journals
All Journal JATI (Jurnal Mahasiswa Teknik Informatika)
Windah Kurnia Sari
Sistem Informasi, Universitas Sriwijaya
Computer Science & IT

Published : 2 Documents Claim Missing Document
Claim Missing Document
Check
Articles

Found 2 Documents
Search

 1 
ANALISIS PENGELOMPOKKAN INTENT PERCAKAPAN CHATBOT MENGGUNAKAN METODE TF-IDF DAN ALGORITMA K-MEANS Muhamad Ramadhan Heru Pradipta; Apriansyah Wahyudi Putra; Ramanuddin Jaya; Windah Kurnia Sari; Ken Ditha Tania; Fathoni Fathoni
JATI (Jurnal Mahasiswa Teknik Informatika) Vol. 10 No. 3 (2026): JATI Vol. 10 No. 3
Publisher : Institut Teknologi Nasional Malang

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.36040/jati.v10i3.18138

Abstract

Penggunaan chatbot yang kian masif saat ini menghasilkan lonjakan volume data log percakapan pengguna secara signifikan. Namun, hal ini memunculkan permasalahan berupa kesulitan dalam memetakan maksud (intent) pengguna yang sangat beragam dan tidak terstruktur jika proses evaluasi dilakukan secara manual. Oleh karena itu, penelitian ini bertujuan untuk menganalisis pengelompokan intent secara otomatis pada dataset percakapan chatbot multi-turn untuk menemukan pola topik yang dominan. Metode penyelesaian yang digunakan berlandaskan kerangka Knowledge Discovery in Database (KDD), meliputi transformasi teks dengan Term Frequency-Inverse Document Frequency (TF-IDF), pengelompokan data menggunakan algoritma K-Means Clustering, serta validasi cluster dengan Elbow Method dan Silhouette Score. Hasil penelitian menunjukkan pembentukan cluster optimal pada K=54 dengan Silhouette Score tertinggi sebesar 0,5353. Kombinasi metode ini terbukti efektif dan granular dalam memisahkan spektrum kebutuhan pengguna mulai dari edukasi teknis hingga hiburan sehingga dapat menjadi landasan evaluasi bagi pengembang chatbot ke depannya
ANALISIS SENTIMEN PUBLIK TERHADAP MASA KEPELATIHAN MICHAEL CARRICK DI MANCHESTER UNITED PADA MEDIA SOSIAL X: KOMPARASI ALGORITMA NAÏVE BAYES DAN SUPPORT VECTOR MACHINE Dymas Ahmad Fadhil; Muhamad Anandithyo Aftarudzaki; Rifqi Febrian; Windah Kurnia Sari; Ken Ditha Tania; Fathoni Fathoni
JATI (Jurnal Mahasiswa Teknik Informatika) Vol. 10 No. 3 (2026): JATI Vol. 10 No. 3
Publisher : Institut Teknologi Nasional Malang

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.36040/jati.v10i3.18166

Abstract

Analisis sentimen pada media sosial X merupakan pendekatan yang relevan untuk memahami opini publik terhadap isu olahraga, termasuk penilaian terhadap pelatih sepak bola. Perbedaan performa antar algoritma klasifikasi teks menjadi tantangan dalam memilih metode yang paling optimal untuk data berbahasa Indonesia. Penelitian ini bertujuan membandingkan efektivitas algoritma Naïve Bayes dan Support Vector Machine (SVM) dalam mengklasifikasikan sentimen publik terhadap masa kepelatihan Michael Carrick di Manchester United. Dataset terdiri dari 8.198 tweet berbahasa Indonesia dengan distribusi kelas positif dan negatif yang seimbang (masing-masing 50%). Preprocessing teks meliputi case folding, penghapusan noise, tokenisasi, stopword removal, dan normalisasi slang. Ekstraksi fitur menggunakan TF-IDF Vectorizer (max_features=5.000) dengan rasio pembagian data 80:20 (random_state=42). Hasil evaluasi menunjukkan Naïve Bayes mencapai akurasi 91,40%, sedangkan SVM mencapai 92,50%. SVM terbukti lebih unggul dengan selisih 1,10%, mengindikasikan bahwa SVM lebih efektif dalam menangani data teks media sosial olahraga berbahasa Indonesia yang berdistribusi seimbang.
Co-Authors Apriansyah Wahyudi Putra Dymas Ahmad Fadhil Fathoni Fathoni Ken Ditha Tania Muhamad Anandithyo Aftarudzaki Muhamad Ramadhan Heru Pradipta Ramanuddin Jaya Rifqi Febrian