Article Per Year (5 Year)
p-Index From 2020 - 2025
1.325
P-Index
This Author published in this journals
All Journal Jurnal Edukasi dan Penelitian Informatika (JEPIN) Jurnal Sistem dan Informatika Jurnal Eksplora Informatika Jurnal Abdi Insani JUKI : Jurnal Komputer dan Informatika Jurnal Locus Penelitian dan Pengabdian Kohesi: Jurnal Sains dan Teknologi
Fatonah, Nenden Siti
Unknown Affiliation
Aerospace Engineering Agriculture, Biological Sciences & Forestry Automotive Engineering Biochemistry, Genetics & Molecular Biology Chemical Engineering, Chemistry & Bioengineering Civil Engineering, Building, Construction & Architecture Computer Science & IT Decision Sciences, Operations Research & Management Economics, Econometrics & Finance Education Electrical & Electronics Engineering Energy Engineering Environmental Science Health Professions Languange, Linguistic, Communication & Media Law, Crime, Criminology & Criminal Justice Mathematics Other

Published : 7 Documents Claim Missing Document
Claim Missing Document
Check
Articles

Found 1 Documents
Search
Journal : Jurnal Eksplora Informatika

 1 
Aplikasi Analisis Sentimen Isu Kesehatan di Media Sosial dengan Metode Convolutional Neural Network Berbasis Web Hermawati, Fajar Astuti; Fatonah, Nenden Siti; Mangambali, Hermawan Ali
Jurnal Eksplora Informatika Vol 12 No 2 (2023): Jurnal Eksplora Informatika
Publisher : Institut Teknologi dan Bisnis STIKOM Bali

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.30864/eksplora.v12i2.1012

Abstract

Media sosial telah mengalami pertumbuhan pesat di berbagai sektor, termasuk bidang medis. Pengguna aktif berpartisipasi aktif dalam komunitas kesehatan, berbagi informasi dan pengalaman. Akses terhadap media sosial telah menjadi sarana utama untuk mencari informasi kesehatan. Platform media sosial populer yang digunakan untuk tujuan ini termasuk WhatsApp, Facebook, Instagram, Youtube, dan Twitter. Media sosial juga memungkinkan penggunanya untuk mengungkapkan pendapatnya melalui postingan dan komentar. Analisis sentimen diperlukan untuk memahami opini pengguna. Tahap awal melibatkan pengumpulan data dari platform media sosial seperti Facebook, dengan fokus pada postingan terkait tagar penyakit. Selanjutnya, teks tersebut mengalami pra-pemrosesan yang bertujuan untuk membersihkan, memformat, dan menata teks untuk dianalisis. Pada penelitian ini hasil pengujian menggunakan algoritma Convolutional Neural Network memperoleh performa akurasi 77% untuk distribusi dataset 80:20.
Co-Authors Akbar, Habibullah BUDI TJAHJONO Dandy Pramana Hostiadi Diah Aryani, Diah Eva Hariyanti Fajar Astuti Hermawati Farhana, Sajida Firmansyah, Gerry Gajah, Sulastri Haryoto, Iin Sahuri KHOIRUL ANAM Kusuma, Galih Adhi Mangambali, Hermawan Ali Mohammad Yazdi Pusadan Noviandi Noviandi, Noviandi Rahmawati, Wina Rosya, Ernalinda Sari, Yunita Maulidia Setiaji, Willian Rossa Tangkawarow, Irene Widodo, Agung Mulyo Yusvita, Ferdania