Article Per Year (5 Year)
p-Index From 2021 - 2026
0.23
P-Index
This Author published in this journals
All Journal Indonesian Journal of Multidisciplinary Scientific Studies
Faried Prayugo Dwipa Putra
Universitas Muhammadiyah Sumatera Utara
Economics, Econometrics & Finance Education Mathematics Social Sciences Other

Published : 1 Documents Claim Missing Document
Claim Missing Document
Check
Articles

Found 1 Documents
Search

 1 
Analisis Sentimen Efektivitas Pembelajaran Daring Menggunakan Hybrid Naive Bayes dan SVM Faried Prayugo Dwipa Putra; Al-Khowarizmi
Indonesian Journal of Multidisciplinary Scientific Studies Vol 4 No 6 (2026): Edisi Oktober - November 2026
Publisher : Lembaga Penelitian Dan Pengabdian Masyarakat (LPPM) STAI Raudhatul Akmal

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.33151/ijomss.v4i6.1120

Abstract

Pembelajaran daring berkembang pesat pascapandemi COVID-19, namun efektivitasnya masih menimbulkan pro dan kontra di kalangan masyarakat Indonesia, yang banyak diungkapkan melalui opini pada aplikasi X. Volume opini yang besar dan bersifat tidak terstruktur menyulitkan pemantauan kecenderungan sentimen publik secara manual sehingga diperlukan metode klasifikasi otomatis. Penelitian ini bertujuan menganalisis sentimen publik mengenai efektivitas pembelajaran daring di Indonesia menggunakan pendekatan hybrid Multinomial Naive Bayes dan Support Vector Machine (SVM) melalui mekanisme soft voting. Data penelitian berupa 2.655 tweet berbahasa Indonesia yang dikumpulkan melalui crawling dan dilabeli ke dalam tiga kelas sentimen, yaitu positif, netral, dan negatif, kemudian diproses melalui case folding, cleansing, penanganan negasi, stopword removal, stemming, dan pembobotan TF-IDF, lalu dibagi dengan proporsi 75:25 menggunakan stratifikasi kelas. Hasil pengujian menunjukkan model hybrid mencapai accuracy sebesar 76,05%, precision berbobot 69,54%, recall berbobot 76,05%, dan F1-score berbobot 72,10%, lebih tinggi dibandingkan model tunggal Naive Bayes (62,90%) dan SVM (70,43%). Meskipun demikian, model masih mengalami kesulitan mengenali kelas netral akibat ketidakseimbangan jumlah data antarkelas. Penelitian ini menyimpulkan bahwa pendekatan hybrid soft voting mampu meningkatkan performa klasifikasi sentimen secara keseluruhan, tetapi penanganan kelas minoritas masih memerlukan perbaikan lebih lanjut.
Co-Authors Al-Khowarizmi