Article Per Year (5 Year)
p-Index From 2021 - 2026
0.23
P-Index
This Author published in this journals
All Journal Adopsi Teknologi dan Sistem Informasi
Muhammad Ikram
Universitas Muhammadiyah Kalimantan Timur
Computer Science & IT

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

Found 1 Documents
Search

 1 
Analisis Sentimen Ulasan Jembatan Repo-Repo di Google Maps Menggunakan Metode SVM dengan Ekstraksi Fitur BERT Muhammad Ikram; Rudiman; Naufal Azmi Verdikha
Adopsi Teknologi dan Sistem Informasi (ATASI) Vol. 5 No. 1 (2026): Adopsi Teknologi dan Sistem Informasi (ATASI)
Publisher : Mulawarman University

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.30872/atasi.v5i1.3588

Abstract

Penelitian ini bertujuan untuk meningkatkan akurasi analisis sentimen pada ulasan Jembatan Repo-Repo Kabupaten Tenggarong Kutai Kartanegara, Kalimantan Timur, yang diambil dari Google Maps. Penelitian sebelumnya menggunakan metode TF-IDF dan klasifikasi Naïve Bayes, namun hanya mencapai akurasi 58%. Untuk mengatasi keterbatasan tersebut, penelitian ini menerapkan ekstraksi fitur menggunakan IndoBERT dengan data yang sama dari sumber penelitian sebelumnya. Seleksi fitur digunakan dengan metode Chi-Square, dan klasifikasi menggunakan Support Vector Machine (SVM). Hasil penelitian menunjukkan bahwa seleksi fitur Chi-Square mampu mereduksi dimensi fitur dari 768 menjadi 100, serta meningkatkan akurasi klasifikasi dari 57% menjadi 65%. Selain akurasi, performa model juga meningkat pada metrik evaluasi lainnya, yaitu precision dari 55% menjadi 60%, recall dari 57% menjadi 65%, dan f1-score dari 56% menjadi 61%. Selain itu, waktu pelatihan SVM juga menjadi lebih efisien dengan penghematan sebesar 0,1092 detik. Temuan ini membuktikan bahwa kombinasi IndoBERT, Chi-Square, dan SVM efektif dalam meningkatkan performa klasifikasi sentimen berbasis teks.
Co-Authors Naufal Azmi Verdikha Rudiman Rudiman