Article Per Year (5 Year)
p-Index From 2021 - 2026
0.23
P-Index
This Author published in this journals
All Journal INTECOMS: Journal of Information Technology and Computer Science
Yoel Agustian
Universitas Kristen Satya Wacana, Salatiga
Computer Science & IT

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

Found 1 Documents
Search

 1 
ANALISIS TOLERANSI BERAGAMA DI KOTA SALATIGA MENGGUNAKAN SUPPORT VECTOR MACHIE NAIVE BAYES DAN RANDOM FOREST Yoel Agustian; Magdalena A. Ineke Pakereng
INTECOMS: Journal of Information Technology and Computer Science Vol. 9 No. 4 (2026): INTECOMS: Journal of Information Technology and Computer Science
Publisher : Institut Penelitian Matematika, Komputer, Keperawatan, Pendidikan dan Ekonomi (IPM2KPE)

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.31539/bmd5hw17

Abstract

Perkembangan media sosial memberikan ruang bagi masyarakat untuk menyampaikan opini terkait berbagai isu sosial, termasuk toleransi beragama. Penelitian ini bertujuan menganalisis persepsi masyarakat terhadap toleransi beragama di Kota Salatiga menggunakan pendekatan analisis sentimen berbasis machine learning. Data penelitian diperoleh dari platform Twitter melalui proses crawling dengan jumlah sekitar 670 komentar. Dataset kemudian diproses melalui tahapan text pre-processing yang meliputi cleaning, case folding, normalisasi, tokenisasi, dan stemming sebelum dilakukan ekstraksi fitur menggunakan metode TF-IDF. Proses klasifikasi sentimen dilakukan dengan membandingkan tiga algoritma, yaitu Support Vector Machine (SVM), Naive Bayes, dan Random Forest. Evaluasi performa model menggunakan metrik akurasi, precision, recall, dan F1-score. Hasil penelitian menunjukkan bahwa opini masyarakat didominasi oleh sentimen positif yang merepresentasikan citra Kota Salatiga sebagai wilayah dengan tingkat toleransi beragama yang tinggi. Naive Bayes memperoleh nilai akurasi tertinggi sebesar 92%, namun Random Forest menunjukkan kemampuan klasifikasi yang lebih stabil dalam menangani ketidakseimbangan data. Penelitian ini menunjukkan bahwa penerapan teknik text mining mampu menghasilkan informasi berbasis data digital yang relevan untuk mendukung pemahaman kondisi sosial masyarakat secara objektif Kata kunci: Analisis Sentimen, Toleransi Beragama, Machine Learning, Twitter.
Co-Authors Magdalena Ariance Ineke Pakereng