Article Per Year (5 Year)
p-Index From 2021 - 2026
1.94
P-Index
This Author published in this journals
All Journal IT JOURNAL RESEARCH AND DEVELOPMENT JKTP: Jurnal Kajian Teknologi Pendidikan Indonesian Journal on Learning and Advanced Education (IJOLAE) IJECA (International Journal of Education and Curriculum Application) CONCEPT SPEKTA (Jurnal Pengabdian Kepada Masyarakat : Teknologi dan Aplikasi) Community Empowerment International Journal of Engagement and Empowerment (IJE2) Jurnal Tarbiyatuna Jurnal Sistem Informasi (JASISFO)
Haiyudi, Haiyudi
Unknown Affiliation
Arts Humanities Computer Science & IT Control & Systems Engineering Decision Sciences, Operations Research & Management Earth & Planetary Sciences Economics, Econometrics & Finance Education Energy Engineering Environmental Science Industrial & Manufacturing Engineering Languange, Linguistic, Communication & Media Materials Science & Nanotechnology Mathematics Public Health Social Sciences Other

Published : 11 Documents Claim Missing Document
Claim Missing Document
Check
Articles

Found 11 Documents
Search

 1   2 
Implementasi Natural Language Processing untuk Analisis Sentimen Komentar YouTube: Studi Kasus Konflik Iran–Israel Pratama, Suprayuandi; Faturrahman, Faturrahman; Rumata, Arif; Haiyudi, Haiyudi; Sholeh, Achmad Nur
Jurnal Sistem Informasi (JASISFO) Vol. 6 No. 2 (2025): September
Publisher : Politeknik Negeri Sriwijaya

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar

Abstract

Penelitian ini membahas penerapan Natural Language Processing (NLP) untuk klasifikasi sentimen komentar YouTube terkait konflik Iran–Israel. Perkembangan media sosial, khususnya YouTube, telah menjadikannya ruang publik di mana opini dan emosi masyarakat global diekspresikan secara bebas. Namun, sifat data komentar yang tidak terstruktur menghadirkan tantangan analisis. Untuk itu, penelitian ini memanfaatkan pendekatan text mining dan algoritma NLP dengan tahapan pra-pemrosesan seperti case folding, tokenisasi, stopword removal, dan stemming. Selanjutnya, analisis sentimen dilakukan menggunakan model berbasis transformer (RoBERTa/BERT) untuk mengelompokkan komentar ke dalam kategori positif, negatif, dan netral. Hasil penelitian menunjukkan dominasi sentimen positif, diikuti oleh komentar netral, serta sebagian kecil komentar bernuansa negatif. Analisis topik menggunakan Latent Dirichlet Allocation (LDA) mengungkap isu utama berupa kinerja pemerintah, kesejahteraan masyarakat, dan aspek pembangunan. Selain itu, ekstraksi kata kunci dengan TF-IDF memperkuat temuan dengan menampilkan kata yang mewakili persepsi publik. Penelitian ini menegaskan bahwa NLP dapat menjadi alat efektif untuk memahami opini masyarakat secara real-time. Temuan ini relevan tidak hanya dalam konteks konflik geopolitik, tetapi juga dalam kajian sosial-politik digital secara lebih luas..
Co-Authors Adi Saputra Agil, Sofwan Arif Andini, Andini Aprilliana, Anggun Arif, Maulana Art-In, Sitthipon Faturrahman Hendra Budiawan, Hendra Hikmawati, Agci In, Sitthipon Art- Norkhasanah, Nadya Listyaningrum Pratama, Supayuandi Pratama, Suprayuandi Reranta, Redika Cindra Rumata, Arif Safira, Tiara Putri Sholeh, Achmad Nur Sitthipon Art-In Sittiphon Art-In Teu, Teng Tohir, Muhammad Ulfiyanti, Tania Nur Widiharjanti, Isti Yudistira Bagus Pratama