Article Per Year (5 Year)
p-Index From 2021 - 2026
0.23
P-Index
This Author published in this journals
All Journal Jurnal Pustaka AI : Pusat Akses Kajian Teknologi Artificial Intelligence
azwan, m
Unknown Affiliation
Computer Science & IT Control & Systems Engineering Decision Sciences, Operations Research & Management Electrical & Electronics Engineering Mathematics

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

Found 1 Documents
Search

 1 
Analisis Sentimen Publik Berbasis KNN Terhadap Kinerja Purbaya dan Sri Mulyani Selama Sebulan anshari, ari; Diva, Krisna; Azwan, M; Nainggolan, Irfan; Wijaya, Rian Farta; Sitorus, Zulham
Jurnal Pustaka AI (Pusat Akses Kajian Teknologi Artificial Intelligence) Vol 5 No 3 (2025): Pustaka AI (Pusat Akses Kajian Teknologi Artificial Intelligence)
Publisher : Pustaka Galeri Mandiri

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.55382/jurnalpustakaai.v5i3.1461

Abstract

Masyarakat selalu khawatir tentang perubahan staf Menteri Keuangan karena mereka memainkan peran penting dalam menjaga stabilitas ekonomi negara. Purbaya Yudhi Sadewa menggantikan Sri Mulyani sebagai Menteri Keuangan dalam Kabinet Merah Putih. Karena mungkin mengungkapkan tingkat penerimaan publik dan kepercayaan terhadap kebijakan yang akan diterapkan, persepsi publik selama bulan pertama menjabat sangat penting. Studi ini menggunakan algoritma K-Nearest Neighbor (KNN) untuk menguji sentimen publik terhadap pemikiran di platform media sosial X selama bulan pertama masa jabatan kedua kedua tokoh tersebut. Dataset ini mencakup 2.071 cuitan dari Sri Mulyani (21 Oktober–20 November 2024) dan 2.960 cuitan dari Purbaya Yudhi Sadewa (8 September–7 Oktober 2025). Setelah praproses dan pelabelan data dengan IndoBERT, distribusi sentimen untuk Purbaya adalah 57,80% positif dan 42,20% negatif, sedangkan untuk Sri Mulyani adalah 46,74% positif dan 53,26% negatif. TF-IDF kemudian akan digunakan untuk ekstraksi fitur, sementara KNN dengan K=5 dan metrik jarak kesamaan kosinus akan digunakan untuk klasifikasi. Menurut hasil evaluasi, model KNN Sri Mulyani memiliki akurasi 77% dengan presisi 78%, recall 77%, dan skor F1 77%, sedangkan model KNN Purbaya memiliki akurasi 80% dengan presisi 80%, recall 78%, dan skor F1 79%.
Co-Authors Anshari, Ari Diva, Krisna Nainggolan, Irfan Sitorus, Zulham Wijaya, Rian Farta