Article Per Year (5 Year)
p-Index From 2021 - 2026
2.66
P-Index
This Author published in this journals
All Journal Jurnal Algoritma JMM (Jurnal Masyarakat Mandiri) Journal of Community Development Jurnal PkM MIFTEK Jurnal Algoritma Journal of Digital Literacy and Volunteering Indonesian Journal of Computer Science and Engineering Journal of Digital Literacy and Volunteering
Rinda Cahyana
Sekolah Tinggi Teknologi Garut
Humanities Computer Science & IT Control & Systems Engineering Decision Sciences, Operations Research & Management Economics, Econometrics & Finance Electrical & Electronics Engineering Engineering Languange, Linguistic, Communication & Media Nursing Public Health Social Sciences Other

Published : 26 Documents Claim Missing Document
Claim Missing Document
Check
Articles

Found 1 Documents
Search
Journal : Indonesian Journal of Computer Science and Engineering

 1 
Analisis Sentimen Pemilu Dalam Text Mining Terhadap Hasil Real Count 2024 Fauzi, Sandi Muhtar; Ramdani, Rizki; Cahyana, Rinda
Indonesian Journal of Computer Science and Engineering Vol. 1 No. 02 (2024): IJCSE Volume 01, Nomor 02, November 2024
Publisher : CV. Cendekiawan Muda Sriwijaya

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.70656/ijcse.v1i02.117

Abstract

Penelitian ini telah mengeksplorasi berbagai metode dan algoritma untuk melakukan analisis sentimen terhadap opini masyarakat terkait Pemilihan Umum (Pemilu) di Indonesia, khususnya menggunakan data dari media sosial seperti Twitter. Beberapa penelitian sebelumnya telah menggunakan teknik seperti bigram, trigram, dan vektorisasi data, serta algoritma klasifikasi seperti Naïve Bayes, Support Vector Machine (SVM), dan lainnya untuk mengklasifikasikan sentimen masyarakat. Selain itu, ada juga penelitian yang mencoba mengoptimalkan algoritma menggunakan metode seperti Particle Swarm Optimization (PSO) untuk meningkatkan akurasi analisis sentimen. Hasil dari berbagai penelitian tersebut menunjukkan tingkat akurasi dan performa yang bervariasi, namun secara keseluruhan menunjukkan potensi besar dalam menggunakan data media sosial untuk memprediksi dan memahami sentimen masyarakat terkait pemilihan umum. Beberapa penelitian juga menghadapi tantangan dalam representasi data yang terbatas dari platform media sosial tertentu, serta keterbatasan dalam mengklasifikasikan sentimen berdasarkan geolokasi atau atribut tertentu.
Co-Authors ., Bunyamin Afrizal, Nabil Nur Al Sidqi, Muhammad Affan Alawiyah, Dini Angga Kusumah, Angga Asep Nurzaman Asri Mulyani Asyah, Cha Cha Nisya Bajuri, Ahmad Dede Kurniadi Dewi Tresnawati Dianto, Fajar Eri Dimitri Mahayana Dini Destiani Siti Fatimah Eri Satria Fathonah, Trisma Nur Fauzi, Sandi Muhtar Firdaus Al Anwari, M Riadi Fitri Nuraeni Hidayat, Achmad Lutfi Hilmi Aulawi Indri Tri Julianto Latifah, Ayu Leni Fitriani, Leni Luthfi Nurwandi Muhammad Rikza Nashrulloh Muhammad Syauqi Mubarok, Muhammad Syauqi Nasrulloh, Muhammad Rikza Nurhidayanti, Shopi Ramadhan, Taopik Ramdani, Rizki Ridwan Setiawan Rodiansyah, Novan Rostilawati, Detila Santoso, Bambang Tri Siti Nuraisah, Siti Siti Nursaadah, Siti SRI RAHAYU Taupik Hidayat, Taupik Yosep Septiana Yudi Setiawan