Article Per Year (5 Year)
p-Index From 2020 - 2025
3.266
P-Index
This Author published in this journals
All Journal Khazanah Informatika: Jurnal Ilmu Komputer dan Informatika Jurnal Teknologi dan Sistem Komputer Jurnal Abdimas BSI: Jurnal Pengabdian Kepada Masyarakat Jurnal Informatika Swabumi (Suara Wawasan Sukabumi) : Ilmu Komputer, Manajemen, dan Sosial Jurnal Pilar Nusa Mandiri Jurnal Sains dan Informatika Jurnal Nasional Komputasi dan Teknologi Informasi JURSIMA (Jurnal Sistem Informasi dan Manajemen) Journal of Applied Data Sciences Jurnal Responsif : Riset Sains dan Informatika Djtechno: Jurnal Teknologi Informasi Jurnal Media Informatika Jurnal Teknik Informatika dan Teknologi Informasi JURSIMA Jurnal Sistem Informasi dan Manajemen
Asti Herliana, Asti
Universitas Adhirajasa Reswara Sanjaya
Aerospace Engineering Automotive Engineering Computer Science & IT Control & Systems Engineering Decision Sciences, Operations Research & Management Economics, Econometrics & Finance Education Electrical & Electronics Engineering Engineering Environmental Science Library & Information Science Mathematics Neuroscience Social Sciences Transportation

Published : 32 Documents Claim Missing Document
Claim Missing Document
Check
Articles

Found 1 Documents
Search
Journal : Jurnal Media Informatika

 1 
Analisis Sentimen Publik atas Kebijakan Efisiensi Anggaran 2025 dengan Text Mining dan Natural Language Processing Agustina, Vina; Herliana, Asti
Jurnal Media Informatika Vol. 6 No. 3 (2025): Jurnal Media Informatika
Publisher : Lembaga Dongan Dosen

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.55338/jumin.v6i3.6301

Abstract

Kebijakan efisiensi anggaran merupakan langkah strategis pemerintah untuk mengoptimalkan penggunaan belanja negara. Langkah konkret terbaru di tahun 2025, yakni Instruksi Presiden Nomor 1 Tahun 2025 yang dikeluarkan pada tanggal 22 Januari 2025, menetapkan pemangkasan anggaran belanja negara sebesar Rp 306,69 triliun. Namun, implementasi kebijakan ini sering menimbulkan pro dan kontra di masyarakat. Penelitian ini bertujuan untuk menganalisis sentimen masyarakat terhadap kebijakan efisiensi anggaran tahun 2025 dengan pendekatan Text Mining dan Natural Language Processing (NLP). Data dikumpulkan dari media sosial Twitter menggunakan teknik web crawling berbasis Python, dengan kata kunci tertentu dan filter waktu tertentu, sehingga diperoleh 1.614 tweet yang relevan. Proses pre-processing meliputi pembersihan data, case folding, tokenisasi dan stopword removal. Data kemudian diberi label sentimen secara manual (positif, negatif, netral), dibagi menjadi data latih (70%) dan data uji (30%) dengan teknik stratified sampling, serta ditransformasikan menjadi bentuk numerik menggunakan metode TF-IDF. Hasil klasifikasi menggunakan algoritma Naive Bayes menunjukkan bahwa mayoritas sentimen masyarakat bersifat negatif (74,53%), dengan akurasi model mencapai 93,01%. Temuan ini menunjukkan bahwa masih terdapat ketidakpuasan publik terhadap kebijakan tersebut. Penelitian ini memberikan kontribusi dalam pemanfaatan teknologi untuk mendukung pengambilan keputusan berbasis data (evidence-based policy), serta dapat menjadi acuan bagi pemerintah dalam merumuskan strategi komunikasi publik yang lebih responsif.
Co-Authors Ade Mubarok Aldi Supriyadi Ali Akbar Rismayadi Ambi Nur Akbar Annisa Risqi Sulistya Kusuma Wardhani Ardianto, Rian Arif Armansyah Bayu Saputra Dasril Aldo Dwiza Riana El Miana Assni Ernamia Fira Fathonah Firza Novaldy Fitriyani Fitriyani Fitriyani Fitriyani Freddy Agus Renaldi Fuady, Tb. Dedy Holis Holis Ina Najiyah Lina Lulus Destianti Mayya Nurbayanti Shobary Moh Siri, Moh Muawiyah, Shofiyah Siti Muckti, Masaldi Kharisma Muhammad Ali Zafar Sidiq Muhammad Rivai Oktaviani, Fani Rahma Pratiwi Pratiwi Prima Muhamad Rasyid Rangga Sanjaya Rian Ardianto Rian Ardianto Rizki Tri Prasetio Salman Khemaludin Yoesoef Sari Susanti, Sari Shafa, Raisya Nadzira Zahirahtush Syarif Hidayatulloh Taufik Hidayatulloh Tb. Dedy Fuady Titin Suhartini Toni Arifin Vina Agustina, Vina Visqia Ade Setiawan Wardhani, Annisa Risqi Sulistya Kusuma Yayu Sri Rahayu Yudhiono, Noor Fuadillah Yudi Ramdhani