Article Per Year (5 Year)
p-Index From 2021 - 2026
0.444
P-Index
This Author published in this journals
All Journal Explore: Jurnal Sistem Informasi dan Telematika (Telekomunikasi, Multimedia dan Informatika) Journal of Social Research
Reyhan Dwi Putra
Universitas Amikom Yogyakarta
Humanities Computer Science & IT Economics, Econometrics & Finance Education Social Sciences Other

Published : 2 Documents Claim Missing Document
Claim Missing Document
Check
Articles

Found 2 Documents
Search

 1 
Analisis Sentimen Ketidakstabilan Harga Gabah Berbasis Data Twitter Dedy Sugiarto; Reyhan Dwi Putra; Wahyu Hidayat; Ema Utami; Ainul Yaqin
Explore: Jurnal Sistem Informasi dan Telematika (Telekomunikasi, Multimedia dan Informatika) Vol 13, No 1 (2022): Juni
Publisher : Universitas Bandar Lampung (UBL)

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.36448/jsit.v13i1.2197

Abstract

Pendapat masyarakat baik bersifat positif, negatif maupun netral terkait sebuah kebijakan tertentu atau fenomena di masyarakat ini menjadi hal yang berharga untuk dianalisis melalui sebuah metode yang disebut sebagai analisis sentimen. Kasus dalam penelitian ini adalah  turunnya harga gabah pada awal sampai dengan pertengahan tahun 2021. Penelitian ini bertujuan untuk mengetahui persentase polaritas sentiment yang muncul bila dikaitkan dengan kata kunci harga gabah serta menentukan tingkat akurasi prediksi kelas sentiment menggunakan metode Naïve Bayes.  Hasil penelitian menunjukkan persentase sentiment terbesar adalah bersifat negative sebanyak 46.30 persen,  netral 32,70 persen dan positif sebanyak 20,99 persen. Hasil wordcloud juga menunjukkan pengguna twitter mengkaitkan persoalan harga gabah ini dikaitkan dengan impor beras, peran pemerintah serta pupuk. Hasil klasifikasi menunjukkan nilai akurasi yang cukup baik yaitu sebesar 67,32 persen.
The Application of BERT in Sentiment Analysis of IMDB Movie Reviews Reyhan Dwi Putra; Andi Sunyoto
Journal of Social Research Vol. 5 No. 2 (2026): Journal of Social Research
Publisher : International Journal Labs

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.55324/josr.v5i2.3011

Abstract

This study aims to conduct a sentiment analysis of user reviews of the IMDb website using a fine-tuned BERT model. This approach uses review data, pre-processing data, fine-tuning of the BERT model, and model performance evaluation. This sentiment analysis uses secondary data taken from the Kaggle website to account for variations in public opinion on film reviews. The discussion of sentiment analysis findings revealed people's preferences in the form of positive sentiment in the storyline aspect, while negative sentiment revealed the duration aspect. The results showed that the BERT model achieved a high level of performance with an accuracy of 90%, precision of 89%, recall of 91%, and an F1-score of 90% on the validation dataset. The results of this test can be used by filmmakers to correct aspects that are not satisfactory to the audience in the next film production From the test results above, the BERT method can be used to conduct sentiment analysis with high accuracy, precision, recall, and f1-score test results.
Co-Authors Ainul Yaqin Andi Sunyoto Dedy Sugiarto Ema Utami Wahyu Hidayat