Article Per Year (5 Year)
p-Index From 2021 - 2026
2.601
P-Index
This Author published in this journals
All Journal Jurnal Teknologi Dan Sistem Informasi Bisnis JOURNAL OF INFORMATION SYSTEM RESEARCH (JOSH) ABIDUMASY : Jurnal Pengabdian kepada Masyarakat Jurnal Abdimas Kartika Wijayakusuma Jurnal Pengabdian Masyarakat untuk Negeri (UN-PENMAS) Journal of Informatics and Computer Science (JINACS) TAKSONOMI Inovate : Jurnal Ilmiah Inovasi Teknologi Informasi
Aries Dwi Indriyanti, Aries Dwi
Unknown Affiliation
Religion Humanities Civil Engineering, Building, Construction & Architecture Computer Science & IT Control & Systems Engineering Decision Sciences, Operations Research & Management Economics, Econometrics & Finance Education Electrical & Electronics Engineering Energy Engineering Environmental Science Industrial & Manufacturing Engineering Languange, Linguistic, Communication & Media Law, Crime, Criminology & Criminal Justice Mathematics Social Sciences Other

Published : 18 Documents Claim Missing Document
Claim Missing Document
Check
Articles

Found 4 Documents
Search
Journal : journal of informatics and computer science jinacs

 1 
Analisis Sentimen terhadap Opini Publik Mengenai Childfree dalam Pernikahan pada Twitter Menggunakan K-Nearest Neighbor (K-NN) Fadhilah, Putri Nur; Indriyanti, Aries Dwi
Journal of Informatics and Computer Science (JINACS) Vol. 5 No. 01 (2023)
Publisher : Universitas Negeri Surabaya

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.26740/jinacs.v5n01.p58-62

Abstract

Perbandingan Akurasi Metode Analisis Sentimen Untuk Evaluasi Opini Pengguna Pada Platform Media Sosial (Studi Kasus: Twitter) Mursyid, Rabhita; Indriyanti, Aries Dwi
Journal of Informatics and Computer Science (JINACS) Vol. 6 No. 02 (2024)
Publisher : Universitas Negeri Surabaya

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.26740/jinacs.v6n02.p371-383

Abstract

Perbandingan SVM dan XGBoost Menggunakan SMOTE pada Aplikasi KA Bandara PT. Railink Aulia Syalsabila Dian Yahya; Indriyanti, Aries Dwi
Journal of Informatics and Computer Science (JINACS) Vol. 7 No. 02 (2025)
Publisher : Universitas Negeri Surabaya

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

Abstract

Abstrak— Perkembangan teknologi digital telah mendorong perusahaan transportasi seperti PT. Railink untuk menyediakan layanan berbasis aplikasi guna mempermudah pengguna dalam memesan tiket Kereta Api Bandara. Namun, berdasarkan ulasan pengguna di Google Play Store, aplikasi KA Bandara masih menghadapi berbagai keluhan, terutama terkait sistem pembayaran dan stabilitas aplikasi. Penelitian ini bertujuan untuk menganalisis sentimen ulasan pengguna terhadap aplikasi KA Bandara menggunakan dua metode klasifikasi, yaitu Support Vector Machine (SVM) dan Extreme Gradient Boosting (XGBoost), serta membandingkan kinerjanya berdasarkan nilai akurasi, recall, precision, dan F1-score. Proses klasifikasi didahului dengan tahapan preprocessing teks, pembobotan menggunakan TF-IDF, dan penanganan data tidak seimbang menggunakan teknik SMOTE. Penelitian ini juga menggunakan dua pendekatan pelabelan data, yaitu manual dan lexicon-based. Hasil penelitian menunjukkan bahwa metode XGBoost memiliki performa yang paling unggul dengan nilai accuracy sebesar 89%. Penggunaan pelabelan lexicon secara signifikan meningkatkan akurasi kedua metode. Temuan ini diharapkan dapat menjadi acuan dalam mengevaluasi dan meningkatkan kualitas aplikasi KA Bandara agar lebih optimal dalam memenuhi kebutuhan pengguna.   Kata Kunci— Sentimen, Aplikasi KA Bandara, SVM, XGBoost, SMOTE
Analisis Sentimen Terhadap RUU TNI Di Platform X (Twitter) Menggunakan Metode Ensemble Berbasis Naïve Bayes Dan Support Vector Machine Nur Cholis Majid; Indriyanti, Aries Dwi
Journal of Informatics and Computer Science (JINACS) Vol. 7 No. 02 (2025)
Publisher : Universitas Negeri Surabaya

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

Abstract

Abstrak— Revisi Rancangan Undang-Undang Tentara Nasional Indonesia (RUU TNI) menjadi isu strategis yang memicu dinamika opini publik di media sosial. Penelitian ini bertujuan untuk menganalisis sentimen masyarakat terhadap Revisi RUU TNI di platform X (Twitter). Sebanyak 15.090 tweet dikumpulkan dan dianalisis menggunakan pendekatan machine learning untuk mengidentifikasi kecenderungan opini publik terhadap kebijakan tersebut. Data melalui beberapa tahap pengolahan, meliputi data cleaning, case folding, tokenization, stopword removal, dan TF-IDF vectorization sebelum dilakukan pelabelan dan pemodelan sentimen. Proses klasifikasi menggunakan tiga algoritma utama, yaitu Naïve Bayes, Support Vector Machine (SVM), serta metode Ensemble Weighted Soft Voting (Naïve Bayes–SVM) untuk memperoleh hasil yang lebih akurat dan stabil. Hasil penelitian menunjukkan bahwa sentimen publik di ruang digital terhadap Revisi RUU TNI cenderung negatif dan menunjukkan kekhawatiran terhadap meningkatnya peran militer dalam ranah sipil, sekaligus menggarisbawahi pentingnya komunikasi publik yang transparan dan partisipasi masyarakat dalam proses legislasi. Hasil klasifikasi menunjukkan bahwa opini publik didominasi oleh sentimen negatif sebesar 47,87%, diikuti sentimen netral sebesar 33,87%, dan positif sebesar 18,26%. Model SVM menghasilkan akurasi tertinggi sebesar 95,34%, diikuti Naïve Bayes dengan 93,67%, sementara ensemble Weighted Soft Voting mencapai 96,00%, meskipun peningkatan tersebut tidak signifikan secara statistik.   Kata Kunci— Analisis Sentimen, RUU TNI, Twitter, Naïve Bayes, Support Vector Machine, Ensemble, Framing Media.
Co-Authors Abda Abda ANITA ANDRIANI, ANITA Aulia Syalsabila Dian Yahya Eko Sediyono Fadhilah, Putri Nur Hadi Sucipto, Hadi I Gusti Lanang Putra Eka Prismana, I Gusti Lanang Putra Eka I Kadek Dwi Nuryana, I Kadek Dwi Iftitaahul Mufarrihah Indriawan, Fani Kholifatu A.S, Arisni Kholifatu Amalia Shofiani, Arisni Laili, Elisa Nurul Mahrus Ali Mashuri, Chamdan Mauludi, Kartika Mujianto, Ahmad Heru Mursyid, Rabhita Nur Cholis Majid Pritasari, Octaverina Kecvara Raharjo, Resdianto Permata Rahmat Gernowo Rizal, Muhammad Fatkhur Subandiyah, Heny Supratno, Haris Supratno, Haris Supratno Tanhella Zein Vitadiar Thahirrah, Nadia Nur UMAR FAUZI Widoyoningrum, Sri