Article Per Year (5 Year)
p-Index From 2021 - 2026
2.543
P-Index
This Author published in this journals
All Journal SISFOTENIKA CogITo Smart Journal Voice Of Informatics Indonesian Collaboration Journal of Community Services (ICJCS) Jurnal Pengabdian Masyarakat (JURDIMAS) DIPANEGARA KOMPUTER TEKNOLOGI INFORMATIKA (DIPAKOMTI) DIPANEGARA KOMPUTER SISTEM INFORMASI (DIPAKOMSI)
Cucut Susanto
Universitas Dipa Makassar
Humanities Automotive Engineering Computer Science & IT Control & Systems Engineering Decision Sciences, Operations Research & Management Economics, Econometrics & Finance Education Electrical & Electronics Engineering Environmental Science Languange, Linguistic, Communication & Media Social Sciences Other

Published : 17 Documents Claim Missing Document
Claim Missing Document
Check
Articles

Found 1 Documents
Search
Journal : SISFOTENIKA

 1 
PERANCANGAN KLASIFIKASI SENTIMEN TWEET MENGENAI COVID-19 PADA TWITTER DI INDONESIA DENGAN METODE VECTOR SPACE MODEL Cucut Susanto
SISFOTENIKA Vol 13, No 1 (2023): SISFOTENIKA
Publisher : STMIK PONTIANAK

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.30700/jst.v13i1.1321

Abstract

Sejak awal tahun 2020, dunia dikejutkan dengan pandemi Covid-19, Virus Corona terus menyebar, hingga pada tanggal 19 Oktober 2020 Indonesia ditetapkan sebagai negara nomor satu dengan tingkat kematian tertinggi se-Asia Tenggara, Salah satu kebijakan yang ditempuh pemerintah dengan pemberian vaksinasi kepada seluruh masyarakat. Indonesia  secara gratis. Masyarakat mulai memperbincangkan opini mereka mengenai  PPKM di twitter secara masif. Kemudian opini-opini tersebut yang dimanfaatkan untuk mengetahui sentimen dari masyarakat. Ragam pendapat mengenai vaksinasi ini dimedia sosial twitter mengenai kewajiban vaksinasi terjadi perbedaan pendapat, baik yang setuju maupun yang tidak setuju akan berpengaruh bagi program-program penanganan pandemi corona virus maupun pemulihan ekonominya. Penelitian ini akan mengklasifikasi pendapat pengguna twitter dalam penggunaaan vaksinasi dan akan dibangun dalam sebuah perancangan sistem yang berbasis web, dengan  kombinasi penggunaan  metode Vector Space Model. Tujuan dari penelitian ini  membangun  sistem  untuk  mengklasifikasi  sentimen  positif  dan  negatif mengenai vaksin Covid-19 dengan metode Vector Space Model. Klasifikasi  terhadap  twitter  secara  langsung  mengenai  Covid-19,  dapat diimplemantasikan dengan hasil tweet yang memperlihatkan nilai positif dengan 51.6%. Sistem dapat menjadikan program ini digunakan untuk melakukan klasifikasi dan menganalisa penentuan terhadap data tweet   pada tahun berjalan
Co-Authors Akbar Bahtiar Alfian Ramadhan Amirah Amirah Andi Harun Afdillah Mappatunru Andi Irmayana Annah Annah, Annah Ardimansyah Ardimansyah Arshi Dewi Nur Asrul Syam Asrul Syam Asrul Syam Baharuddin Baharuddin Djafar, Imran Edwin Tri Alfriady Erfan Hasmin Fadhil Fitrahman Harlina, Sitti Hasriani Hasriani Hasyrif SY Hasyrif SY Heriadi Heriadi Joseph Tumiwa kasmawaru kasmawaru Komang Aryasa Komang Aryasa Marsa Marsa Muh Almuhaemin Ismail Muh Yuzril Alpin B Muh. Firdaus R Muhammad Asrar Muhammad Sulkifly Novita Sambo Layuk Nurdiansah Nurhudayah Nurhudayah Nurlindasari Tamsir Panglima Putra Winedar Rismayani Rismayani Risnayanti Andi Djamro Rudy Donny Lillikwatil Rusna Rusna Said Aldisar Syafar Salmiati Salmiati Sapriadi Sapriadi Siti Aisa Suci Rahma Ramadhani Arifin Sunardi Sunardi Taufiq Taufiq Usman Usman Wafiq Lutfiah Ar Wilda Wilda