Article Per Year (5 Year)
p-Index From 2020 - 2025
0.23
P-Index
This Author published in this journals
All Journal Jurnal Pengembangan Teknologi Informasi dan Ilmu Komputer
Wijanarko, Rizqi
Unknown Affiliation
Computer Science & IT Control & Systems Engineering Education Electrical & Electronics Engineering Engineering

Published : 1 Documents Claim Missing Document
Claim Missing Document
Check
Articles

Found 1 Documents
Search

 1 
Analisis Sentimen Dampak Perkembangan Artificial Intelligence (AI) pada Media Sosial X/Twitter Menggunakan Metode Random Forest Wijanarko, Rizqi; Ratnawati, Dian Eka; Adikara, Putra Pandu
Jurnal Pengembangan Teknologi Informasi dan Ilmu Komputer Vol 8 No 5 (2024): Mei 2024
Publisher : Fakultas Ilmu Komputer (FILKOM), Universitas Brawijaya

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

Abstract

Kecerdasan buatan atau Artificial Intelligence (AI) adalah salah satu inovasi teknologi yang saat ini sedang berkembang dengan pesat dan menarik perhatian. Artificial Intelligence adalah suatu program komputer yang dilengkapi dengan algoritma yang mampu memperoleh pengetahuan dari data yang diberikan serta mengaplikasikannya dalam berpikir dan bertindak selayaknya manusia. Dengan berkembangnya Artificial Intelligence, maka tidak dapat dipungkiri bahwa teknologi ini memberikan dampak positif maupun negatif terhadap kehidupan masyarakat. Banyak opini dari masyarakat yang timbul di media sosial terkait dampak perkembangan Artificial Intelligence di Indonesia salah satunya melalui media sosial X/Twitter. Salah satu cara untuk mengetahui persepsi masyarakat dapat dilakukan melalui analisis sentimen. Penelitian ini menggunakan metode Random Forest sebagai metode klasifikasi untuk analisis sentimen. Terdapat beberapa tahapan yang dilakukan, yaitu pengumpulan data menggunakan web scraping, text preprocessing, pembobotan kata menggunakan Term Frequency-Inverse Document Frequency (TF-IDF), klasifikasi menggunakan Random Forest, serta evaluasi kinerja menggunakan Confusion Matrix. Hasil pengujian menunjukkan bahwa dengan parameter jumlah tree 60 dan kedalaman tree 55 mendapatkan tingkat accuracy sebesar 0,94, precision sebesar 0,94, recall sebesar 0,94, dan f1-score sebesar 0,94.
Co-Authors Dian Eka Ratnawati Putra Pandu Adikara