Article Per Year (5 Year)
p-Index From 2020 - 2025
0.23
P-Index
This Author published in this journals
All Journal JATI (Jurnal Mahasiswa Teknik Informatika)
Hendiana, Hendiana
Unknown Affiliation
Computer Science & IT

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

Found 1 Documents
Search

 1 
ANALISIS SENTIMEN KOMENTAR BERITA DETIK.COM MENGGUNAKAN ALGORITMA SUPORT VEKTOR MACHINE (SVM) Hendiana, Hendiana; Irma Purnamasari, Ade; Ali, Irfan
JATI (Jurnal Mahasiswa Teknik Informatika) Vol. 8 No. 3 (2024): JATI Vol. 8 No. 3
Publisher : Institut Teknologi Nasional Malang

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.36040/jati.v8i3.8421

Abstract

Dalam konteks analisis sentimen terhadap komentar berita, permasalahan utama adalah kompleksitas dalam memahami dan menyebarkan opini serta tanggapan masyarakat terhadap berita . Dengan banyaknya komentar yang besar, menilai apakah umpan balik bersifat positif atau negatif, menjadi tugas yang rumit. Oleh karena itu, perlu adanya pendekatan yang canggih dan efektif, seperti menggunakan algoritma SVM, untuk meningkatkan presisi dan efisiensi analisis sentimen.dalam penelitian Data berisi 1000 komentar dari berbagai judul dan topik berita yang diambil dari website berita Detik .Com.komentar tersebut di Analisis menggunakan algoritma SVM untuk menentukan tingkat sentimen negatif dan positif. Performa SVM dalam analisis sentimen diukur dengan perhitungan akurasi, presisi, recall, dan f1-score.dari 400 komentar yang menghasilkan 288 komentar negatif dengan nilai presisi:0.99, recall:0.98, dan f-score:0.99 dan 112 komentar positif dengan nilai presisi :0.95, recall:0.98, dan f-score: 0.96, dengan akurasi sebesar 0.98Hasil penelitian ini menunjukkan bahwa kompleksitas bahasa Indonesia dalam komentar berita di Detik.com mempengaruhi sentimen distribusi. Hasil menunjukkan bahwa sentimen negatif lebih dominan daripada sentimen positif dalam komentar berita di Detik.com Berdasarkan temuan penelitian, disarankan agar pengembangan model analisis sentimen lebih lanjut mempertimbangkan peningkatan dalam mengatasi kompleksitas bahasa Indonesia
Co-Authors Irfan Ali, Irfan Irma Purnamasari, Ade