Article Per Year (5 Year)
p-Index From 2020 - 2025
0.562
P-Index
This Author published in this journals
All Journal JATI (Jurnal Mahasiswa Teknik Informatika) Informatics and Digital Expert (INDEX)
Agus Sugianto, Castaka
Unknown Affiliation
Computer Science & IT Engineering

Published : 3 Documents Claim Missing Document
Claim Missing Document
Check
Articles

Found 3 Documents
Search

 1 
ANALISIS SENTIMEN ULASAN APLIKASI DANA DI GOOGLE PLAY STORE MENGGUNAKAN ALGORITMA NAÏVE BAYES Riansyah Ramadhan, Gery; Agus Sugianto, Castaka
JATI (Jurnal Mahasiswa Teknik Informatika) Vol. 8 No. 5 (2024): JATI Vol. 8 No. 5
Publisher : Institut Teknologi Nasional Malang

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.36040/jati.v8i5.10732

Abstract

Dalam era digital, aplikasi dompet digital seperti DANA menjadi penting terutama selama pandemi COVID-19 yang meningkatkan transaksi non-tunai. Penelitian ini menganalisis sentimen ulasan aplikasi DANA di Google Play Store menggunakan metode Naïve Bayes Classifier. Data sebanyak 2000 ulasan berbahasa Indonesia dikumpulkan melalui web scraping dan dilabeli sebagai positif, negatif, atau netral berdasarkan rating. Proses penelitian menggunakan metode Knowledge Discovery from Data (KDD) yang melibatkan tahapan seleksi data, preprocessing, pembobotan, klasifikasi, dan evaluasi. Preprocessing dilakukan untuk membersihkan dan menyiapkan data. TF-IDF untuk pembobotan kata, kemudian model Naïve Bayes digunakan untuk klasifikasi sentimen. Hasil evaluasi menggunakan confusion matrix menunjukkan performa model yang baik. Terdapat 1476 ulasan positif, 443 ulasan negatif, dan 81 ulasan netral dengan akurasi 86%, presisi 86%, recall 98%, dan f1-score 92%. Studi ini menyimpulkan bahwa model analisis sentimen ini mampu memberikan prediksi yang akurat, meskipun terdapat variasi dalam nilai presisi, recall, dan f1-score. Kata yang sering muncul pada ulasan negatif terkait dengan masalah masuk aplikasi, transaksi gagal, dan isu pengisian saldo, yang merupakan area yang perlu diperhatikan oleh pengembang aplikasi DANA.
PERBANDINGAN ALGORITMA NAÏVE BAYES DAN K-NEAREST NEIGHBOR (KNN) PADA VIDEO YOUTUBE MENGENAI GLOBAL WARMING Himawan, Aldi; Agus Sugianto, Castaka
Informatics and Digital Expert (INDEX) Vol. 6 No. 2 (2024): INDEX, November 2024
Publisher : LPPM Universitas Perjuangan Tasikmalaya

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.36423/index.v6i2.1803

Abstract

Pemanasan global merupakan salah satu tantangan lingkungan utama yang dihadapi dunia saat ini, disebabkan oleh peningkatan emisi gas rumah kaca. Media sosial, khususnya YouTube, menjadi platform penting dalam menyebarkan informasi dan menciptakan kesadaran tentang isu-isu ini. Penelitian ini bertujuan untuk menganalisis sentimen masyarakat terhadap video YouTube yang membahas pemanasan global, khususnya video yang dibuat oleh Najwa Shihab. Dua metode klasifikasi digunakan, yaitu Naïve Bayes dan K-Nearest Neighbor (KNN), untuk mengklasifikasikan komentar pengguna menjadi kategori positif atau negatif. Data komentar dikumpulkan menggunakan teknik web scraping pada Februari 2024, dan dianalisis menggunakan metode SEMMA Data Mining Process. Hasil analisis menunjukkan bahwa metode Naïve Bayes dan KNN memberikan kinerja yang kompetitif dalam mengklasifikasikan sentimen komentar-komentar ini. Evaluasi dilakukan dengan membagi dataset komentar menjadi beberapa rasio pelatihan dan pengujian, Evaluasi dilakukan dengan membagi dataset komentar menjadi beberapa rasio pelatihan dan pengujian: 70:30, 80:20, dan 90:10. Hasil analisis menggunakan rasio 90:10 yang sudah dilakukan menggunakan 10-fold cross validation menunjukkan bahwa algoritma Naïve Bayes memperlihatkan kinerja yang kompetitif dengan akurasi sebesar 79.17%, presisi sebesar 80.76% recall sebesar 79.17%, dan f1-score sebesar 78.68%. Sementara itu, K-Nearest Neighbor juga menunjukkan kinerja yang kompetitif, dengan akurasi sebesar 76.06% , presisi sebesar 76.70%, recall sebesar 76.06%, dan f1-score sebesar 75.98% . Hasil pengujian T-Test menujukan perbedaan yang signifikan antara algoritma Naïve Bayes dan K-Nearest Neighbor dengan nilai probabilstik 0.0001 kurang dari nilai alpha yaitu 0.05 yang menunjukan bahwa algoritma Naïve Bayes lebih unggul performanya. Selain itu, analisis sentimen menunjukkan bahwa mayoritas komentar memiliki sentimen negatif, mencerminkan bahwa video tersebut berhasil meningkatkan kesadaran masyarakat mengenai isu pemanasan global dan memicu diskusi yang konstruktif.
PERBANDINGAN ALGORITMA NAÏVE BAYES DAN K-NEAREST NEIGHBOR (KNN) PADA VIDEO YOUTUBE MENGENAI GLOBAL WARMING Himawan, Aldi; Agus Sugianto, Castaka
Informatics and Digital Expert (INDEX) Vol. 6 No. 2 (2024): INDEX, November 2024
Publisher : LPPM Universitas Perjuangan Tasikmalaya

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.36423/index.v6i2.1803

Abstract

Pemanasan global merupakan salah satu tantangan lingkungan utama yang dihadapi dunia saat ini, disebabkan oleh peningkatan emisi gas rumah kaca. Media sosial, khususnya YouTube, menjadi platform penting dalam menyebarkan informasi dan menciptakan kesadaran tentang isu-isu ini. Penelitian ini bertujuan untuk menganalisis sentimen masyarakat terhadap video YouTube yang membahas pemanasan global, khususnya video yang dibuat oleh Najwa Shihab. Dua metode klasifikasi digunakan, yaitu Naïve Bayes dan K-Nearest Neighbor (KNN), untuk mengklasifikasikan komentar pengguna menjadi kategori positif atau negatif. Data komentar dikumpulkan menggunakan teknik web scraping pada Februari 2024, dan dianalisis menggunakan metode SEMMA Data Mining Process. Hasil analisis menunjukkan bahwa metode Naïve Bayes dan KNN memberikan kinerja yang kompetitif dalam mengklasifikasikan sentimen komentar-komentar ini. Evaluasi dilakukan dengan membagi dataset komentar menjadi beberapa rasio pelatihan dan pengujian, Evaluasi dilakukan dengan membagi dataset komentar menjadi beberapa rasio pelatihan dan pengujian: 70:30, 80:20, dan 90:10. Hasil analisis menggunakan rasio 90:10 yang sudah dilakukan menggunakan 10-fold cross validation menunjukkan bahwa algoritma Naïve Bayes memperlihatkan kinerja yang kompetitif dengan akurasi sebesar 79.17%, presisi sebesar 80.76% recall sebesar 79.17%, dan f1-score sebesar 78.68%. Sementara itu, K-Nearest Neighbor juga menunjukkan kinerja yang kompetitif, dengan akurasi sebesar 76.06% , presisi sebesar 76.70%, recall sebesar 76.06%, dan f1-score sebesar 75.98% . Hasil pengujian T-Test menujukan perbedaan yang signifikan antara algoritma Naïve Bayes dan K-Nearest Neighbor dengan nilai probabilstik 0.0001 kurang dari nilai alpha yaitu 0.05 yang menunjukan bahwa algoritma Naïve Bayes lebih unggul performanya. Selain itu, analisis sentimen menunjukkan bahwa mayoritas komentar memiliki sentimen negatif, mencerminkan bahwa video tersebut berhasil meningkatkan kesadaran masyarakat mengenai isu pemanasan global dan memicu diskusi yang konstruktif.
Co-Authors Himawan, Aldi Riansyah Ramadhan, Gery