Article Per Year (5 Year)
p-Index From 2020 - 2025
0.408
P-Index
This Author published in this journals
All Journal Malcom: Indonesian Journal of Machine Learning and Computer Science The Indonesian Journal of Computer Science
Alfianda, Baginda
Unknown Affiliation
Computer Science & IT Electrical & Electronics Engineering Engineering

Published : 2 Documents Claim Missing Document
Claim Missing Document
Check
Articles

Found 2 Documents
Search

 1 
Analisis Sentimen Pengguna Aplikasi Gen Ai dari Appstore dan Googleplay Menggunakan Algoritma C45 Ningsih, Widia; Rahmaddeni; Adrianto, Sukri; Kurniawan, Fadly; Alfianda, Baginda
The Indonesian Journal of Computer Science Vol. 13 No. 5 (2024): The Indonesian Journal of Computer Science (IJCS)
Publisher : AI Society & STMIK Indonesia

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.33022/ijcs.v13i5.4327

Abstract

Penelitian ini bertujuan untuk menganalisis sentimen pengguna aplikasi Generative AI (ChatGPT, Bing AI, Microsoft Co-Pilot, Gemini AI, dan Da Vinci AI) yang tersedia di AppStore dan Google Play menggunakan algoritma C4.5. Data yang digunakan dalam penelitian ini diambil dari ulasan pengguna yang tersedia di kedua platform. Proses penelitian meliputi pengumpulan data, pelabelan manual, dan pemrosesan data awal, termasuk pembersihan, tokenisasi, transformasi kasus, dan penghapusan stopword. Data yang diolah kemudian dianalisis menggunakan algoritma C4.5 untuk mengklasifikasikan sentimen menjadi positif, negatif, atau netral. Hasil penelitian menunjukkan bahwa algoritma C4.5 dapat mengklasifikasikan sentimen dengan akurasi, presisi, dan recall yang tinggi. Penelitian ini berkontribusi untuk memahami pendapat pengguna tentang aplikasi Generative AI dan membantu pengembang aplikasi meningkatkan kualitas dan kinerja aplikasi mereka berdasarkan umpan balik pengguna.
Perbandingan Algoritma SVM dan Naïve Bayes dalam Analisis Sentimen Twitter pada Penggunaan Mobil Listrik di Indonesia : Comparison of Naive Bayes and SVM Algorithms in Twitter Sentiment Analysis on Electric Car Use in Indonesia Ningsih, Widia; Alfianda, Baginda; Rahmaddeni, Rahmaddeni; Wulandari, Denok
MALCOM: Indonesian Journal of Machine Learning and Computer Science Vol. 4 No. 2 (2024): MALCOM April 2024
Publisher : Institut Riset dan Publikasi Indonesia

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.57152/malcom.v4i2.1253

Abstract

Analisis sentimen dapat mengklasifikasikan sentimen berdasarkan polaritas teks dalam sebuah frasa dan menentukannya sebagai sentimen positif, negatif, atau netral. Data sentimen ini diperoleh dari jejaring sosial Twitter berdasarkan kueri bahasa Indonesia. Tujuan dari penelitian ini adalah untuk memahami opini publik mengenai topik tertentu yang dikomunikasikan di Twitter dalam bahasa Indonesia dan untuk mendukung upaya melakukan riset pasar terhadap opini publik. Data yang dikumpulkan melalui proses pelabelan manual, preprocessing, dan pemodelan, dan model klasifikasi dibuat melalui proses pelatihan. Teknik pengumpulan data dilakukan dengan mencari catatan menggunakan istilah pencarian “kendaraan listrik” di website Kaggle.com. Algoritma yang digunakan untuk membangun model klasifikasi berdasarkan data yang diperoleh pada penelitian ini adalah Algoritma Naive Bayes dan Support Vector Machine. Nilai akurasi implementasi klasifikasi yang diperoleh algoritma Naive Bayes sebesar 63,02% dan akurasi support vector machine sebesar 70,82%. Dapat disimpulkan bahwa algoritma support vector machine mempunyai nilai akurasi yang paling tinggi.
Co-Authors Kurniawan, Fadly Rahmaddeni Rahmaddeni Sukri Adrianto Widia Ningsih, Widia Wulandari, Denok