Article Per Year (5 Year)
p-Index From 2020 - 2025
0.23
P-Index
This Author published in this journals
All Journal KOMPUTA : Jurnal Ilmiah Komputer dan Informatika
Ulhaq, Gilang Dhiya
Unknown Affiliation
Computer Science & IT

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

Found 1 Documents
Search

 1 
PENERAPAN SENTIMEN ANALISIS TWITTER TERHADAP COVID-19 MENGGUNAKAN SUPPORT VECTOR MACHINE Syafri, Ari; Alfaini, Azhar; Ulhaq, Gilang Dhiya; Gymnastiar, Mochammad; Hidayat, Hidayat
Komputa : Jurnal Ilmiah Komputer dan Informatika Vol 13 No 2 (2024): Komputa : Jurnal Ilmiah Komputer dan Informatika
Publisher : Program Studi Teknik Informatika - Universitas Komputer Indonesia (UNIKOM)

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.34010/komputa.v13i2.11222

Abstract

Pemanfaatan media sosial seperti Twitter sangat masif digunakan oleh masyarakat di dunia internet, sehingga informasi yang sedang viral dapat diperoleh dengan cepat. Kondisi pandemi Covid-19 yang telah melanda dunia tentunya dapat menyebabkan perubahan-perubahan pada tatanan kehidupan masyarakat saat ini khususnya di daerah DKI Jakarta. Penelitian ini bertujuan untuk mengetahui respon masyarakat terhadap Covid-19 melalui analisis sentimen menggunakan perbandingan model decision tree, regresi logistik, random forest, dan support vector machine (SVM). Melalui pemanfaatan teknik Text Mining, metode klasifikasi akan menghasilkan sentimen bernilai positif, netral atau negatif. Hasil pengujian menunjukkan bahwa model SVM menjadi model utama dengan rata-rata akurasi sebesar 0,6094 dan standar deviasi terendah sebesar 0,0378. Analisis sentimen diuji dengan 5230 data tweet. Hasil analisis menunjukkan bahwa prosentase sentimen positif (31,64%) lebih besar daripada sentimen negatif (20,48%), walaupun sentimen netral mendominasi dengan prosentase sebesar 47,88%.
Co-Authors Alfaini, Azhar Gymnastiar, Mochammad Hidayat Hidayat Syafri, Ari