Claim Missing Document
Check
Articles

Found 2 Documents
Search

Analisis Sentimen Terkait Judi Online di Media Sosial Instagram Menggunankan Naïve Bayes Pangestu, Aji Dewo; Harahap, Lailan Sofinah
Indonesian Journal of Education and Development Research Vol 3, No 1 (2025): Januari 2025
Publisher : CV. Rayyan Dwi Bharata

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.57235/ijedr.v3i1.4798

Abstract

Penelitian ini bertujuan untuk menganalisis sentimen publik terkait judi online di media sosial Instagram menggunakan algoritma Naive Bayes. Judi online menjadi isu sosial yang banyak diperbincangkan karena dampak negatifnya terhadap masyarakat dan ekonomi. Data penelitian diperoleh melalui scraping komentar pada postingan Instagram, menghasilkan dataset berisi 4 komentar. Proses analisis melibatkan tahapan preprocessing data seperti pembersihan teks, tokenisasi, dan penghapusan kata-kata tidak penting, diikuti dengan klasifikasi sentimen menjadi tiga kategori: positif, negatif, dan netral. Hasil analisis menunjukkan bahwa 50% komentar mengandung sentimen negatif, sementara sentimen positif dan netral masing-masing mencapai 25%. Sentimen negatif didominasi oleh kritik terhadap isu korupsi dan kemiskinan yang terkait dengan judi online. Meskipun dataset kecil, algoritma Naive Bayes mampu mengklasifikasikan komentar dengan presisi yang baik, namun recall masih rendah karena keterbatasan jumlah data. Model ini memiliki potensi untuk memberikan hasil yang lebih akurat jika diterapkan pada dataset yang lebih besar dan lebih beragam. Penelitian ini memberikan wawasan awal mengenai persepsi publik terhadap judi online di Instagram dan menunjukkan bahwa algoritma Naive Bayes adalah alat yang efektif untuk analisis sentimen media sosial. Temuan ini diharapkan dapat digunakan sebagai dasar untuk penelitian lebih lanjut yang melibatkan dataset yang lebih luas serta dapat membantu pihak terkait dalam memahami opini publik dan merumuskan kebijakan yang lebih tepat.
PENDEKATAN BIG DATA ANALYTICS UNTUK OPTIMASI KINERJA SISTEM INFORMASI Pangestu, Aji Dewo; Harahap, Lailan Sofinah
Jurnal Ilmiah Sistem Informasi Vol. 4 No. 2 (2024): Jurnal Ilmiah Sistem Informasi
Publisher : LPPM Universitas Bina Bangsa

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.46306/sm.v4i2.105

Abstract

The digital age has had a significant impact through advancements in sensor technology, internet connectivity, and growing storage capacity, giving rise to the phenomenon of Big Data. In this landscape of abundant information, data processing and analysis become challenges that require effective solutions. This article explains the importance of Big Data Analytics in the context of Information Systems, where the presence of Big Data is not only a necessity but also an opportunity to gain deep insights from the ever-growing data. Proper data processing is crucial to uncovering the value of Big Data, involving comprehensive data analysis and machine learning training. The integration of sensor technology, internet connectivity, advanced storage, and intelligent data processing forms the basis for advancements in the Big Data Analytics domain. This research aims to explore the utilization of Big Data Analytics in improving the performance of Information Systems. Through a conceptual foundation and literature review, this article presents the theoretical basis that supports the research. The practical implementation of Big Data Analytics is described to illustrate how this technology can be realistically applied to optimize Information Systems. The research method uses Systematic Literature Review (SLR) to identify, evaluate, and interpret related research. An in-depth literature review, secondary data collection and analysis, and examination of ideas and models related to governance and corporate strategy were the focus of the research. The results and discussion highlight the critical role of Big Data Analytics and information systems in the Big Data era, emphasizing effective integration as the key to optimizing results. This article is expected to contribute to the development of an increasingly dynamic information,paradigm.