Article Per Year (5 Year)
p-Index From 2020 - 2025
0.408
P-Index
This Author published in this journals
All Journal Jurnal Informatika dan Teknik Elektro Terapan
Rani, Zalzabila
Unknown Affiliation
Computer Science & IT

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

Found 2 Documents
Search

 1 
ANALISIS SENTIMEN TERHADAP KARAPAN SAPI DI TWITTER MENGGUNAKAN METODE K-MEANS DAN SUPPORT VECTOR MACHINE (SVM) Rani, Zalzabila; Khotimah, Bain Khusnul
Jurnal Informatika dan Teknik Elektro Terapan Vol 13, No 1 (2025)
Publisher : Universitas Lampung

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.23960/jitet.v13i1.5685

Abstract

Perkembangan teknologi dan internet telah mengubah cara komunikasi masyarakat, dengan media sosial menjadi platform utama. Twitter, yang memiliki 18,45 juta pengguna di Indonesia pada tahun 2022, digunakan dalam penelitian ini untuk menganalisis sentimen publik terkait Karapan Sapi, kompetisi balap sapi tradisional di Madura. Penelitian ini bertujuan untuk mengidentifikasi sentimen publik terhadap Karapan Sapi, menyebarkan efektivitas kombinasi metode K-Means dan Support Vector Machine (SVM), serta menerapkan Synthetic Minority Oversampling Technique (SMOTE) untuk menangani ke regresi data. Sebanyak 647 ulasan Twitter berbahasa Indonesia dikumpulkan melalui crawling berbasis Python dan diproses menggunakan text preprocessing. Metode K-Means mengelompokkan ulasan menjadi tiga cluster: aspek budaya Karapan Sapi, olahraga tradisional, dan keterkaitan dengan pihak militer atau pemerintah. SMOTE menyelesaikan keseimbangan sentimen data, meningkatkan kinerja model pembelajaran mesin pada kelas minoritas. Model SVM dengan parameter optimal (kernel linear, C=1.0, gamma=1.0) menghasilkan akurasi 92%, meskipun masih menunjukkan ketelitian performa antar kelas. Penelitian ini membuktikan efektivitas kombinasi K-Means dan SVM, serta pentingnya SMOTE dalam analisis sentimen berbasis Twitter, khususnya untuk budaya lokal seperti Karapan Sapi.
ANALISIS SENTIMEN TERHADAP KARAPAN SAPI DI TWITTER MENGGUNAKAN METODE K-MEANS DAN SUPPORT VECTOR MACHINE (SVM) Rani, Zalzabila; Khotimah, Bain Khusnul
Jurnal Informatika dan Teknik Elektro Terapan Vol. 13 No. 1 (2025)
Publisher : Universitas Lampung

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.23960/jitet.v13i1.5685

Abstract

Perkembangan teknologi dan internet telah mengubah cara komunikasi masyarakat, dengan media sosial menjadi platform utama. Twitter, yang memiliki 18,45 juta pengguna di Indonesia pada tahun 2022, digunakan dalam penelitian ini untuk menganalisis sentimen publik terkait Karapan Sapi, kompetisi balap sapi tradisional di Madura. Penelitian ini bertujuan untuk mengidentifikasi sentimen publik terhadap Karapan Sapi, menyebarkan efektivitas kombinasi metode K-Means dan Support Vector Machine (SVM), serta menerapkan Synthetic Minority Oversampling Technique (SMOTE) untuk menangani ke regresi data. Sebanyak 647 ulasan Twitter berbahasa Indonesia dikumpulkan melalui crawling berbasis Python dan diproses menggunakan text preprocessing. Metode K-Means mengelompokkan ulasan menjadi tiga cluster: aspek budaya Karapan Sapi, olahraga tradisional, dan keterkaitan dengan pihak militer atau pemerintah. SMOTE menyelesaikan keseimbangan sentimen data, meningkatkan kinerja model pembelajaran mesin pada kelas minoritas. Model SVM dengan parameter optimal (kernel linear, C=1.0, gamma=1.0) menghasilkan akurasi 92%, meskipun masih menunjukkan ketelitian performa antar kelas. Penelitian ini membuktikan efektivitas kombinasi K-Means dan SVM, serta pentingnya SMOTE dalam analisis sentimen berbasis Twitter, khususnya untuk budaya lokal seperti Karapan Sapi.
Co-Authors Bain Khusnul Khotimah