Article Per Year (5 Year)
p-Index From 2020 - 2025
0.23
P-Index
This Author published in this journals
All Journal Jurnal Pendidikan dan Teknologi Indonesia
Ma'rufudin
Unknown Affiliation
Education Engineering

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

Found 1 Documents
Search

 1 
Analisis Sentimen Petani Milenial Pada Media Sosial X Menggunakan Algortitma Support Vector Machine (SVM) Ma'rufudin; Yudhistira, Aditia
Jurnal Pendidikan dan Teknologi Indonesia Vol 5 No 3 (2025): JPTI - Maret 2025
Publisher : CV Infinite Corporation

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.52436/1.jpti.717

Abstract

Media sosial, termasuk aplikasi X, kini menjadi platform utama untuk berbagai diskusi, termasuk topik terkait pertanian milenial. Meski demikian, masih terdapat perbedaan pandangan mengenai penerapan teknologi di sektor pertanian oleh petani milenial. Penelitian ini bertujuan untuk menganalisis sentimen pengguna terhadap petani milenial dengan menggunakan algoritma Support Vector Machine (SVM). Sebanyak 2.430 tweet dikumpulkan melalui teknik crawling dan diproses melalui tahapan preprocessing data, seperti tokenisasi, normalisasi, penghapusan stopword, dan stemming, serta diberikan bobot menggunakan metode Term Frequency-Inverse Document Frequency (TF-IDF). Model SVM yang dikembangkan dalam penelitian ini mengklasifikasikan sentimen ke dalam tiga kategori: positif, netral, dan negatif. Hasil eksperimen menunjukkan bahwa model SVM mencapai akurasi 70% dengan rata-rata F1-score sebesar 0,69. Model ini memiliki precision tertinggi sebesar 0,72 untuk sentimen negatif dan recall tertinggi sebesar 0,84 untuk sentimen positif. Dibandingkan dengan algoritma Naïve Bayes yang hanya memperoleh akurasi 65%, SVM terbukti lebih efektif dalam analisis sentimen berbasis teks. Temuan ini mengindikasikan bahwa SVM dapat digunakan untuk mengidentifikasi sentimen publik terhadap petani milenial dengan lebih akurat.
Co-Authors Aditia Yudhistira