Article Per Year (5 Year)
p-Index From 2020 - 2025
1.733
P-Index
This Author published in this journals
All Journal JURNAL SISTEM INFORMASI BISNIS Jurnal Teknologi Informasi MURA JURNAL PENDIDIKAN TAMBUSAI Informanika Algoritme Jurnal Mahasiswa Teknik Informatika Innovative: Journal Of Social Science Research Jurnal Teknologi Informasi Mura JGEN : Jurnal Pengabdian Kepada Masyarakat
Oktafiani, Dewi
Dept. Of Information Technology, STMIK Amikom Surakarta
Humanities Computer Science & IT Control & Systems Engineering Decision Sciences, Operations Research & Management Economics, Econometrics & Finance Education Health Professions Languange, Linguistic, Communication & Media Law, Crime, Criminology & Criminal Justice Public Health Social Sciences Other

Published : 16 Documents Claim Missing Document
Claim Missing Document
Check
Articles

Found 2 Documents
Search
Journal : Innovative: Journal Of Social Science Research

 1 
Analisis Sentimen Terhadap Review Produk Lazada Indonesia Menggunakan Random Forest Classifier Hadi, Widiyanto; Putra, Tommy Dwi; Oktafiani, Dewi
Innovative: Journal Of Social Science Research Vol. 5 No. 1 (2025): Innovative: Journal Of Social Science Research
Publisher : Universitas Pahlawan Tuanku Tambusai

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.31004/innovative.v5i1.17934

Abstract

Penelitian ini menggunakan random forest classifier untuk analisis sentimen review produk harddisk di Lazada Indonesia dengan akurasi data latih sebesar 52,87% dan data uji sebesar 83,34%. Fokus penelitian ini adalah memahami opini konsumen terhadap produk elektronik melalui analisis, setelah melakukan pra-pemrosesan data yang meliputi pembersihan, pengemasan case, tanda baca, analisis dan pembobotan kata. Hasil penelitian diharapkan dapat memberikan pemahaman tentang penerapan algoritma Random Forest terkait analisis sentiment serta juga tentang kepuasan pelanggan, kelebihan dan kekurangan produk, serta meningkatkan pemahaman tentang persepsi pelanggan dalam e-commerce. Performa model diukur menggunakan teknik 10 fold cross validation untuk melihat sejauh mana performa dari algotritma Randpm Forest.
Klasifikasi Sentimen Postingan Sosial Media Menggunakan Machine Learning Random Forest dan Naïve Bayes Putra, Tommy Dwi; Oktafiani, Dewi
Innovative: Journal Of Social Science Research Vol. 5 No. 1 (2025): Innovative: Journal Of Social Science Research
Publisher : Universitas Pahlawan Tuanku Tambusai

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.31004/innovative.v5i1.17935

Abstract

Penggunaan media sosial di Indonesia berkembang pesat sehingga menimbulkan dampak positif seperti peningkatan kreativitas dan kemudahan berkomunikasi, serta dampak negatif seperti kecanduan dan kesepian. Penelitian ini berfokus pada klasifikasi sentimen postingan media sosial menggunakan algoritma Random Forest dan Naïve Bayes. Tujuannya adalah untuk memahami sentimen di media sosial, yang berguna bagi organisasi ketika merespons opini publik dan mengambil keputusan strategis. Penelitian ini membandingkan kinerja kedua algoritma tersebut menggunakan dataset besar dari Twitter. Hasil penelitian menunjukkan bahwa algoritma Naïve Bayes mencapai akurasi sebesar 90,41%, sedangkan algoritma Random Forest mencapai akurasi sebesar 39.74%.
Co-Authors Abdullah, Robi Wariyanto Anshari, Fikri Abdurrahman Al Arif, Maghfira Aryaningsih, Putri Azhar, Aulia BAKHTIAR K Bela Okta Riyanto Dwi Putra, Tommy Fatma wati Hadi, Widiyanto Hadis Turmudi Husni Thamrin Ibrahim Ihsan Rasyid Irfan Miftahul Fauzi Kusumastuti, Rajnaparamitha Mariana Purba Nugraha, Mario Dwi Satria Oktavia, Rani Tommy Dwi Putra Triapanca, Mutiara Dwi