Claim Missing Document
Check
Articles

Found 2 Documents
Search

Analisis Sentimen Hasil Pertandingan Sepakbola Timnas Indonesia di Piala Asia U-23 pada Platform Youtube menggunakan Algoritma Suport Vector Machine (SVM) Pangestu, Danang; Malik, Maulana; Pribadi, Muhammad Risky
Applied Information Technology and Computer Science (AICOMS) Vol 3 No 1 (2024)
Publisher : Pengelola Jurnal Politeknik Negeri Ketapang

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.58466/aicoms.v3i1.1528

Abstract

This study aims to analyze YouTube users' perceptions of the Indonesian national football team's matches in the 2024 AFC U23 Asian Cup. The research seeks to identify whether user sentiments toward the team's match results are positive, negative, or neutral. By using comments from the YouTube platform, the study examines public reactions to the outcomes of the Indonesian national team's matches in the U23 Asian Cup. Sentiment analysis of the match results was conducted using the Support Vector Machine (SVM) algorithm. Two SVM-based classification models were evaluated, one utilizing 40% of the data for testing and the other using 60%. The findings reveal that the first model, with 40% test data, achieved an accuracy of 65.41%, while the second model achieved an accuracy of 63.76%. Although the first model demonstrated slightly higher accuracy, the second model performed better in terms of precision (61.65%), recall (63.76%), and F1-Score (55.68%).
Hubungan Antara Ketepatan Berbahasa dan Akurasi Respons AI: Studi Pada Prompt Bahasa Indonesia Pangestu, Danang; Kovit, Zuhayr
Karimah Tauhid Vol. 4 No. 8 (2025): Karimah Tauhid
Publisher : Universitas Djuanda

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.30997/karimahtauhid.v4i8.20298

Abstract

Penelitian ini bertujuan untuk menyelidiki hubungan antara keakuratan penggunaan bahasa dalam prompt berbahasa Indonesia dan tingkat akurasi respons yang dihasilkan oleh kecerdasan buatan (AI), terutama model bahasa yang didasarkan pada proses bahasa alami. Penelitian ini menerapkan pendekatan kuantitatif dengan menganalisis berbagai prompt yang dikelompokkan berdasarkan tingkat keakuratan bahasa. Setelah itu, akurasi jawaban yang dihasilkan oleh AI dievaluasi. Penelitian menunjukkan adanya hubungan positif yang signifikan antara ketepatan penggunaan bahasa dalam prompt dan kualitas respons dari AI. Semakin tepat bahasa yang digunakan dalam prompt, semakin tinggi akurasi dan relevansi respons yang dihasilkan.