Article Per Year (5 Year)
p-Index From 2020 - 2025
0.23
P-Index
This Author published in this journals
All Journal Jurnal Informatika Teknologi dan Sains (Jinteks)
Sari, Ratih Ayu Puspita
Unknown Affiliation
Computer Science & IT Control & Systems Engineering

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

Found 1 Documents
Search

 1 
ANALISIS SENTIMEN LAYANAN KESEHATAN BPJS MENGGUNAKAN METODE SVM Sari, Ratih Ayu Puspita; Kacung, Slamet; Santoso, Budi
Jurnal Informatika Teknologi dan Sains (Jinteks) Vol 7 No 2 (2025): EDISI 24
Publisher : Program Studi Informatika Universitas Teknologi Sumbawa

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.51401/jinteks.v7i2.5797

Abstract

Di era digital ini teknologi komunikasi menjadi alat penting untuk mendukung penyebaran informasi dan akses layanan kesehatan yang cepat dan efisien. Saat ini mutu layanan kesehatan menjadi perhatian utama masyarakat. Permasalahan dalam penelitian ini adalah persepsi masyarakat terhadap layanan kesehatan BPJS yang menjadi salah satu indikator penting dalam menilai kualitas pelayanan kesehatan di Indonesia. Faktor utama yang melatarbelakangi permasalahan ini adalah kualitas layanan yang diterima masyarakat, yang sering kali dianggap belum memenuhi harapan, terutama dalam hal aksesibilitas, kecepatan, dan keadilan pelayanan. Tujuan dari penelitian ini adalah untuk melakukan analisis sentimen pada komentar di media sosial X dan Youtube terkait layanan kesehatan BPJS dengan menggunakan algoritma Support Vector Machine (SVM) sebagai metode klasifikasi. Dengan menggunakan metode Support Vector Machine (SVM), penelitian ini diharapkan dapat mengidentifikasi pola sentimen positif, negatif, dan netral terkait dengan pengalaman masyarakat terhadap BPJS. Metode klasifikasi berbasis Support Vector Machine (SVM) berhasil diimplementasikan untuk melakukan klasifikasi teks komentar di postingan X dan Youtube. Metode yang diusulkan menunjukkan performa optimal dengan akurasi mencapai 89,96%.
Co-Authors Budi Santoso Slamet .