Article Per Year (5 Year)
p-Index From 2020 - 2025
0.23
P-Index
This Author published in this journals
All Journal sudo Jurnal Teknik Informatika
Nurrahman, Adikara Alif
Unknown Affiliation
Computer Science & IT Electrical & Electronics Engineering Engineering

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

Found 1 Documents
Search

 1 
Analisis Sentimen Masyarakat terhadap Kenaikan Harga Bahan Bakar Minyak Menggunakan Support Vector Machine dan SMOTE Nurrahman, Adikara Alif; Mauladi, Muhammad; Rahman, Abdul
sudo Jurnal Teknik Informatika Vol. 4 No. 2 (2025): Edisi Juni
Publisher : Ilmu Bersama Center

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.56211/sudo.v4i2.908

Abstract

Tujuan dari penelitian ini adalah untuk mengidentifikasi sentimen masyarakat terkait dengan kenaikan harga Bahan Bakar Minyak (BBM) menggunakan teknik Support Vector Machine (SVM). Data yang digunakan diambil dari komentar-komentar pada video YouTube mengenai topik ini, dengan total 462 komentar. Data tersebut kemudian melalui proses pembersihan, yang meliputi pengubahan huruf menjadi kecil, pemecahan teks menjadi token, penghapusan kata-kata tidak penting, dan pengembalian kata ke bentuk dasarnya. Mengingat adanya ketidakseimbangan antara sentimen positif dan negatif, teknik Synthetic Minority Oversampling Technique (SMOTE) digunakan untuk menyeimbangkan kedua kelas sentimen. Hasil analisis menunjukkan bahwa model SVM berhasil mengklasifikasikan sentimen negatif dengan tingkat akurasi 94%, namun kurang efektif dalam mengidentifikasi sentimen positif yang hanya mencapai 38%. Setelah penerapan SMOTE, akurasi keseluruhan model meningkat menjadi 84%. Secara keseluruhan, penelitian ini menunjukkan bahwa SVM yang dipadukan dengan SMOTE dapat memberikan hasil yang memadai dalam menganalisis sentimen publik mengenai isu kenaikan harga BBM, meskipun sentimen negatif lebih dominan. Hasil ini juga menggarisbawahi pentingnya penyeimbangan data dalam meningkatkan efektivitas model klasifikasi.
Co-Authors Abdul Rahman Mauladi, Muhammad