Article Per Year (5 Year)
p-Index From 2021 - 2026
0.444
P-Index
This Author published in this journals
All Journal Unisda Journal of Mathematics and Computer Science (UJMC) JRB-Jurnal Riset Bisnis
Hani Brilianti Rochmanto
Universitas PGRI Adi Buana Surabaya
Computer Science & IT Economics, Econometrics & Finance Education Mathematics

Published : 2 Documents Claim Missing Document
Claim Missing Document
Check
Articles

Found 2 Documents
Search

 1 
ANALISIS LATENT DIRICHLET ALLOCATION (LDA) TERHADAP ISU GREEN INSURANCE DI MEDIA DIGITAL UNTUK MENDUKUNG STRATEGI KEBERLANJUTAN Galuh Kusuma Wardani; Hani Brilianti Rochmanto; Priyanto Priyanto; Farida Tri Hastuti; Niza Nurmalasari
Jurnal Riset Bisnis Vol. 9 No. 1 (2025): Oktober
Publisher : Fakultas Ekonomi dan Bisnis Universitas Pancasila Jakarta

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.35814/k1ee9d10

Abstract

Penelitian ini mengidentifikasi topik dominan dalam media digital terkait green insurance di Indonesia, serta mengkaji dinamika narasi keberlanjutan dalam sektor asuransi berdasarkan kerangka waktu 2020–2025. Data dikumpulkan dari portal berita CNBC Indonesia dengan kata kunci “asuransi hijau” dan “green insurance”. Metode pendekatan yang digunakan adalah Latent Dirichlet Allocation (LDA), isi berita diklasifikasikan ke dalam tiga topik: (1) Regulasi & Isu Sosial-Ekonomi, (2) Investasi & Pergerakan Saham, dan (3) Keberlanjutan & Ekonomi Hijau. Hasil analisis menunjukkan Topik 2 mendominasi narasi media, terutama pada tahun 2020, yang diwarnai ketidakstabilan pasar akibat pandemi. Sementara itu, Topik 3 menunjukkan tren peningkatan pada tahun-tahun berikutnya, mencerminkan meningkatnya perhatian terhadap transisi energi dan agenda pembangunan hijau. Topik 1 menyoroti peran regulator dalam mendorong transformasi sektor asuransi melalui kebijakan dan tata kelola keuangan yang inklusif. Temuan ini menunjukkan narasi keberlanjutan mulai memperoleh tempat, tetapi pendekatan media terhadap green insurance masih cenderung terfragmentasi dan belum terintegrasi secara sistemik. Aspek keberlanjutan penting dalam pemberitaan agar memperkuat literasi publik dan mendukung strategi industri asuransi dalam mengadopsi model bisnis yang lebih hijau dan resilien. Green insurance berpotensi menjadi instrumen strategis dalam pembiayaan hijau atau insentif fiskal bagi masyarakat dan sektor swasta yang menjalankan aktivitas ramah lingkungan.
Klasifikasi Opini Publik terhadap Kenaikan PPN 12% di Platform X menggunakan Multinomial Naïve Bayes Hani Brilianti Rochmanto; Harun Al Azies
UJMC (Unisda Journal of Mathematics and Computer Science) Vol 10 No 2 (2024): Unisda Journal of Mathematics and Computer Science
Publisher : Mathematics Department, Faculty of Sciences and Technology Unisda Lamongan

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.52166/ujmc.v10i2.9120

Abstract

The increase in Value-Added Tax to 12% in 2025 has sparked diverse public opinions on the social media platform X (Twitter). This study aims to classify public sentiment toward the policy using Multinomial Naïve Bayes with a Term Frequency-Inverse Document Frequency (TF-IDF) approach. Multinomial Naïve Bayes is a probabilistic classification algorithm that assumes feature independence. Data were collected through web crawling using the keyword "ppn 12%" and underwent pre-processing, including text normalization, stopword removal, and stemming. To address class imbalance, the Synthetic Minority Over-sampling Technique (SMOTE) was applied. The best-performing model was obtained by tuning the alpha hyperparameter to 0.01, achieving an average accuracy of 83.37%, precision of 83.32%, recall of 83.38%, and an F1-score of 82.99% using 10-fold cross-validation. The findings indicate that Multinomial Naïve Bayes, combined with SMOTE and hyperparameter tuning, effectively classifies public sentiment and provides insights into public responses regarding the Value-Added Tax policy.
Co-Authors Galuh Kusuma Wardani Harun Al Azies Niza Nurmalasari Priyanto Priyanto