Article Per Year (5 Year)
p-Index From 2020 - 2025
0.408
P-Index
This Author published in this journals
All Journal Jurnal Ilmiah KOMPUTASI
Siregar, Richi Nauli Juniarto
Unknown Affiliation
Computer Science & IT

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

Found 2 Documents
Search

 1 
Analisis Sentimen Pengguna X Terhadap Coretax Menggunakan Naïve Bayes Dan Logistic Regression Siregar, Richi Nauli Juniarto; Riansyah, Muhammad Bintang Naufal; Hendrawan, Deni Agus; Baidhawi, Alif; Nugraha, Allan; Tania, Ken Ditha; Rifai, Ahmad
Jurnal Ilmiah Komputasi Vol. 24 No. 3 (2025): Jurnal Ilmiah Komputasi : Vol. 24 No 3, September 2025
Publisher : Lembaga Penelitian dan Pengabdian Kepada Masyarakat

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.32409/jikstik.24.3.3814

Abstract

Studi ini bertujuan menganalisis sentimen publik terhadap Core Tax Administration System (CTAS), layanan pajak digital baru Direktorat Jenderal Pajak (DJP) di Indonesia. Sebanyak 2.530 tweet berbahasa Indonesia di platform X dikumpulkan melalui web scraping antara 1 Januari dan 8 Februari 2025. Setiap tweet dipra-proses: pembersihan, case folding, tokenisasi, normalisasi, stemming, penyaringan, dan pelabelan sentimen dengan leksikon InSet. Term Frequency Inverse Document Frequency (TF-IDF) digunakan untuk ekstraksi fitur, lalu dua algoritma klasifikasi Naive Bayes dan Logistic Regression diuji dengan rasio 80:20. Logistic Regression unggul dengan akurasi 80,83%, presisi 80,4%, recall 80,8%, dan skor F1 78,6%, sedangkan Naive Bayes mencapai akurasi 52,96%. Analisis word cloud mengidentifikasi kata atau frasa yang paling sering muncul. Temuan ini menegaskan keunggulan Logistic Regression dalam klasifikasi sentimen dan memberikan rekomendasi bagi pembuat kebijakan serta pengembang sistem untuk meningkatkan kegunaan CTAS dan memperkuat kepercayaan publik
Analisis Sentimen pada X terhadap Deepseek R1 dengan Multinomial Naive Bayes Classifier Fathoni; Ibrahim, Ali; Siregar, Richi Nauli Juniarto; Pakpahan, Jonathan; Khoirunnisa, Ananda; Ningsih, Rafika Octaria
Jurnal Ilmiah Komputasi Vol. 24 No. 3 (2025): Jurnal Ilmiah Komputasi : Vol. 24 No 3, September 2025
Publisher : Lembaga Penelitian dan Pengabdian Kepada Masyarakat

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.32409/jikstik.24.3.3818

Abstract

Penelitian ini bertujuan menganalisis sentimen pengguna platform X terhadap model kecerdasan buatan DeepSeek R1 menggunakan algoritma Multinomial Naïve Bayes. Data diperoleh melalui web scraping dari 2.284 tweet berbahasa Indonesia dengan kata kunci "deepseek". Tahap preprocessing meliputi cleaning, tokenization, normalization, stemming, dan filtering dilakukan untuk meminimalkan noise. Hasil klasifikasi menunjukkan distribusi sentimen yang seimbang, dengan 52,1% tweet positif dan 47,9% negatif. Model mencapai akurasi sebesar 75%, mengindikasikan kemampuan yang cukup baik dalam mengidentifikasi polaritas sentimen. Temuan ini memberikan gambaran awal mengenai respons publik terhadap inovasi AI serta potensi metode klasifikasi berbasis teks untuk analisis persepsi teknologi.
Co-Authors Ahmad Rifai Ali Ibrahim Baidhawi, Alif Fathoni Hendrawan, Deni Agus Ken Ditha Tania Khoirunnisa, Ananda Ningsih, Rafika Octaria Nugraha, Allan Pakpahan, Jonathan Riansyah, Muhammad Bintang Naufal