Article Per Year (5 Year)
p-Index From 2020 - 2025
0.444
P-Index
This Author published in this journals
All Journal Jurnal Ilmu Manajemen Retail Universitas Muhammadiyah Sukabumi (JIMAT UMMI) Malcom: Indonesian Journal of Machine Learning and Computer Science
Rizkia, Agnia Suci
Unknown Affiliation
Computer Science & IT Economics, Econometrics & Finance

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

Found 2 Documents
Search

 1 
Analisis Sentimen Coretax: Perbandingan Pelabelan Data Manual, Transformers-Based, dan Lexicon-Based pada Performa IndoBERT: Sentiment Analysis of Coretax: A Comparison of Manual, Transformers-Based, and Lexicon-Based Data Labeling on IndoBERT Performance Rizkia, Agnia Suci; Wufron, Wufron; Roji, Fikri Fahru
MALCOM: Indonesian Journal of Machine Learning and Computer Science Vol. 5 No. 3 (2025): MALCOM July 2025
Publisher : Institut Riset dan Publikasi Indonesia

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.57152/malcom.v5i3.2151

Abstract

Analisis sentimen terhadap opini publik di media sosial menjadi tantangan signifikan karena kompleksitas bahasa informal dan volume data yang besar. Penelitian ini bertujuan untuk mengevaluasi pengaruh lima pendekatan pelabelan data manual, IndoBERT , IndoBERT weet, RoBERTa , dan InSet Lexicon terhadap performa model Indonesian Bidirectional Encoder Representations from Transformers (IndoBERT) dalam klasifikasi sentimen terkait isu Coretax. Sebanyak 8.035 tweet dikumpulkan, diproses, dan dilabeli menggunakan masing-masing pendekatan. Dataset hasil pelabelan kemudian digunakan untuk melatih ulang model IndoBERT, yang dievaluasi menggunakan metrik akurasi, F1-score, confusion matrix, dan kurva Receiver Operating Characteristic-Area Under the Curve (ROC-AUC). Hasil menunjukkan bahwa pelabelan otomatis menggunakan Indonesian Bidirectional Encoder Representations from Transformers for Tweet (IndoBERTweet) menghasilkan metrik tertinggi F1-Score (0,9802), tetapi mengalami dominasi kelas netral yang menunjukkan overfitting. Pelabelan manual menghasilkan distribusi kelas yang lebih merata meskipun dengan metrik lebih rendah F1-Score (0,8684), sedangkan Robustly Optimized BERT Pretraining Approach (RoBERTa) menunjukkan keseimbangan terbaik antara performa metrik dan distribusi label. InSet Lexicon dan IndoBERT menunjukkan kecenderungan bias terhadap kelas tertentu. Simpulan dari penelitian ini menegaskan bahwa efektivitas pelabelan tidak hanya ditentukan oleh skor metrik, tetapi juga oleh distribusi kelas yang seimbang untuk menghasilkan model yang adil dan dapat digeneralisasi.
PENGGUNAAN MEDIA SOSIAL SEBAGAI UPAYA PEMBANGUNAN SDM DI INDONESIA Rizkia, Agnia Suci; Haq, Ihya Dliyaul; Aswarulloh, Haris; Taofiqurrohman, Hendra; Fahreza Aulia, Muhammad
Jurnal Ilmu Manajemen Retail Universitas Muhammadiyah Sukabumi Vol. 3 No. 2 (2022): Jurnal Ilmu Manajemen Retail (JIMAT) Universitas Muhammadiyah Sukabumi
Publisher : Fakultas Ekonomi Universitas Muhammadiyah Sukabumi

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.37150/jimat.v3i2.1729

Abstract

Disruptive technology is an event that helps many people also bothering or harming some people with the help of technology. With the help of the digital observation method, we found a way to help people affected by the disruption, namely by using social media to spread useful information and knowledge. With these efforts, it is hoped that the community can take advantage of and enjoy the efforts that we provide
Co-Authors Aswarulloh, Haris Fahreza Aulia, Muhammad Fikri Fahru Roji Haq, Ihya Dliyaul Taofiqurrohman, Hendra Wufron Wufron