Article Per Year (5 Year)
p-Index From 2020 - 2025
0.23
P-Index
This Author published in this journals
All Journal Jurnal Nasional Teknologi Komputer
oknel
Unknown Affiliation
Computer Science & IT

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

Found 1 Documents
Search

 1 
Analisis Sentimen Pengguna TikTok tentang Pembangunan IKN Menggunakan Algoritma Naive Bayes dan Decision Tree Zamani, Sauqi; cahya, Andre; oknel; nuryamin, yamin; Priyatna, Ade
Jurnal Nasional Teknologi Komputer Vol 5 No 4 (2025): Oktober 2025
Publisher : CV. Hawari

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar

Abstract

Pembangunan ibu kota nusantara atau IKN kembali menjadi perbincangan hangat di masyarakat Indonesia khususnya di media sosial seperti TikTok. Pendapat orang berbeda-beda, ada pro dan ada kontra. Penelitian ini ingin mengetahui bagaimana sentimen publik terhadap proyek ini, serta membandingkan kinerja algoritma Naive Bayes dan Pohon Keputusan untuk klasifikasi teks. Kami menggunakan kumpulan data dari Kaggle berjudul "analisis sentimen IKN" dalam format CSV. Kami menyiapkan Data terlebih dahulu melalui tahapan preprocessing, mulai dari membuat semua huruf kecil, membersihkan teks, memecahnya menjadi kata-kata, menghilangkan kata-kata umum yang tidak penting, dan mereduksinya menjadi bentuk-bentuk dasar menggunakan pustaka sastra. Model dilatih menggunakan teknik TF-IDF untuk mengubah teks menjadi vektor, dengan data dibagi 80% untuk latihan dan 20% untuk pengujian. Dari hasil tersebut, sentimen negatif lebih dominan, hampir 52,1%, sedangkan positif hanya 46,2%. Algoritma Naive Bayes mendapat akurasi 84,04%, dan ternyata lebih baik dari Decision Tree. Intinya, Naive Bayes lebih cocok untuk analisis sentimen teks bahasa Indonesia khususnya tentang perkembangan IKN. Penelitian ini juga dapat membantu pengembangan cara analisis sentimen dalam bahasa kita untuk masalah sosial penting di negara ini.
Co-Authors Ade Priyatna cahya, Andre Yamin Nuryamin Zamani, Sauqi