Article Per Year (5 Year)
p-Index From 2021 - 2026
0.23
P-Index
This Author published in this journals
All Journal Jurnal Sistem Cerdas
Muh.Rafli Rasyid
Unknown Affiliation
Automotive Engineering Computer Science & IT Control & Systems Engineering Education Electrical & Electronics Engineering

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

Found 1 Documents
Search

 1 
Comparison of SVM and Naive Bayes in Public Sentiment Analysis on Budget Efficiency Yusmita; Farid Wajidi; Muh.Rafli Rasyid
Jurnal Sistem Cerdas Vol. 8 No. 3 (2025): In progress (December)
Publisher : APIC

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.37396/jsc.v8i3.576

Abstract

Kebijakan efisiensi anggaran melalui Instruksi Presiden Nomor 1 Tahun 2025 memicu beragam respons publik di media sosial, khususnya X. Penelitian ini mengklasifikasikan sentimen publik menggunakan algoritma Naïve Bayes dan SVM dengan 6.596 twit setelah tahap praproses, menggunakan pelabelan Lexicon InSet, dan ekstraksi fitur TF-IDF. Hasilnya menunjukkan bahwa SVM-LinearSVC mencapai akurasi tertinggi sebesar 94%, sementara Naïve Bayes mencapai 86% tetapi lebih cepat dalam pelatihan dan prediksi. Temuan ini menegaskan bahwa algoritma pembelajaran mesin efektif untuk memetakan opini publik terkait kebijakan, sekaligus menjadi referensi penelitian analisis sentimen berbahasa Indonesia.
Co-Authors farid wajidi Yusmita