cover
Article Per Year (5 Year)
All
Home Page
OAI Link
Editorial Team
Contact
Reviewer
Google Scholar
Contact Name
Andy Sapta
Contact Email
saptaandy@gmail.com
Phone
-
Journal Mail Official
lppm_stmik@royal.ac.id
Editorial Address
-
Location
,
INDONESIA
JOURNAL OF SCIENCE AND SOCIAL RESEARCH
Published by Smart Education
ISSN : 26154307     EISSN : 26153262     DOI : -
Core Subject : Economy, Science, Education, Social,
Computer Science & IT Economics, Econometrics & Finance Education Social Sciences
Journal of Science and Social Research is accepts research works from academicians in their respective expertise of studies. Journal of Science and Social Research is platform to disclose the research abilities and promote quality and excellence of young researchers and experienced thoughts towards Change for Development. The journal releases on February and July.
Arjuna Subject : -
Articles 4,061 Documents
 244   245   246   247   248 
PEMBELAJARAN MENDALAM DETEKSI KELELAHAN WAJAH MENGEMUDI BERDASARKAN ALGORITMA YOLOV5 UNTUK MENGHINDARI KECELAKAAN DALAM SISTEM TRANSPORTASI CERDAS Junaidi Junaidi; Andrew Ramadhani; Yogi Abimanyu
JOURNAL OF SCIENCE AND SOCIAL RESEARCH Vol. 8 No. 3 (2025): August 2025
Publisher : Smart Education

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.54314/jssr.v8i3.4093

Abstract

Abstract: Traffic accidents due to driver fatigue are a serious problem in transportation systems, especially in Indonesia. This research aims to develop a computer vision-based early warning system capable of detecting driver fatigue in real-time through facial expressions. This system integrates the YOLOv5 algorithm for face detection, EAR (Eye Aspect Ratio) and MAR (Mouth Aspect Ratio) for eye blink and mouth movement analysis, CNN (Convolutional Neural Network) for fatigue expression classification, and LSTM (Long Short-Term Memory) for analyzing the time-varying patterns of facial expressions. Data were obtained from public Kaggle datasets and facial data taken directly from cameras, which were then trained with augmentation techniques to improve model generalization. Test results show that the system is able to achieve validation accuracy of up to 90.5% and a confidence score of 97.9% for sleepy face detection. This system successfully recognizes sleepiness through EAR and MAR patterns and expression classification with real-time performance, and can be implemented efficiently on minicomputer devices. This research contributes to improving driving safety through early detection of driver fatigue in intelligent transportation systems.Keyword: drowsiness detection; YOLOv5; CNN; LSTM; EAR & MAR; facial expression; intelligent transportationAbstrak: Kecelakaan lalu lintas akibat kelelahan pengemudi menjadi permasalahan serius dalam sistem transportasi, khususnya di Indonesia. Penelitian ini bertujuan untuk mengembangkan sistem peringatan dini berbasis visi komputer yang mampu mendeteksi kondisi kelelahan pengemudi secara real-time melalui ekspresi wajah. Sistem ini mengintegrasikan algoritma YOLOv5 untuk deteksi wajah, EAR (Eye Aspect Ratio) dan MAR (Mouth Aspect Ratio) untuk analisis kedipan mata dan gerakan mulut, CNN (Convolutional Neural Network) untuk klasifikasi ekspresi lelah, serta LSTM (Long Short-Term Memory) untuk menganalisis pola perubahan waktu dari ekspresi wajah. Data diperoleh dari dataset public kaggle dan data wajah yang di ambil langsung dari kamera, yang kemudian dilatih dengan teknik augmentasi untuk meningkatkan generalisasi model. Hasil pengujian menunjukkan bahwa sistem mampu mencapai akurasi validasi hingga 90,5% dan confidence score deteksi wajah mengantuk sebesar 97,9%. Sistem ini berhasil mengenali kondisi kantuk melalui pola EAR dan MAR serta klasifikasi ekspresi dengan performa real-time, dan dapat diimplementasikan secara efisien di perangkat mini-komputer. Penelitian ini berkontribusi dalam meningkatkan keselamatan berkendara melalui deteksi dini kelelahan pengemudi dalam sistem transportasi cerdas.Kata kunci: deteksi kantuk; YOLOv5; CNN; LSTM; EAR & MAR; ekspresi wajah; transportasi cerdas
IMPLEMENTASI K-MEANS CLUSTERING UNTUK MENGIDENTIFIKASI CALON NASABAH POTENSIAL PADA LEMBAGA KEUANGAN KECIL DAN MENENGAH Muharram Alfarisi; Muhammad Sabir Ramadhan
JOURNAL OF SCIENCE AND SOCIAL RESEARCH Vol. 8 No. 3 (2025): August 2025
Publisher : Smart Education

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.54314/jssr.v8i3.4094

Abstract

Abstract: This study aims to apply the K-Means clustering algorithm in clustering potential customers at the Dana Mutiara Savings and Loan Cooperative. This method is used to group customer data based on several criteria such as age, occupation, income, marital status, number of dependents, and asset ownership. The results of this clustering will facilitate the cooperative in assessing the eligibility of potential customers for loans and reducing the risk of non-performing loans. This study utilized customer data collected from January to February 2025, using the PHP programming language and MySQL database to build an adaptive information system. The clustering results identified three customer groups: potential, moderately potential, and less potential. The implementation of this system can enhance decision-making efficiency in credit approval processes at the cooperative. Keyword: K-Means; Clustering; Potential Customers; Cooperatives; Data Mining. Abstrak: Penelitian ini bertujuan untuk menerapkan algoritma K-Means clustering dalam mengklaster calon nasabah potensial di Koperasi Simpan Pinjam Dana Mutiara. Metode ini digunakan untuk mengelompokkan data nasabah berdasarkan beberapa kriteria seperti usia, pekerjaan, penghasilan, status perkawinan, jumlah tanggungan, dan kepemilikan aset. Hasil dari klasterisasi ini akan memudahkan pihak koperasi dalam menilai kelayakan calon nasabah untuk mendapatkan pinjaman, serta mengurangi risiko kredit macet. Penelitian ini menggunakan data nasabah yang diperoleh pada periode Januari hingga Februari 2025, dengan menggunakan bahasa pemrograman PHP dan database MySQL untuk membangun sistem informasi yang adaptif. Hasil klasterisasi menunjukkan tiga kelompok nasabah: potensial, cukup potensial, dan kurang potensial. Implementasi sistem ini dapat meningkatkan efisiensi dalam pengambilan keputusan pemberian kredit pada koperasi. Kata kunci: K-Means; Clustering; Calon Nasabah Potensial; Koperasi; Data Mining
PREDIKSI KEBUTUHAN TENAGA PENDIDIK BERDASARKAN PERTUMBUHAN JUMLAH SISWA/I MENGGUNAKAN METOE MONTE CARLO Cici Cahyati Hasibuan; Wanayumini Wanayumini
JOURNAL OF SCIENCE AND SOCIAL RESEARCH Vol. 8 No. 3 (2025): August 2025
Publisher : Smart Education

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.54314/jssr.v8i3.4095

Abstract

Abstract: This study aims to predict the need for educators at the junior high school level in Asahan Regency based on student growth using the Monte Carlo method. This process is done by generating random numbers through the Linear Congruential Method (LCM) and mapping them into the probability distribution of the number of students based on historical data. The prediction results show the number of junior high school students in 2026 reached 41,161 people. Based on the ideal ratio of 1 teacher for 20 students, an additional 785 educators are needed in sub-districts that experience shortages. This prediction system is developed in the form of a web-based application using PHP and MySQL to support the automatic simulation process. The implementation of this system is expected to help the Education Office in planning educators' needs efficiently and data-based. Keyword: Prediction; Monte Carlo; Educators; Students. Abstrak: Penelitian ini bertujuan untuk memprediksi kebutuhan tenaga pendidik tingkat SMP di Kabupaten Asahan berdasarkan pertumbuhan jumlah siswa menggunakan metode Monte Carlo. Proses ini dilakukan dengan membangkitkan angka acak melalui metode Linear Congruential Method (LCM) dan memetakannya ke dalam distribusi probabilitas jumlah siswa berdasarkan data historis. Hasil prediksi menunjukkan jumlah siswa SMP pada tahun 2026 mencapai 41.161 orang. Berdasarkan rasio ideal 1 guru untuk 20 siswa, dibutuhkan tambahan sebanyak 785 tenaga pendidik di kecamatan yang mengalami kekurangan. Sistem prediksi ini dikembangkan dalam bentuk aplikasi berbasis web menggunakan PHP dan MySQL untuk mendukung proses simulasi secara otomatis. Implementasi sistem ini diharapkan dapat membantu Dinas Pendidikan dalam merencanakan kebutuhan tenaga pendidik secara efisien dan berbasis data. Kata kunci: Prediksi; Monte Carlo; Tenaga Pendidik; Siswa.   
PENERAPAN METODE BACKPROPAGATION DALAM PERAMALAN JUMLAH PERJALANAN WISATAWAN NUSANTARA Muhammad Rifky Ananda; Dicky Apdilah
JOURNAL OF SCIENCE AND SOCIAL RESEARCH Vol. 8 No. 3 (2025): August 2025
Publisher : Smart Education

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.54314/jssr.v8i3.4096

Abstract

Abstract: An major part of Indonesia's economy is tourism. Accurate forecast techniques are necessary due to the variation in the amount of domestic tourists visiting different provinces. The goal of this study is to use Artificial Neural Networks (ANN) and the backpropagation technique to create a prediction model. The BPS data utilized spans the years 2018–2024. A binary sigmoid function was used to normalize the data, which were then divided into training and testing sets and trained until the MSE was as low as possible. High forecast accuracy is demonstrated by the results. It is anticipated that the model would facilitate data-driven decision-making in the administration of the tourist industry. Keyword: artificial neural network, backpropagation, prediction, domestic travel, and tourism. Abstrak: Sektor pariwisata memainkan peran yang signifikan dalam pertumbuhan ekonomi Indonesia. Ada cara untuk memprediksi jumlah wisatawan yang datang ke nusantara ke berbagai provinsi. Tujuan dari penelitian ini adalah untuk menggunakan algoritma backpropagation Jaringan Syaraf Tiruan (JST) untuk membuat model yang dapat memprediksi jumlah wisatawan yang akan datang ke setiap provinsi. Data mencakup perjalanan wisatawan dari 2018 hingga 1924, menurut BPS. Data dibagi menjadi data pelatihan dan pengujian setelah dinormalisasi menggunakan fungsi sigmoid biner. Model JST dilatih untuk mencapai nilai MSE minimal. Hasil latihan menunjukkan bahwa JST sangat akurat dalam memprediksi jumlah perjalanan wisatawan. Penelitian ini dimaksudkan untuk berfungsi sebagai referensi dalam penggunaan data dalam proses pengambilan keputusan di industri pariwisata. Kata kunci: wisatawan nusantara; jaringan syaraf tiruan; backpropagation; prediksi; pariwisata.
PENGARUH GAYA KEPEMIMPINAN TRANSFORMASIONAL KEPALA SEKOLAH, BUDAYA ORGANISASI DAN KOMPETENSI KERJA GURU ASN DAN NON ASN TERHADAP KOMITMEN KINERJA GURU UPT SDN 016505 Faulia Anggeraini; Dang Panagaman Tamba
JOURNAL OF SCIENCE AND SOCIAL RESEARCH Vol. 8 No. 3 (2025): August 2025
Publisher : Smart Education

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.54314/jssr.v8i3.4097

Abstract

Abstract: One of the standards that must be met in the implementation of education is the competency standard of educators and education personnel. According to Law Number 14 of 2005 concerning Teachers and Lecturers, Article 1 paragraph 1 states that "teachers are professional educators with the main task of educating, teaching, guiding, directing, training, assessing and evaluating students in the formal education path, basic education, and secondary education." Based on the disclosure of factual phenomena, data, theories, and relevant previous research presented above, the researcher is interested in conducting research by selecting the title "The Influence of the Principal's Transformational Leadership Style, Organizational Culture, and Work Competence of ASN and Non-ASN Teachers on Teacher Performance Commitment at UPT SDN. 016505 Taman Sari, Pulau Bandring District, Asahan Regency." There is a significant influence of Transformational Leadership Style, Organizational Culture, and Competence on Teacher Commitment and Performance at UPT SDN 016505 Taman Sari, Pulau Bandring District, Asahan Regency. This is proven based on the results of research conducted by researchers where the significance value (sig) of 0.001 is smaller than the Probability of 0.05, so it can be concluded that H0 is rejected and Ha is accepted, which means that "There is a significant influence of Transformational Leadership Style, Organizational Culture, and Competence on Teacher Commitment and Performance at UPT SDN 016505 Taman Sari, Pulau Bandring District, Asahan Regency." Keywords: Style, Leadership, Transformational Abstrak: Salah satu standar yang harus dipenuhi dalam pelaksanaan pendidikan adalah standar kompetensi pendidik dan tenaga kependidikan. Menurut Undang-Undang Nomor 14 Tahun 2005 tentang Guru dan Dosen pasal 1 ayat 1 menyebutkan “guru adalah pendidik profesional dengan tugas utama mendidik, mengajar, membimbing, mengarahkan, melatih, menilai dan mengevaluasi siswa pada jalu rpendidikan formal, pendidikan dasar, dan pendidikan menengah”. Berdasarkan pengungkapan fenomena faktual, data, teori dan penelitian terdahulu yang relevan dikemukakan di atas, peneliti tertarik untuk meneliti dengan memilih judul “Pengaruh Gaya Kepemimpinan Transformasional Kepala Sekolah, Budaya Organisasi dan Kompetensi Kerja Guru ASN dan non ASN terhadap Komitmen Kinerja Guru UPT SDN. 016505 Taman Sari Kecamatan Pulau Bandring Kabupaten Asahan”.Adanya Pengaruh Gaya Kepemimpinan Transformasional, Budaya Organisasi, dan Kompetensi yg signifikan terhadap Komitmen dan Kinerja Guru di UPT SDN 016505 Taman Sari Kecamatan Pulau Bandring Kabupaten Asahan, hal ini dibuktikan berdasarkan hasil penelitian yang dilakukan peneliti dimana nilai signifikansi (sig) sebesar 0.001 lebih kecil dari Probabilitas 0.05, sehingga dapat disimpulkan bahwa H0 ditolak dan Ha diterima, yang berarti bahwa “Adanya Pengaruh Gaya Kepemimpinan Transformasional, Budaya Organisasi, dan Kompetensi yg signifikan terhadap Komitmen dan Kinerja Guru Audit di UPT SDN 016505 Taman Sari Kecamatan Pulau Bandring Kabupaten Asahan. Kata kunci: Gaya, Kepemimpinan, Transformasional
PENGARUH INDEKS PEMBANGUNAN MANUSIA DAN LAJU PERTUMBUHAN EKONOMI TERHADAP TINGKAT PENGANGGURAN TERBUKA DI KOTA MEDAN TAHUN 2003-2024 Adetia Azmi Tanjung; Hajar Affiah; Inda Arfa Syera
JOURNAL OF SCIENCE AND SOCIAL RESEARCH Vol. 8 No. 3 (2025): August 2025
Publisher : Smart Education

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.54314/jssr.v8i3.4098

Abstract

Abstract: The purpose of this study is to determine the effect of the Human Development Index and the Economic Growth Rate on the Open Unemployment Rate in Medan City from 2003 to 2024. The data used in this study is time series data for the period 2003-2024 sourced from the Central Statistics Agency (BPS) of Medan City. This study uses multiple linear analysis with the Ordinary Least Square (OLS) model processed with the eviews data processing tool. The results of the t-test research on eviews data processing, the probability of the Human Development Index is 0.0000. Where 0.0000 <0.05 so it is concluded that the Human Development Index has a significant effect on the Open Unemployment Rate. Then the variable Economic Growth Rate obtained a probability value of 0.0825. Where 0.0825> 0.05 so it can be concluded that the Economic Growth Rate does not have a partial effect on the Open Unemployment Rate. Then finally the f test was carried out. Where the probability value of the f statistic was 0.000001. This means that the Human Development Index and Economic Growth Rate have a simultaneous effect on the Open Unemployment Rate in Medan City. Keywords: Human Development Index, Economic Growth Rate, Open Unemployment Rate Abstrak: Tujuan penelitian ini untuk mengetahui pengaruh Indeks Pembangunan Manusia dan Laju Pertumbuhan Ekonomi terhadap Tingkat Pengangguran Terbuka di Kota Medan tahun 2003 sampai dengan tahun 2024. Data yang digunakan dalam penelitian ini adalah data time series dalam kurun waktu 2003-2024 yang bersumber dari Badan Pusat Statistik (BPS) Kota Medan. Penelitian ini menggunakan analisis linear berganda dengan model Ordinary Least Square (OLS) yang diolah dengan alat bantu olah data eviews. Hasil penelitian uji t pada olah data eviews, probabilitas Indeks Pembangunan Manusia sebesar 0.0000. Dimana 0.0000 < 0,05 sehingga disimpulkan Indeks Pembangunan Manusia berpengaruh signifikan terhadap Tingkat Pengangguran Terbuka. Kemudian variabel Laju Pertumbuhan Ekonomi diperoleh nilai probabilitas 0.0825. Dimana 0.0825 > 0.05 sehingga dapat disimpulkan bahwa Laju Pertumbuhan Ekonomi tidak berpengaruh secara parsial terhadap Tingkat Pengangguran Terbuka. Kemudian terakhir dilakukan uji f. Dimana nilai prob f statistiknya 0.000001. Artinya Indeks Pembangunan Manusia dan Laju Pertumbuhan Ekonomi berpengaruh secara simultan terhadap Tingkat Pengangguran Terbuka di Kota Medan.  Kata kunci: Indeks Pembangunan Manusia, Laju Pertumbuhan Ekonomi, Tingkat Pengangguran Terbuka
PEMANFAATAN TEKNOLOGI IOT PADA SISTEM MONITORING KELEMBABAN TANAH BIBIT KELAPA SAWIT Adi Mas Afandi; Hainur Rasyid
JOURNAL OF SCIENCE AND SOCIAL RESEARCH Vol. 8 No. 3 (2025): August 2025
Publisher : Smart Education

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.54314/jssr.v8i3.4099

Abstract

Abstract Oil palms are a leading plantation commodity in Indonesia. Fresh Fruit Bunches (FFB) are one of the world's best-selling palm oil products. Fresh fruit bunches (FFB) are a popular processed palm oil product used as a raw material. Producing high-quality, superior palm oil requires careful care from an early age, starting with selecting the best seeds and continuing through the planting and care of the seedlings. One way to care for oil palm seedlings is to maintain soil moisture. Maintaining soil moisture requires regular daily watering. The current watering process is considered highly ineffective and inefficient, requiring extensive labor and time to water all the seedlings on a large scale. Therefore, a system is needed that can automatically water and control the soil moisture of oil palm seedlings. Using IoT technology, the NodeMCU ESP8266 controller module integrated with a soil moisture sensor can automatically water plants and control the soil moisture of oil palm seedlings directly or online. This system certainly simplifies oil palm seedling care. Keywords: IOT, NodeMCU ESP8266, Soil Moisture, Soil Moisture, Palm Oil Seedlings Abstrak: Tanaman kelapa sawit merupakan komoditas perkebunan primadona di Indonesia. Salah satu produk tanaman kelapa sawit yang memiliki kualitas mutu terbaik di dunia adalah TBS (Tandan Buah Segar). TBS merupakan salah satu produk kelapa sawit olahan populer yang digunakan sebagai bahan baku. Untuk mendapatkan kualitas buah sawit yang baik dan unggul diperlukan perawatan sejak dini. Mulai dari pemilihan biji bibit kelapa sawit yang terbaik hingga proses penanaman dan perawatan bibit. Salah satu bentuk perawatan bibit kelapa sawit adalah menjaga kelembaban tanah pada bibit kepala sawit. Untuk menjaga kelembaban tanah bibit kelapa sawit, diperlukan penyiraman yang rutin setiap harinya. Proses penyiraman yang ada saat ini dikategorikan sangat tidak efektif dan efisian. Karena membutuhkan banyak pekerja dan waktu yang lama untuk dapat menyiram seluruh bibit kelapa sawit dalam skala jumlah yang banyak. Maka dibutuhkan sebuah sistem yang dapat menyiram secara otomatis serta mengontrol kelembaban tanah bibit kelapa sawit. Dengan teknologi IOT menggunakan modul kontroler NodeMCU ESP8266 yang diintegrasikan dengan sensor Soil Moisture dapat menyiram tanaman secara otomatis dan mengontrol kelembaban tanah bibit kelapa sawit secara langsung maupun online. Tentunya sistem ini memberikan kemudahan dalam perawatan bibit kelapa sawit. Kata kunci: IOT, NodeMCU ESP8266, Soil Moisture, Kelembaban Tanah, Bibit Kelapa Sawit
PENGARUH ATRIBUT PRODUK TERHADAP KEPUTUSAN PEMBELIAN PRODUK SKINCARE LOKAL PADA KALANGAN GEN Z DI KOTA LANGSA Selvi Mai Hetti; Israul Husna; Riza Rona; Mutia Novita; Masyittah Masyittah
JOURNAL OF SCIENCE AND SOCIAL RESEARCH Vol. 8 No. 3 (2025): August 2025
Publisher : Smart Education

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.54314/jssr.v8i3.4101

Abstract

Abstract: This study aims to analyze the influence of product attributes, such as brand, packaging, price, product quality, and service, on purchasing decisions for local skincare products among Gen Z in Langsa City. The research method used is a quantitative method with a descriptive research design and simple linear regression analysis. Data were collected through questionnaires distributed to 97 respondents selected using a purposive sampling technique. The results of the t-test indicate that product attributes have a significant influence on purchasing decisions with a calculated t-value of 8.363, > t-table 1.661, with a significance value of 0.000 (p < 0.05). The coefficient of determination (R²) value of 0.714 indicates that 71.4% of purchasing decisions can be explained by product attributes. Keywords: Product Attributes, Purchasing Decisions, Local Skincare Abstrak: Penelitian ini bertujuan untuk menganalisis pengaruh atribut produk, seperti merek, kemasan, harga, kualitas produk, dan pelayanan, terhadap keputusan pembelian produk skincare lokal di kalangan Gen Z di Kota Langsa. Metode penelitian yang digunakan adalah metode kuantitatif dengan desain penelitian deskriptif dan analisis regresi linear sederhana. Data dikumpulkan melalui kuesioner yang dibagikan kepada 97 responden yang dipilih dengan teknik purposive sampling. Hasil uji t menunjukkan bahwa atribut produk memiliki pengaruh signifikan terhadap keputusan pembelian dengan nilai t hitung sebesar 8,363, > t tabel 1,661, dengan nilai signifikansi 0,000 (p < 0,05). Nilai koefisien determinasi (R²) sebesar 0,714 mengindikasikan bahwa 71,4% keputusan pembelian dapat dijelaskan oleh atribut produk. Kata kunci: Atribut Produk, Keputusan Pembelian, Skincare Lokal
PENGARUH SELF DISCLOSURE TERHADAP SELF CONFIDENCE PENGGUNA SECOND ACCOUNT INSTAGRAM PADA GENERASI Z SISWA SMK NEGERI 1 JORLANG HATARAN Fikriyah Iftinan Fauzi; Walyono Walyono; Emma Fauziah
JOURNAL OF SCIENCE AND SOCIAL RESEARCH Vol. 8 No. 3 (2025): August 2025
Publisher : Smart Education

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.54314/jssr.v8i3.4102

Abstract

Abstract: This study aims to examine the influence of self-disclosure on self-confidence among students who use second Instagram accounts at the SMK Negeri 1 Jorlang Hataran. The research employed a quantitative method with a sample of 180 students. The sampling technique used was convenience sampling. Data collection methods involved validated and reliable self-disclosure and self confidence scales. Data analysis utilized simple linear regression, resulting in a significant regression value of P = 0.027 (< 0.05), indicating a significant influence of self-disclosure on self-confidence with a coefficient of determination (R²) of 0.027 or a contribution of 2.7%. The findings reveal that self-disclosure has a positive and significant impact on self-confidence. This means that the higher the self-disclosure level of students, the higher their self-confidence. Data categorization showed that the majority of respondents were in the moderate to high categories for both self-disclosure and self-confidence, with empirical means exceeding the hypothetical means, indicating a positive impact. Keywords: self-disclosure; self-confidence; second account; Instagram; students Abstrak: Penelitian ini bertujuan untuk mengetahui pengaruh self-disclosure terhadap self-confidence pada siswa pengguna second account Instagram di SMK Negeri 1 Jorlang Hataran. Penelitian ini menggunakan metode kuantitatif dengan jumlah sampel sebanyak 180 siswa. Teknik pengambilan sampel menggunakan convenience sampling. Metode pengumpulan data menggunakan skala self-disclosure dan self-confidence yang telah divalidasi dan reliabel. Analisis data yang digunakan adalah regresi linear sederhana dengan hasil signifikan regresi sebesar P = 0,027 (< 0,05), yang berarti terdapat pengaruh antara self-disclosure terhadap self-confidence dengan koefisien determinasi (R²) sebesar 0,027 atau sumbangsih sebesar 2,7%. Hasil penelitian menunjukkan bahwa self-disclosure memiliki pengaruh positif dan signifikan terhadap self-confidence. Artinya, semakin tinggi tingkat self-disclosure siswa, semakin tinggi pula self-confidence mereka. Kategori data menunjukkan mayoritas responden berada pada kategori sedang dan tinggi untuk self-disclosure dan self-confidence, di mana mean empiris self-disclosure dan self-confidence lebih besar dari mean hipotetik, menunjukkan pengaruh positif. Kata kunci: self-disclosure; self-confidence; second account; Instagram; siswa 
EVALUASI MODEL HYBRID NAIVE BAYES-XGBOOST UNTUK KLASIFIKASI SENTIMEN NETIZEN TERHADAP ISU FREE PALESTINE PADA PLATFORM X DI INDONESIA TAHUN 2025 Richi Andrianto; Mustopa Husein Lubis; Urfi Utami; Asep Supriyanto
JOURNAL OF SCIENCE AND SOCIAL RESEARCH Vol. 8 No. 3 (2025): August 2025
Publisher : Smart Education

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.54314/jssr.v8i3.4103

Abstract

Abstract: The Palestinian conflict has become a global issue that has triggered significant public responses, especially through social media platforms. This study aims to evaluate the performance of a hybrid Naïve Bayes–XGBoost model in classifying netizen sentiment toward the Free Palestine issue on platform X (formerly Twitter) in the year 2025. Data were collected using the X (Twitter) API with keywords such as #freepalestine and #savegaza, then processed through a series of preprocessing stages and sentiment labeling using a lexicon-based approach. The dataset was then split into 80% training data and 20% testing data to compare the performance of the baseline Naïve Bayes model and the hybrid model. The evaluation results show that the baseline Naïve Bayes model achieved an accuracy of 75.7% and an F1-score of 76%, while the hybrid Naïve Bayes–XGBoost model achieved a significantly higher accuracy of 95.5% and an F1-score of 96%. These findings indicate that integrating the two algorithms improves both accuracy and balance in sentiment classification, especially for unstructured and imbalanced data. This study recommends the use of hybrid models for public opinion analysis on social media and suggests further development using deep learning approaches. Keywords: Sentiment Analysis, Free Palestine, Naïve Bayes, XGBoost, Hybrid Model Abstrak: Konflik Palestina menjadi isu global yang memicu respons besar dari masyarakat dunia, terutama melalui media sosial. Penelitian ini bertujuan untuk mengevaluasi performa model hybrid Naïve Bayes–XGBoost dalam mengklasifikasikan sentimen netizen terhadap isu Free Palestine di platform X (Twitter) tahun 2025. Data dikumpulkan menggunakan X (Twitter) API dengan kata kunci #freepalestine dan #savegaza, lalu diproses melalui tahapan preprocessing, dan pelabelan menggunakan pendekatan lexicon-based. Selanjutnya, data dibagi menjadi data latih (80%) dan data uji (20%) untuk membandingkan performa antara model Naïve Bayes dasar dan model hybrid. Hasil evaluasi menunjukkan bahwa model Naïve Bayes dasar menghasilkan akurasi 75,7% dan F1-score 76%, sedangkan model hybrid Naïve Bayes–XGBoost mencapai akurasi 95,5% dan F1-score 96%. Temuan ini menunjukkan bahwa integrasi kedua algoritma mampu meningkatkan akurasi dan keseimbangan klasifikasi sentimen, khususnya pada data yang tidak terstruktur dan imbalanced. Penelitian ini merekomendasikan penggunaan model hybrid untuk analisis opini publik dimedia sosial, serta pengembangan lebih lanjut menggunakan pendekatan deep learning. Kata kunci: Sentimen, Free Palestine, Naïve Bayes, XGBoost, Hybrid Model

Page 246 of 407 | Total Record : 4061

 244   245   246   247   248 

Filter by Year

2018 2026


Reset
Filter By Issues
All Issue Vol. 9 No. 4 (2026): August 2026 (1) Vol. 9 No. 3 (2026): June 2026 Vol. 9 No. 2 (2026): April 2026 Vol. 9 No. 1 (2026): February 2026 Vol 9, No 1 (2026): February 2026 Vol 8, No 4 (2025): November 2025 Vol. 8 No. 4 (2025): November 2025 Vol. 8 No. 3 (2025): August 2025 Vol 8, No 3 (2025): August 2025 Vol. 8 No. 2 (2025): May 2025 Vol 8, No 2 (2025): May 2025 Vol 8, No 1 (2025): February 2025 Vol. 8 No. 1 (2025): February 2025 Vol 7, No 4 (2024): November 2024 Vol. 7 No. 4 (2024): November 2024 Vol. 7 No. 3 (2024): August 2024 Vol 7, No 3 (2024): August 2024 Vol 7, No 2 (2024): May 2024 Vol. 7 No. 2 (2024): May 2024 Vol 7, No 1 (2024): February 2024 Vol. 7 No. 1 (2024): February 2024 Vol 6, No 3 (2023): October 2023 Vol. 6 No. 3 (2023): October 2023 Vol 6, No 2 (2023): June 2023 Vol. 6 No. 2 (2023): June 2023 Vol. 6 No. 1 (2023): February 2023 Vol 6, No 1 (2023): February 2023 Vol 5, No 3 (2022): October 2022 Vol. 5 No. 3 (2022): October 2022 Vol. 5 No. 2 (2022): June 2022 Vol 5, No 2 (2022): June 2022 Vol. 5 No. 1 (2022): February 2022 Vol 5, No 1 (2022): February 2022 Vol. 4 No. 3 (2021): October 2021 Vol 4, No 3 (2021): October 2021 Vol. 4 No. 2 (2021): June 2021 Vol 4, No 2 (2021): June 2021 Vol 4, No 1 (2021): February 2021 Vol. 4 No. 1 (2021): February 2021 Vol 3, No 2 (2020): August 2020 Vol. 3 No. 2 (2020): August 2020 Vol 3, No 1 (2020): February 2020 Vol. 3 No. 1 (2020): February 2020 Vol 2, No 2 (2019): August 2019 Vol. 2 No. 2 (2019): August 2019 Vol. 2 No. 1 (2019): February 2019 Vol 2, No 1 (2019): February 2019 Vol 1, No 2 (2018): August 2018 Vol 1, No 2 (2018): August 2018 Vol. 1 No. 2 (2018): August 2018 Vol 1, No 1 (2018): February 2018 Vol. 1 No. 1 (2018): February 2018 Vol 1, No 1 (2018): February 2018 More Issue