cover
Article Per Year (5 Year)
All
Home Page
OAI Link
Editorial Team
Contact
Reviewer
Google Scholar
Contact Name
Rusliadi
Contact Email
garuda@apji.org
Phone
+6282135809779
Journal Mail Official
Febri@apji.org
Editorial Address
Jln. Perum Cluster G11 Nomor 17 Jl. Plamongan Indah, Pedurungan, Semarang, Provinsi Jawa Tengah, 50195
Location
Kota semarang,
Jawa tengah
INDONESIA
Polygon: Jurnal Ilmu Komputer dan Ilmu Pengetahuan Alam
Published by Asosiasi Riset Ilmu Matematika dan Sains Indonesia
ISSN : 30326249     EISSN : 30465419     DOI : 10.62383
Core Subject : Science,
Computer Science & IT
Jurnal ini adalah jurnal Ilmu Komputer dan Ilmu Pengetahuan Alam yang bersifat peer-review dan terbuka. Bidang kajian dalam jurnal ini termasuk sub rumpun Ilmu Komputer, dan Ilmu Pengertahuan Alam.
Arjuna Subject : Ilmu Komputer (semua kategori) - Ilmu Komputer (Lain-Lain)
Articles 101 Documents
 7   8   9   10   11 
Evaluasi Efektivitas Model Klasifikasi Sentimen untuk Analisis Opini Publik terhadap Kebijakan Lingkungan Berdasarkan Data Media Sosial Berbahasa Indonesia Dada Suhaida; Adisti Primi Wulan; Rosanti Rosanti; Dianna Dianna
Polygon : Jurnal Ilmu Komputer dan Ilmu Pengetahuan Alam Vol. 2 No. 2 (2024): Maret: Polygon : Jurnal Ilmu Komputer dan Ilmu Pengetahuan Alam
Publisher : Asosiasi Riset Ilmu Matematika dan Sains Indonesia

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.62383/polygon.v2i2.951

Abstract

Background: Public opinion analysis has become increasingly important in the digital era, where social media platforms generate large-scale textual data reflecting public perceptions toward environmental policies. Advances in Natural language processing (NLP) and machine learning enable systematic sentiment classification to support data-driven decision-making. Objective: This study aims to evaluate the effectiveness of several sentiment classification models in analyzing Indonesian-language social media data related to environmental policies. Method: The research employed a text mining pipeline including data crawling, preprocessing (case folding, tokenization, stopword removal, and stemming), and vectorization using TF-IDF. Three classification models Logistic Regression, Support Vector Machine (SVM), and Long Short-Term Memory (LSTM) were trained and evaluated using accuracy and F1-score metrics. Results: Experimental findings indicate that LSTM achieved the highest performance with 91.7% accuracy and 91.2% F1-score, outperforming SVM (88.5%) and Logistic Regression (84.2%). Sentiment distribution analysis shows that public opinion is dominated by positive sentiment (47.5%), followed by neutral (32.0%) and negative (20.5%). Overall: The results demonstrate that deep learning-based models provide more robust contextual understanding and more reliable sentiment mapping for environmental policy analysis.

Page 11 of 11 | Total Record : 101

 7   8   9   10   11 

Filter by Year

2023 2026


Reset
Filter By Issues
All Issue Vol. 4 No. 1 (2026): Januari : Polygon : Jurnal Ilmu Komputer dan Ilmu Pengetahuan Alam Vol. 3 No. 6 (2025): November : Polygon : Jurnal Ilmu Komputer dan Ilmu Pengetahuan Alam Vol. 3 No. 5 (2025): September : Polygon : Jurnal Ilmu Komputer dan Ilmu Pengetahuan Alam Vol. 3 No. 4 (2025): Juli : Polygon : Jurnal Ilmu Komputer dan Ilmu Pengetahuan Alam Vol. 3 No. 3 (2025): Mei: Polygon : Jurnal Ilmu Komputer dan Ilmu Pengetahuan Alam Vol. 3 No. 2 (2025): Polygon : Jurnal Ilmu Komputer dan Ilmu Pengetahuan Alam Vol. 3 No. 1 (2025): Polygon : Jurnal Ilmu Komputer dan Ilmu Pengetahuan Alam Vol. 2 No. 6 (2024): November : Polygon : Jurnal Ilmu Komputer dan Ilmu Pengetahuan Alam Vol. 2 No. 5 (2024): September : Polygon : Jurnal Ilmu Komputer dan Ilmu Pengetahuan Alam Vol. 2 No. 4 (2024): Juli: Polygon : Jurnal Ilmu Komputer dan Ilmu Pengetahuan Alam Vol. 2 No. 3 (2024): Mei: Polygon : Jurnal Ilmu Komputer dan Ilmu Pengetahuan Alam Vol. 2 No. 2 (2024): Maret: Polygon : Jurnal Ilmu Komputer dan Ilmu Pengetahuan Alam Vol. 1 No. 6 (2023): November : Polygon : Jurnal Ilmu Komputer dan Ilmu Pengetahuan Alam Vol. 1 No. 5 (2023): September : Polygon : Jurnal Ilmu Komputer dan Ilmu Pengetahuan Alam Vol. 1 No. 2 (2023): Maret : Polygon : Jurnal Ilmu Komputer dan Ilmu Pengetahuan Alam More Issue