Article Per Year (5 Year)
p-Index From 2019 - 2024
0.23
P-Index
This Author published in this journals
All Journal IKRA-ITH Informatika : Jurnal Komputer dan Informatika
Agistia Yuliawati
Sekolah Tinggi Ilmu Komputer Cipta Karya Informatika
Computer Science & IT

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

Found 1 Documents
Search

 1 
Analisis Sentimen Terhadap Layanan Internet Di Indonesia Menggunakan Metode K-Nearest Neighbor Ade Septiansyah; Agistia Yuliawati; Imam Santoso
IKRA-ITH Informatika : Jurnal Komputer dan Informatika Vol 7 No 2 (2023): IKRAITH-INFORMATIKA Vol 7 No 2 Juli 2023
Publisher : Fakultas Teknik Universitas Persada Indonesia YAI

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

Abstract

Sejarah internet Indonesia dimulai pada awal tahun 1990-an. Saat itu jaringan internet di Indonesia lebih dikenal sebagai paguyuban network, di mana semangat kerjasama, kekeluargaan dan gotong royong sangat hangat dan terasa di antara para pelakunya. Agak berbeda dengan suasana Internet Indonesia pada perkembangannya kemudian yang terasa lebih komersial dan individual di sebagian aktivitasnya, terutama yang melibatkan perdagangan Internet. Sejak 1988, ada pengguna awal Internet di Indonesia yang memanfaatkan dan untuk mengakses internet. Analisis sentimen terhadap lamabatnya internet diindonesia ini sangat penting untuk masyarakat indonesia. Tanggapan klasifikasi menjadi sentien positif dan negatif menggunakan metode K-Nearest Neighbor. Pelabelan data dapat dilakukan dengan manual yang di data pada microsoft excel dengan status positif dan negatif yang di proses oleh rapidminer. Dari 378 opini pengguna youtube yang berhasil dikumpulkan, didapat 121 opini positif dan 253 opini negatif. Kemudian, data tersebut diklasifikasikan mengunakan algoritma K-Nearrest Neighbor, selanjutnya dilakukan optimasi dengan menggunakan Rapidminer. Sehingga penelitian yang telah dilakukan mendapatkan hasil akurasi sebesar 75.42% menggunakan K-Nearrest Neighbor sedangkan menggunaan Naïve Bayes 60,17%. Ada peningkatan hasil akurasi yang signifikan, membuktikan bahwa penggunaan seleksi K-Nearrest Neighbor mempengaruhi untuk meningkatkatkan hasil akurasi dibandingan Naïve bayes. Oleh karena itu saya membuat jurnal ini menggunakan metode K-Nearrest Neighbor
Co-Authors Ade Septiansyah Imam Santoso