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
Fadida Zanetti Junaedy
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 
Komparasi Algoritma Support Vector Machine Dan Naïve Bayes Pada Analisis Sentimen Formula-E Jakarta Tahun 2022 Fadida Zanetti Junaedy; Rachmat Hidayat Insani; 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

Kota Jakarta berencana untuk mengadakan acara balap Formula E untuk mempromosikan mobil listrik sebagai kendaraan masa depan. Pandemi Covid-19 yang melanda Jakarta membuat rencana tersebut sempat ditunda. Penundaan tersebut sempat menimbulkan polemik di masyarakat di media sosial karena kondisi Jakarta yang sedang dilanda Covid-19 namun pemerintah kota Jakarta tetap ingin menggelar Formula E dengan membayar uang komitmen kepada pihak penyelenggara yang jumlahnya tidak sedikit. Indonesia juga menjadi negara pertama di Asia Tenggara yang telah menyelenggarakan balapan Formula E di Jakarta, sejak awal rencananya gelaran event ini banyak menimbulkan pro dan kontra bahkan setelah selesai gelarannya pun masih ramai dibicarakan di media sosial. Perlu dilakukan penelitian untuk melihat seberapa besar dampak dari terjadi gelaran event tersebut, diharapkan dengan penelitian ini dapat bermanfaat dalam penelitian mengenai opini masyarakat lainnya. Peneliti menggunakan analisis sentimen karena salah satu teknik yang tepat untuk pengelolaan dataset. Terdapat 1051 opini pengguna youtube yang diambil dari 2 video dan juga twitter mendapatkan 538 opini positif dan 513 opini negatif. Data tersebut diklasifikasikan menggunakan algoritma Support Vector Machine dan Naïve Bayes. Hasil penelitian yang telah dilakukan mendapatkan hasil akurasi Naïve Bayes lebih baik daripada Support Vector Machine sebesar 70.57%.
Co-Authors Imam Santoso Rachmat Hidayat Insani