STMIK BANJARBARUSTMIK BANJARBARU

Progresif: Jurnal Ilmiah KomputerProgresif: Jurnal Ilmiah Komputer

Opini masyarakat terhadap kinerja Trans Semarang yang ramai dibicarakan di media sosial X, sehingga menimbulkan banyak pro dan kontra. Analisis sentimen hadir sebagai cara untuk memahami opini publik, meneliti pendapat dan sikap individu terhadap suatu objek. Dengan menggunakan algoritma Random Forest dalam pengklasifikasian data, penelitian ini mengukur akurasi tingkat nilai sentimen pengguna X terhadap kinerja Trans Semarang. Dataset diambil dengan kata kunci “Trans Semarang dan melalui proses crawling, pre‑processing, pelabelan manual, serta ekstraksi fitur TF‑IDF. Hasil evaluasi menunjukkan akurasi 81%, presisi rata‑rata 80%, recall 80%, dan f‑measure 80%, menandakan Random Forest efektif untuk klasifikasi sentimen positif, netral, dan negatif.

Analisis sentimen data dari platform X menunjukkan mayoritas komentar positif (47,43%) terhadap Trans Semarang, diikuti netral (37,28%) dan negatif (15,29%).Model Random Forest mampu mengklasifikasikan sentimen dengan akurasi 81%.Hasil ini menunjukkan potensi penggunaan platform media sosial dan teknik machine learning untuk memantau persepsi publik guna mendukung pengambilan keputusan manajemen Trans Semarang.

Saran penelitian lanjutan pertama adalah mengkaji pengaruh konteks geografis terhadap sentimen publik Trans Semarang, misalnya membandingkan perbedaan persepsi di wilayah pinggiran dan pusat kota; saran kedua adalah mengintegrasikan metode deep learning seperti BERT Indonesian untuk meningkatkan akurasi klasifikasi sentimen, terutama pada teks yang panjang dan kompleks; saran ketiga berkaitan dengan pengembangan dashboard real‑time yang menampilkan analisis sentimen secara harian, sehingga manajemen dapat segera menanggapi isu‑isu negatif yang muncul. Dengan pendekatan ini, penelitian dapat memperdalam pemahaman tentang dinamika opini publik dan menyediakan alat bantu operasional bagi pengelola Trans Semarang.

Read online
File size387.47 KB
Pages11
DMCAReport

Related /

ads-block-test