PIPI
JOISIE (Journal Of Information Systems And Informatics Engineering)JOISIE (Journal Of Information Systems And Informatics Engineering)Serangan ransomware pada pusat data nasional Indonesia menjadi topik yang banyak dibicarakan di masyarakat. YouTube menjadi platform utama untuk menyebarkan informasi dan masyarakat beropini. Penelitian ini bertujuan untuk mengidentifikasi sentimen publik mengenai penanganan pemerintah terhadap serangan ransomware melalui analisis komentar di kanal YouTube CNN Indonesia dan MetroTV. Data dikumpulkan menggunakan teknik web scraping dan dimasukkan ke dalam model klasifikasi dengan tiga label yaitu sentimen positif, netral, dan negatif. Tiga model machine learning yang akan digunakan adalah SVM, Random Forest, dan Naïve Bayes, dengan dua skenario pengujian yaitu menggunakan Synthetic Minority Over-sampling Technique (SMOTE) dan tanpa SMOTE. Penerapan SMOTE meningkatkan akurasi model, terutama pada SVM yang mencapai 96%. Hasil penelitian menunjukkan bahwa mayoritas komentar mengungkapkan sentimen negatif terhadap kinerja pemerintah. Penelitian ini akan memberikan pemahaman mengenai persepsi publik terhadap isu keamanan siber di Indonesia dan efektivitas SMOTE dalam analisis sentimen.
Dari tahap validasi dikonfirmasi bahwa model yang dilatih menggunakan SMOTE memberikan akurasi prediksi yang lebih tinggi pada semua kategori sentimen dibandingkan model tanpa SMOTE.Dengan SMOTE, akurasi model berkisar antara 89% - 96%, sedangkan tanpa SMOTE hanya mencapai 76% - 80%.Metode Support Vector Machine (SVM) memberikan performa terbaik dengan akurasi tertinggi mencapai 96% saat SMOTE diterapkan.Dengan demikian, penelitian ini memberikan kontribusi signifikan dalam mendemonstrasikan keunggulan SMOTE dalam meningkatkan akurasi model machine learning pada dataset yang tidak seimbang.Analisis sentimen menunjukkan bahwa mayoritas komentar memiliki sentimen negatif (4728 data), diikuti oleh sentimen netral (1406 data) dan sentimen positif (345 data).Hasil penelitian ini diharapkan dapat menjadi landasan bagi evaluasi dan pengambilan kebijakan pemerintah, khususnya dalam memperbaiki kinerja dan respons terhadap isu-isu kritis seperti keamanan data masyarakat.
Berdasarkan hasil penelitian, disarankan untuk melakukan studi lanjutan dengan fokus pada pengembangan teknik-teknik analisis sentimen yang lebih canggih dan akurat. Penelitian ini dapat mengeksplorasi metode-metode machine learning yang lebih kompleks, seperti deep learning atau teknik-teknik pengolahan bahasa alami (NLP) yang lebih canggih. Selain itu, penelitian lanjutan dapat berfokus pada analisis sentimen yang lebih spesifik, seperti mengidentifikasi faktor-faktor yang mempengaruhi sentimen negatif terhadap kinerja pemerintah dalam menangani serangan ransomware. Dengan demikian, penelitian ini dapat memberikan kontribusi lebih dalam memahami persepsi publik dan membantu pemerintah dalam meningkatkan respons dan layanan publik di masa depan.
- ANALISIS SENTIMEN PUBLIK ATAS RESPONS PEMERINTAH PADA SERANGAN RANSOMWARE DENGAN PENDEKATAN MACHINE LEARNING... ejournal.pelitaindonesia.ac.id/index.php/JOISIE/article/view/4764ANALISIS SENTIMEN PUBLIK ATAS RESPONS PEMERINTAH PADA SERANGAN RANSOMWARE DENGAN PENDEKATAN MACHINE LEARNING ejournal pelitaindonesia ac index php JOISIE article view 4764
- Analisis sentimen komentar youtube terhadap Anies Baswedan sebagai bakal calon presiden 2024 menggunakan... doi.org/10.37859/coscitech.v4i1.4790Analisis sentimen komentar youtube terhadap Anies Baswedan sebagai bakal calon presiden 2024 menggunakan doi 10 37859 coscitech v4i1 4790
- Analisis Sentimen Pengunaaan Aplikasi Kinemaster Menggunakan Metode Naive Bayes | Jurnal Ilmiah... ejurnal.snn-media.com/index.php/jics/article/view/24Analisis Sentimen Pengunaaan Aplikasi Kinemaster Menggunakan MetodeANaiveABayes Jurnal Ilmiah ejurnal snn media index php jics article view 24
| File size | 474.34 KB |
| Pages | 11 |
| DMCA | Report |
Related /
PIPI Sistem informasi persediaan barang menjadi solusi yang efektif dalam mengelola dan memantau stok barang di perusahaan. Metode pengelolaan manual seringSistem informasi persediaan barang menjadi solusi yang efektif dalam mengelola dan memantau stok barang di perusahaan. Metode pengelolaan manual sering
PIPI Hal ini dikarenakan pemeriksaan stunting masih dilakukan secara manual. Oleh karena itu, dirancang aplikasi pendeteksi stunting pada balita menggunakanHal ini dikarenakan pemeriksaan stunting masih dilakukan secara manual. Oleh karena itu, dirancang aplikasi pendeteksi stunting pada balita menggunakan
PIPI Penggunaan model face recognition tentu memiliki spesifikasi yang lebih besar dibandingkan Cosine Similarity. Model Cosine Similarity dalam proses penggunaanPenggunaan model face recognition tentu memiliki spesifikasi yang lebih besar dibandingkan Cosine Similarity. Model Cosine Similarity dalam proses penggunaan
UNRIUNRI Hasil menunjukkan pentingnya kompetensi auditor internal dan perlunya pelatihan berkelanjutan dengan melibatkan pakar untuk meningkatkan temuan audit yangHasil menunjukkan pentingnya kompetensi auditor internal dan perlunya pelatihan berkelanjutan dengan melibatkan pakar untuk meningkatkan temuan audit yang
MEDIAPUBLIKASIMEDIAPUBLIKASI Berbagai algoritma machine learning seperti Decision Tree, Random Forest, Support Vector Machine, dan K-Nearest Neighbors digunakan untuk membangun modelBerbagai algoritma machine learning seperti Decision Tree, Random Forest, Support Vector Machine, dan K-Nearest Neighbors digunakan untuk membangun model
UWMYUWMY Analisis SWOT mengarah pada strategi WT (Kelemahan-Ancaman), yang berfokus pada peningkatan kapasitas internal, diversifikasi produk, dan penguatan saluranAnalisis SWOT mengarah pada strategi WT (Kelemahan-Ancaman), yang berfokus pada peningkatan kapasitas internal, diversifikasi produk, dan penguatan saluran
PIPI K-Nearest Neighbor diterapkan melalui perhitungan manual serta dengan menggunakan software RapidMiner. Hasil prediksi yang diperoleh melalui RapidMinerK-Nearest Neighbor diterapkan melalui perhitungan manual serta dengan menggunakan software RapidMiner. Hasil prediksi yang diperoleh melalui RapidMiner
PIPI Volume transaksi yang tinggi dan kecepatan pemrosesan yang cepat membuat pengawasan manual tidak memungkinkan. Oleh karena itu, diperlukan pengawasan otomatisVolume transaksi yang tinggi dan kecepatan pemrosesan yang cepat membuat pengawasan manual tidak memungkinkan. Oleh karena itu, diperlukan pengawasan otomatis
Useful /
PIPI Aplikasi Gamify Pelatihan Sumber Daya Manusia (SDM) Karyawan dapat memberikan solusi yang baik bagi masalah sistem pelatihan yang sebelumnya. PenerapanAplikasi Gamify Pelatihan Sumber Daya Manusia (SDM) Karyawan dapat memberikan solusi yang baik bagi masalah sistem pelatihan yang sebelumnya. Penerapan
ITATSITATS Kondisi ini membuka peluang lain dengan memanfaatkan wilayah tersebut sebagai laboratorium alami untuk pendidikan geologi dan pengembangan geowisata berkelanjutan.Kondisi ini membuka peluang lain dengan memanfaatkan wilayah tersebut sebagai laboratorium alami untuk pendidikan geologi dan pengembangan geowisata berkelanjutan.
ITATSITATS Analisis granulometri dilakukan pada tiga sampel batuan dari area Ngoro-oro, Kabupaten Gunungkidul, Yogyakarta. Sampel digiling, dipisahkan menjadi fraksiAnalisis granulometri dilakukan pada tiga sampel batuan dari area Ngoro-oro, Kabupaten Gunungkidul, Yogyakarta. Sampel digiling, dipisahkan menjadi fraksi
PIPI Tipe pola ARIMA (0,1,1) terbukti sangat baik untuk memprediksi jumlah kedatangan penumpang kapal di Pelabuhan Banjarmasin, karena nilai P_Value yang dihasilkanTipe pola ARIMA (0,1,1) terbukti sangat baik untuk memprediksi jumlah kedatangan penumpang kapal di Pelabuhan Banjarmasin, karena nilai P_Value yang dihasilkan