Hasil Pencarian  ::  Simpan CSV :: Kembali

"ABSTRAKPerkembangan Internet di Indonesia cukup pesat, hal ini ditandai dengan meningkatnya penggunaan jejaring sosial, khususnya Twitter. Untuk mengetahui pandangan masyarakat terhadap suatu pemerintahan dapat digunakan analisis sentimen menggunakan data Twitter. Penelitian ini melakukan analisis sentimen terhadap pemerintahan Jokowi dalam bidang politik, ekonomi dan hukum. Metode untuk mengklasifikasikan sentimen pada tweet berdasarkan kamus leksikon. Data twitter dikumpulkan selama satu bulan dari tanggal 1 sampai 31 Oktober 2015 berjumlah 6489, 3967 dan 8018 untuk bidang politik, ekonomi dan hukum. Pengklasifikasian twitter menjadi tiga kelompok, positif, negatif dan netral. Secara umum hasil uji coba menunjukkan bahwa sebagian besar data twitter diklasifikasikan sebagai netral. Jika dilihat hanya sentimen positif dan sentimen negatif maka untuk bidang politik dan ekonomi sentimen positif lebih tinggi, sedangkan untuk bidang hukum sentimen negatif lebih tinggi.

---

ABSTRACT

The development of the Internet in Indonesia is quite rapid, it is marked by the increasing use of social networks, especially Twitter. To find out the public?s view of a government may use sentiment analysis using Twitter data. This research analyzes citizen sentiment to Indonesian government in the fields of politics, economics and law. The method to classify sentiment in a tweet based on lexicon of those fields. We collect data Twitter during one month in October 2015, the number of data are 6489, 3967 and 8018 for the fields of politics, economics and law, respectively. We classify the data into three groups: positive, negative and neutral. In general, results of experiments showed that most of the data twitter classified as neutral. When only include positive and negative sentiment, there is higher positive sentiment on politics and economic fields, while negative sentiment higher for the laws field."

"Terbatasnya interaksi sosial di tengah pandemi COVID-19 memaksa perubahan pada proses belajar mengajar secara konvensional menjadi pembelajaran jarak jauh. Peran platform pembelajaran daring diharapkan dapat menjadi sumber belajar yang optimal sehingga kesenjangan capaian belajar dapat diminimalkan. Namun, masyarakat mengalami culture shock karena perubahan tersebut, kesadaran peserta didik yang masih rendah untuk mengevaluasi hasil belajar, dan terdapat kendala terkait dengan akses Internet. Oleh sebab itu, pengukuran tingkat kepuasan pengguna perlu dilakukan untuk menilai efektivitas platform pembelajaran daring dalam menyediakan sumber belajar alternatif dengan menggunakan teknik text mining. Penelitian ini menganalisis persepsi pengguna terhadap layanan platform Ruangguru, Zenius, dan Quipper dengan mengolah data ulasan dari Google Play Store. Teknik text mining yang digunakan ialah pemodelan topik dengan metode Latent Dirichlet Allocation untuk mendefinisikan aspek layanan yang dibahas pada data ulasan. Selain itu, dilakukan analisis sentimen ulasan dari setiap aspek layanan menggunakan algoritma SentiStrengthID. Hasil dari kedua teknik text mining tersebut dikuantifikasi menggunakan metode Net Reputation Score untuk mendapatkan skor kepuasan pengguna sehingga dapat menjadi referensi bagi pihak penyedia platform dalam menentukan prioritas peningkatan layanan. Hasil penelitian menunjukan bahwa aspek promosi dan video berlangganan perlu menjadi fokus perbaikan bagi pihak penyedia platform Ruangguru. Kedua aspek tersebut mendapatkan skor kepuasan terendah sebesar -6,19% dan 15,84%. Sementara itu, aspek mengenai latihan soal dan akun pengguna pada platform Zenius perlu untuk menjadi prioritas perbaikan dengan masing-masing skor kepuasan yang diperoleh sebesar 34,91% dan 44,14%. Terakhir, aspek layanan dari platform Quipper mengenai latihan pembahasan dan registrasi pengguna perlu segera diperbaiki karena mendapatkan skor kepuasan yang kritikal sebesar -54,28% dan -16,66%. Berdasarkan hasil tersebut, didapatkan wawasan yang berguna bagi pihak penyedia untuk mempermudah pengambilan keputusan dalam optimasi platform pembelajaran daring.

---

Limited social interaction amid the COVID-19 pandemic has forced a change in the conventional learning process to distance learning. Online learning platforms are expected to provide optimal learning resources so that the gap in learning achievement can be minimized. However, the society experienced culture shock due to the change, student awareness of the possibility to evaluate learning strategies and learning outcomes is still low during online learning activities, and there are issues related to Internet access. Therefore, it is necessary to measure the user satisfaction score to assess the effectiveness of online learning platforms in providing alternative learning resources using text mining techniques. This study analyzes user perceptions of Ruangguru, Zenius, and Quipper by exploring review data from Google Play Store. Text mining techniques used are topic modeling by applying Latent Dirichlet Allocation method to define the service aspects discussed in the review data. Additionally, sentiment analysis was carried out to classify the emotional tendency of each user review from every service aspect using SentiStrengthID algorithm. Results from both techniques are quantified using Net Reputation Score method to obtain user satisfaction scores so that it can be a reference for platform providers in determining service improvement priorities. The results of the study reveal that the promotion and subscription video aspects need to be the improvement focus for the Ruangguru platform provider. Both aspects get the lowest satisfaction scores of -6.19% and 15.84%, respectively. Meanwhile, aspects regarding tryout and user account on the Zenius platform need to be a priority for improvement with satisfaction scores obtained of 34.91% and 44.14%, respectively. The last one, service aspects of the tryout and user registration on the Quipper platform need to be improved immediately by the service provider because these aspects get critical satisfaction scores of -54.28% and -16.66%, respectively. Based on these results, useful insights were obtained for providers to facilitate decision-making in optimizing online learning platforms."