Analisis Sentimen Penggunaan Galon BPA Menggunakan Seleksi Fitur Chi-Square Dan Algoritma Support Vector Machine

Authors

  • Cenditya Ayu Aurelia
  • Trimono Trimono
  • I Gede Susrama Susrama Mas Diyasa universitas Pembangunan Nasional Veteran Jawa Timur

Keywords:

Analisis Sentimen; Air Minum Dalam Kemasan; BPA; non-BPA; Support Vector Machine; Chi-Square

Abstract

Air Minum Dalam Kemasan (AMDK) menjadi elemen utama bagi keseimbangan tubuh. Adanya berita tentang bahaya galon yang mengandung BPA menimbulkan kekhawatiran di masyarakat terutama di platform media sosial Twitter sehingga menimbulkan keresahan masyarakat terhadap dampak negatif yang disebabkan dari penggunaan galon BPA. Hal tersebut menciptakan perdebatan antara dua pihak yang terdiri dari masyarakat yang mendukung penggunaan galon BPA dan masyarakat yang mendukung penggunaan galon non-BPA dari produk air minum tertentu. Penelitian ini melakukan analisis sentimen untuk mengelompokkan pendapat masyarakat terkait penggunaan galon menggunakan algoritma Support Vector Machine dan seleksi fitur Chi-Square. Hasil dari penelitian menunjukkan bahwa penerapan seleksi fitur Chi-Square meningkatkan akurasi hingga 0.95 pada kernel Linear dan RBF dengan 239 prediksi yang tepat dan 13 prediksi yang tidak tepat

Downloads

Download data is not yet available.

References

Abror, D. (2023). Analisis Sentimen Review Aplikasi PeduliLindungi Menggunakan Seleksi Fitur Information Gain Berbasis SVM. Indonesian Journal on Software Engineering (IJSE), 9(1), 1–8. http://ejournal.bsi.ac.id/ejurnal/index.php/ijse
Agustina, D. A., Subanti, S., & Zukhronah, E. (2020). Implementasi Text Mining Pada Analisis Sentimen Pengguna Twitter Terhadap Marketplace di Indonesia Menggunakan Algoritma Support Vector Machine. Indonesian Journal of Applied Statistics, 3(2), 109. https://doi.org/10.13057/ijas.v3i2.44337
Alrajak, M. S., Ernawati, I., & Nurlaili, I. (2020). Analisis sentimen serhadap pelayanan PT PLN di jakarta pada twitter dengan algoritma k- nearest neighbor (k-nn). Seminar Nasional Mahasiswa Ilmu Komputer Dan Aplikasinya (SENAMIKA), 1(2), 110–122.
Anggoro, D. A., & Permatasari, D. (2023). Performance Comparison of the Kernels of Support Vector Machine Algorithm for Diabetes Mellitus Classification. International Journal of Advanced Computer Science and Applications, 14(1), 580–585. https://doi.org/10.14569/IJACSA.2023.0140163
Aulia, G., & Mita, S. R. (2023). Review Artikel: Pengaruh Bisphenol-A (BPA) dalam Kemasan Pangan Terhadap Kesehatan. Farmaka, 21(1), 43–49.
Aziz, M. M., & Purbolaksono, M. D. (2023). Method comparison of Naïve Bayes , Logistic Regression , and SVM for Analyzing Movie Reviews. 4(4), 1714–1720. https://doi.org/10.47065/bits.v4i4.2644
Dian Agus Prawinata, Ani Dijah Rahajoe, I Gede Susrama Mas Diyasa (2024). Analisis Sentimen Kendaraan Listrik Pada Twitter Menggunakan Metode Long Short Term Memory, SABER: Jurnal Teknik Informatika, Sains dan Ilmu Komunikasi. 2(1), 300-313. DOI: https://doi.org/10.59841/saber.v2i1.857
I Gede Susrama Mas Diyasa, Ikbar Athallah Taufik, Dimas Dzaky Daniswara, & Ahmad Adiib Aminullah. (2023). Implementation Of Natural Language Processing for Spam Email Detection in Outcome Based Education (OBE) Application. IJEBD (International Journal of Entrepreneurship and Business Development), 6(6), 1166–1171. https://doi.org/10.29138/ijebd.v6i6.2587
Kementerian Kesehatan RI. (2022). Direktorat Jenderal Pelayanan Kesehatan. Kementerian Kesehatan RI. https://yankes.kemkes.go.id/view_artikel/2838/pentingnya-air-dan-status-hidrasi-untuk-kesehatan-jantung
Kompas.com. (2023). Terjamin BPA Free, Galon Le Minerale Aman untuk Anak, Ibu Hamil, dan Keluarga. https://lifestyle.kompas.com/read/2023/06/15/123000020/terjamin-bpa-free-galon-le-minerale-aman-untuk-anak-ibu-hamil-dan-keluarga
Kurniawan, D., Yasir, M., & Venna, F. C. (2022). Optimization of Sentiment Analysis using Naive Bayes with Features Selection Chi-Square and Information Gain for Accuracy Improvement. International Conference on Electrical Engineering, Computer Science and Informatics (EECSI), 153–160. https://doi.org/10.23919/EECSI56542.2022.9946510
Mala Olhang, M. M., Achmadi, S., & Wibisono, F. . A. (2020). Analisis Sentimen Pengguna Twitter Terhadap Covid-19 Di Indonesia Menggunakan Metode Naive Bayes Classifier (Nbc). JATI (Jurnal Mahasiswa Teknik Informatika), 4(2), 214–221. https://doi.org/10.36040/jati.v4i2.2695
Musfiroh, D., Khaira, U., Utomo, P. E. P., & Suratno, T. (2021). Analisis Sentimen terhadap Perkuliahan Daring di Indonesia dari Twitter Dataset Menggunakan InSet Lexicon. MALCOM: Indonesian Journal of Machine Learning and Computer Science, 1(1), 24–33. https://doi.org/10.57152/malcom.v1i1.20
Muttaqin, M. N., & Kharisudin, I. (2021). Analisis Sentimen Pada Ulasan Aplikasi Gojek Menggunakan Metode Support Vector Machine dan K Nearest Neighbor. UNNES Journal of Mathematics, 10(2), 22–27. http://journal.unnes.ac.id/sju/index.php/ujm
Negara, S. (2020). Peraturan Pemerintah Republik Indonesia Nomor 27 Tahun 2020 Tentang Pengelolaan Sampah Spesifik. Peraturan Pemerintah, 4(039247), 39247–39267.
Nuraliza, H., Pratiwi, O. N., & Hamami, F. (2022). Analisis Sentimen IMBd Film Review Dataset Menggunakan Support Vector Machine (SVM) dan Seleksi Feature Importance. Jurnal Mirai Manajemen, 7(1), 1–17.
Rahmawati, S., & Habibi, M. (2020). Public Sentiments Analysis about Indonesian Social Insurance Administration Organization on Twitter. IJID (International Journal on Informatics for Development), 9(2), 87–93. https://doi.org/10.14421/ijid.2020.09205
Santyningtya, A. C., Wahjuni, E., & Fajri, F. B. (2023). Legal Protection For Refillable Gallon Consumers Due To Bisphenol A (BPA) Content. MIDA: Majalah Ilmiah Dinamika Administrasi, 20(April), 285–299. https://e-journal.unwiku.ac.id/isip/index.php/DA/article/download/109/84
Septian, J. A., Fachrudin, T. M., & Nugroho, A. (2019). Analisis Sentimen Pengguna Twitter Terhadap Polemik Persepakbolaan Indonesia Menggunakan Pembobotan TF-IDF dan K-Nearest Neighbor. Journal of Intelligent System and Computation, 1(1), 43–49. https://doi.org/10.52985/insyst.v1i1.36
Septiana, R. D., Susanto, A. B., & Tukiyat, T. (2021). Analisis Sentimen Vaksinasi Covid-19 Pada Twitter Menggunakan Naive Bayes Classifier Dengan Feature Selection Chi-Squared Statistic dan Particle Swarm Optimization. Jurnal SISKOM-KB (Sistem Komputer Dan Kecerdasan Buatan), 5(1), 49–56. https://doi.org/10.47970/siskom-kb.v5i1.228
Zulfa, N., & Mulyawati, I. (2023). Higiene Sanitasi dan Uji Pemeriksaan Mikrobiologi Depot Air Minum Isi Ulang. HIGEIA (Journal of Public Health Research and Development), 7(1), 44–54. https://journal.unnes.ac.id/sju/index.php/higeia/article/view/61441

Published

29-08-2024

How to Cite

Aurelia, C. A., Trimono, T., & Mas Diyasa, I. G. S. S. (2024). Analisis Sentimen Penggunaan Galon BPA Menggunakan Seleksi Fitur Chi-Square Dan Algoritma Support Vector Machine. Jurnal Ilmiah Teknologi Informasi Asia, 18(2), 40–49. Retrieved from https://jurnal.stmikasia.ac.id/index.php/jitika/article/view/1005