Analisis Sentiment Kepuasan Masyarakat Terhadap Identitas Kependudukan Digital Dengan Multinomial Naïve Bayes
DOI:
https://doi.org/10.24076/intechnojournal.2024v6i1.1687Keywords:
Analisis Sentiment, Apliaksi IKD, Multinomial Naïve Bayes, kepuasanAbstract
Baru baru ini pemerintah menerbitkan sebuah kebijakan baru yaitu KTP Digital. Penggunaan KTP digital ini bertujuan untuk meningkatakan efisiensi dan keamanan data penduduk. Maka dari itu peneliti akan menganalisa kepuasan masyarakat yang sudah menggunakan Aplikasi KTP Digital atau IKD dengan menggunakan Metode Naïve Bayes. Penelitian ini juga bertujuan untuk bisa mengetahui kelemahan dari aplikasi IKD menurut pengguna dan diharapkan penelitian ini bisa menjadi sebuah pedoman untuk pemerintah jika ingin melakukan upgrade sistem IKD.
Downloads
References
Ditjen Dukcapil Kemendagri, “Identitas Kependudukan Digital Wujudkan Layanan Publik yang Inklusif”.12 Januari 2024. https://dukcapil.kemendagri.go.id/blog/read/identitas-kependudukan-digital-wujudkan-layanan-publik-yang-inklusif.
Liu, Bing. 2015. “Sentiment Analysis: Mining Opinions, Sentiments, and Emotions”, Sentiment Analysis: Mining Opinions, Sentiments, and Emotions, no. May: 1– 367.
Manning, christopher d., Prabhakar Raghavan and Hinrich Schutze. 2009. “An Introduction To Informational Retreival”. Information Retrieval.
R. Apriani, D Gustianm. “analisis sentimen dengan naïve bayes terhadap komentar aplikasi tokopedia”, Jurnal Rekayasa Teknologi Nusa Putra. Vol. 6, No. 1, September 2019: Hal 54 – 62.
B. Gunawan, dkk. “sistem analisis sentimen pada ulasan produk menggunakan metode naive bayes”, JEPIN (Jurnal Edukasi dan Penelitian Informatika), Vol. 4, No. 2, Desember 2018.
S. Kusuma, dkk. “Analisis Sentimen menggunakan Metode Naïve Bayes Classifier terhadap Review Produk Perawatan Kulit Wajah menggunakan Seleksi Fitur N-gram dan Document Frequency Thresholding”, Jurnal Pengembangan Teknologi Informasi dan Ilmu Komputer e-ISSN: 2548-964X Vol. 5, No. 12, Desember 2021, hlm. 5582-5590.
Buntoro, Ghulam Asrofi, Teguh Bharata Adji, dan Adhistya Erna Purnamasari. 2016. Sentiment Analysis Candidates of Indonesian Presiden 2014 with Five Class Attribute. International Journal of Computer Applications. Vol. 136 No. 2. Ronowijayan :Universitas Muhammadiyah Ponorogo
F. Ratnawati, “ Implementasi Algoritma Naive Bayes Terhadap Analisis Sentimen Opini Film Pada Twitter”, JURNAL INOVTEK POLBENG – SERI INFORMATIKA, VOL. 3, NO. 1, JUNI 2018.
Yudho Baskoro, Setyoko, Achmad Ridok and Muhammad Tanzil Furqon. 2015. “Pencarian Pasal Pada Kitab UndangUndang Hukum Pidana (Kuhp) Berdasarkan Kasus Menggunakan Metode Cosine Similarity Dan LatentSemantic Indexing (Lsi)”. Journal of Enviromental Engineering and Sustainable Technology 2: 83–88.<https://doi.org/10.21776/ub.jeest.2015.002.02.4>.
Nurjanah, Winda Estu, Rizal Setya Perdana andMochammad Ali Fauzi. 2017. “Analisis Sentimen Terhadap Tayangan Televisi Berdasarkan Opini Masyarakat Pada Media Sosial Twitter Menggunakan Metode K-Nearest Neighbor Dan Pembobotan Jumlah Retweet”. Jurnal Pengembangan Teknologi Informasi Dan Ilmu Komputer (J-PTIIK) Universitas Brawijaya 1 No. 12: 1750–57.”
S.I Nurhafida, F Sembiring. “Analisis Sentimen Aplikasi Novel Online Di Google Play Store Menggunakan Algoritma Support Vector Machine (SVM)”. Jurnal Sains Komputer & Informatika (J-SAKTI). Volume 6 Nomor 1, Maret 2022, pp. 317-327
