The repository administrator has not yet configured an RDF license.
STUDI PERBANDINGAN ALGORITMA MACHINE LEARNING UNTUK KLASIFIKASI SENTIMEN DALAM KONTEKS DUNIA KERJA GEN Z
Penelitian ini bertujuan untuk mengklasifikasikan sentimen opini Generasi Z terhadap dunia kerja menggunakan tiga pendekatan model machine learning, yaitu Random Forest, Support Vector Machine (SVM), dan BERT. Dataset yang digunakan berisi opini-opini dalam bahasa Indonesia yang telah melalui proses pra-pemrosesan dan pelabelan sentimen (negatif, netral, positif). Hasil penelitian menunjukkan bahwa model SVM memberikan performa terbaik dengan akurasi mencapai 90,22% dan distribusi kinerja yang seimbang di semua kelas. Model BERT menyusul dengan akurasi 88,38%, memperlihatkan kemampuan yang kuat dalam mengenali opini positif dan netral, meskipun sedikit lemah dalam mendeteksi opini negatif. Sementara itu, model Random Forest memiliki performa paling rendah dengan akurasi 80,82%, terutama kurang efektif dalam menangkap sentimen negatif. Kesimpulan dari penelitian ini adalah bahwa model SVM paling optimal untuk klasifikasi sentimen opini Gen Z terhadap dunia kerja, baik dari segi akurasi maupun keseimbangan antar kelas. Penelitian ini diharapkan dapat menjadi dasar dalam pengembangan sistem analisis opini publik yang lebih efektif, khususnya yang menyasar generasi muda di dunia kerja.
Fakultas Ilmu Komputer, Universitas AMIKOM Yogyakarta
STUDI PERBANDINGAN ALGORITMA MACHINE LEARNING UNTUK KLASIFIKASI SENTIMEN DALAM KONTEKS DUNIA KERJA GEN Z (Text)
STUDI PERBANDINGAN ALGORITMA MACHINE LEARNING UNTUK KLASIFIKASI SENTIMEN DALAM KONTEKS DUNIA KERJA GEN Z (Other)
HTML Summary of #31395 STUDI PERBANDINGAN ALGORITMA MACHINE LEARNING UNTUK KLASIFIKASI SENTIMEN DALAM KONTEKS DUNIA KERJA GEN Z
006 Metode komputer khusus