ANALISIS SENTIMEN PUBLIK DI MEDIA SOSIAL MENGENAI FASILITAS BALIKPAPAN CITY TRANS (BACITRA) MENGGUNAKAN METODE LEXICON BASED DAN K-NEAREST NEIGHBOR (KNN) - Submit Jurnal

Rahmawati, Annisa (2025) ANALISIS SENTIMEN PUBLIK DI MEDIA SOSIAL MENGENAI FASILITAS BALIKPAPAN CITY TRANS (BACITRA) MENGGUNAKAN METODE LEXICON BASED DAN K-NEAREST NEIGHBOR (KNN) - Submit Jurnal. Bachelor thesis, Institut Teknologi Kalimantan.

[img] Text
16211006_cover.pdf
Download (194kB)
[img] Text
16211006_statement_of_authenticity.pdf
Download (216kB)
[img] Text
16211006_publishing_agreement.pdf
Download (275kB)
[img] Text
16211006_approval_sheet.pdf
Download (530kB)
[img] Text
16211006_preface.pdf
Download (284kB)
[img] Text
16211006_abstract_id.pdf
Download (318kB)
[img] Text
16211006_abstract_en.pdf
Restricted to Repository staff only until 4 October 2027.
Download (317kB) | Request a copy
[img] Text
16211006_table_of_content.pdf
Restricted to Repository staff only until 4 October 2027.
Download (285kB) | Request a copy
[img] Text
16211006_illustrations.pdf
Restricted to Repository staff only until 4 October 2027.
Download (277kB) | Request a copy
[img] Text
16211006_tables.pdf
Restricted to Repository staff only until 4 October 2027.
Download (278kB) | Request a copy
[img] Text
16211006_notations.pdf
Restricted to Repository staff only until 4 October 2027.
Download (304kB) | Request a copy
[img] Text
16211006_chapter_1.pdf
Restricted to Repository staff only until 4 October 2027.
Download (544kB) | Request a copy
[img] Text
16211006_chapter_2.pdf
Restricted to Repository staff only until 4 October 2027.
Download (987kB) | Request a copy
[img] Text
16211006_chapter_3.pdf
Restricted to Repository staff only until 4 October 2027.
Download (595kB) | Request a copy
[img] Text
16211006_chapter_4.pdf
Restricted to Repository staff only until 4 October 2027.
Download (564kB) | Request a copy
[img] Text
16211006_conclusions.pdf
Restricted to Repository staff only until 4 October 2027.
Download (298kB) | Request a copy
[img] Text
16211006_bibliography.pdf
Download (298kB)
[img] Text
16211006_enclosure.pdf
Restricted to Repository staff only until 4 October 2027.
Download (4MB) | Request a copy
[img] Text
16211006_paper.pdf
Restricted to Repository staff only until 4 October 2027.
Download (521kB) | Request a copy
[img] Text
16211006_presentation.pdf
Restricted to Repository staff only until 4 October 2027.
Download (1MB) | Request a copy
[img] Text
16211006_Form. TA-020.pdf
Restricted to Repository staff only until 4 October 2027.
Download (256kB) | Request a copy

Abstract

Pertumbuhan jumlah penduduk dan kendaraan bermotor di Kota Balikpapan menimbulkan permasalahan transportasi seperti kemacetan dan kecelakaan lalu lintas. Untuk mengatasinya, pemerintah meluncurkan Balikpapan City Trans (BACITRA), layanan transportasi berbasis Bus Raya Terpadu (BRT) dengan skema Buy The Service. Namun, pelaksanaannya menghadapi tantangan, seperti penolakan dari sopir angkot dan kritik publik terkait keterbatasan layanan. Penelitian ini bertujuan menganalisis sentimen publik terhadap BACITRA melalui pendekatan text mining pada 41553 data ulasan yang dikumpulkan dari Instagram, X, dan TikTok. Data dianalisis menggunakan metode K-Nearest Neighbor (KNN) dengan representasi fitur TF-IDF. Pelabelan sentimen dilakukan dengan pendekatan lexicon-based, menghasilkan distribusi sentimen netral sebesar 41,6%, positif 31,8%, dan negatif 26,6%. Model dievaluasi pada dua skenario: tiga kelas sentimen (positif, netral, negatif) dan dua kelas sentimen (positif, negatif). Hasil menunjukkan klasifikasi dua kelas memberikan performa lebih baik dengan akurasi 95% pada data latih dan 90% pada data uji, dibandingkan dengan klasifikasi tiga kelas yang hanya mencapai akurasi 73% pada data latih dan 74% pada data uji. Temuan ini menunjukkan bahwa model KNN lebih efektif dalam membedakan dua kelas sentimen dalam topik BACITRA. Hasil ini dapat menjadi dasar pertimbangan Pemerintah Kota Balikpapan dalam mengevaluasi layanan BACITRA, meningkatkan kualitas transportasi publik, serta membentuk kebijakan yang lebih responsif terhadap opini masyarakat.

Item Type: Thesis (Bachelor)
Subjects: H Social Sciences > HA Statistics
Q Science > Q Science (General)
Divisions: Jurusan Matematika dan Teknologi Informasi > Statistik
Depositing User: Annisa Rahmawati
Date Deposited: 07 Jul 2025 03:58
Last Modified: 07 Jul 2025 03:58
URI: http://repository.itk.ac.id/id/eprint/22795

Actions (login required)

View Item View Item