Implementasi Algoritma BERT Pada Komentar Layanan Akademik dan Non Akademik Universitas Terbuka di Media Sosial

Rhini Fatmasari, Riska Kurnia Septiani, Tuahta Hasiolan Pinem, Dedik Fabiyanto, Windu Gata

Abstract


Media sosial TikTok dan Twitter (X) merupakan dua media sosial yang memiliki banyak pengguna di Indonesia. Berdasarkan lembaga survei We Are Social pengguna TikTok di Indonesia mencapai 109.9 juta sedangkan pengguna Twitter (X) di Indonesia mencapai 24 juta. Media sosial TikTok dan Twitter (X) seringkali menjadi tempat untuk menyampaikan pendapat atau komentar terhadap suatu hal. Universitas Terbuka merupakan suatu kampus yang memiliki media sosial TikTok dan Twitter (X) dengan ribuan pengikut. Penelitian ini dilakukan untuk mengetahui tingkat layanan bidang akademik dan non-akademik Universitas Terbuka. Data yang dianalisis sebanyak 685 data komentar pada media sosial TikTok dan Twitter (X) dengan kata kunci Universitas Terbuka. Metode yang digunakan adalah analisis menggunakan model pre-trained BERT. Pada model ini diperoleh nilai akurasi sebesar 90% dengan proporsi data latih dan data uji 80:20.


Keywords


Universitas Terbuka, Twitter (X), TikTok, Analisa, BERT

Full Text:

PDF

References


B. Basmi, Burhan, A. Sigit, and S. Musa, “Pengaruh Self Regulation Learning dan Efikasi Diri terhadap Hasil Belajar Melalui Fasilitas Belajar di UPBJJ Univesitas Terbuka Makassar Pokjar Kabupaten Wajo,” Cokroaminoto J. Prim. Educ., vol. 5, no. 1, pp. 90–103, 2022, doi: 10.30605/cjpe.512022.1587.

F. A. Girnanfa and A. Susilo, “Studi Dramaturgi Pengelolaan Kesan Melalui Twitter Sebagai Sarana Eksistensi Diri Mahasiswa di Jakarta,” J. New Media Commun., vol. 1, no. 1, pp. 58–73, 2022, doi: 10.55985/jnmc.v1i1.2.

A. D. Kusumandaru and F. P. Rahmawati, “Implementasi Media Sosial Aplikasi Tik Tok sebagai Media Menguatkan Literasi Sastra dalam Pembelajaran Tematik di Sekolah Dasar,” J. Basicedu, vol. 6, no. 3, pp. 4876–4886, 2022, doi: 10.31004/basicedu.v6i3.2972.

F. Hadi and D. Guswandi, “Penentuan Penerimaan Mahasiswa Baru Pascasarjana Menggunakan Simple Additive Weighting (SAW),” Indones. J. Comput. Sci., vol. 8, no. 2, pp. 121–129, 2019, doi: 10.33022/ijcs.v8i2.175.

H. N. Irmanda and Ria Astriratma, “Klasifikasi Jenis Pantun Dengan Metode Support Vector Machines (SVM),” J. RESTI (Rekayasa Sist. dan Teknol. Informasi), vol. 4, no. 5, pp. 915–922, 2020, doi: 10.29207/resti.v4i5.2313.




DOI: http://dx.doi.org/10.30872/jsakti.v5i2.13915

Refbacks

  • There are currently no refbacks.


Copyright (c) 2023 Sains, Aplikasi, Komputasi dan Teknologi Informasi

Creative Commons License
This work is licensed under a Creative Commons Attribution-ShareAlike 4.0 International License.

 

2nd Floor, Faculty of Computer Science and Information Technology
Jl. Panajam Kampus Gn. Kelua Universitas Mulawarman Samarinda-Kalimantan Timur 75123
Phone: +62 813 31112002 (Haviluddin) +62 811 8207777 (Reza)
E-Mail: jurnal.sakti.fkti@gmail.com; sakti@unmul.ac.id

Creative Commons License
Sains, Aplikasi, Komputasi dan Teknologi Informasi by http://e-journals.unmul.ac.id/index.php/jsakti eISSN: 2684-8473 is licensed under a Creative Commons Attribution-ShareAlike 4.0 International License.