ANALISIS JARINGAN INFORMASI DALAM NATURAL LANGUAGE PROCESSING TERHADAP SITUS CNN INDONESIA MENGGUNAKAN GRAPHGPT (STUDI KASUS : BERITA HASIL PILPRES 2024)

Authors

  • Mayang Puspa Indah Universitas Bina Darma - Palembang
  • Edi Surya Negara Universitas Bina Darma - Palembang
  • Tata Sutabri Universitas Bina Darma - Palembang
  • Rahmat Novrianda Universitas Bina Darma - Palembang

DOI:

https://doi.org/10.31849/zn.v6i3.22149

Keywords:

2024 Presidential Election, Natural Language Processing, GraphGPT, CNN Indonesia

Abstract

Studi ini bertujuan untuk menganalisis jaringan informassi dalan pemrosesan bahasa alami terhadap hasil Pilpres 2024 menggunakan GraphGPT. Dengan fokus pada analisis berita yang dipublikasikan oleh situs CNN Indonesia. Dalam era digital yang berkembang pesat, pemahaman yang mendalam tentang berita politik, terutama dalam konteks hasil pemilihan presiden, menjadi semakin penting. Namun, memahami secara menyeluruh informasi yang terkandung dalam berita politik sering kali menjadi tugas yang menantang. Oleh karena itu, penelitian ini menawarkan solusi dengan menerapkan GraphGPT yang menggabungkan kemampuan pemrosesan bahasa alami dengan representasi grafik, diharapkan dapat memberikan pemahaman yang lebih baik tentang konteks politik dan opini masyarakat. proyek GraphGPT ini sudah mendapatkan hasil yang cukup baik dan relevan sehingga memudahkan pengguna untuk memahami informasi yang terdapat di dalam artikel berita. Meskipun demikian, proyek GraphGPT ini masih memiliki kekurangan yaitu terkadang menghasilkan grafik yang kurang relevan dari prompt teks yang diberikan.

References

Ariisandii, A. D., Atiika, L., Neigara, Ei. S., & Wardanii, K. R. N. (2020). Preidiiksii Mata Uang Biitcoiin Meinggunakan LSTM Dan Seintiimeint Analiisiis Pada Sosiial Meidiia. Jurnal Iilmiiah KOMPUTASIi, 19(4), 559-566.
Brack, Arthur, Jeinniifeir D’Souza, Aneitt Hoppei, Sörein Aueir, and Ralph Eiweirth. 2020. Domaiin-Iindeipeindeint Eixtractiion of Sciieintiifiic Conceipts from Reiseiarch Artiicleis. Leicturei Noteis iin Computeir Sciieincei (Iincludiing Subseiriieis Leicturei Noteis iin Artiifiiciial Iinteilliigeincei and Leicturei Noteis iin Biioiinformatiics). Vol. 12035 LNCS. Spriingeir Iinteirnatiional Publiishiing. https://doii.org/10.1007/978-3-030-45439-5_17.
Geidei Bagus, Ii, Preimana Putra, Iida Bagus, Geidei Manuaba, and Peinuliis Koreispondeinsii. 2023. “Peineirapan Meitodei Eixtreimei Programmiing Pada Rancang Bangun Siisteim Analiisiis Seintiimein Portal Beiriita Appliicatiion of thei Eixtreimei Programmiing Meithod iin Neiws Portal Seintiimeint Analysiis Systeim Deisiign.” Jurnal Teiknologii Iinformasii Dan Iilmu Komputeir (JTIiIiK) 10 (6): 1369–78. https://doii.org/10.25126/jtiiiik.2023106904.
Hamborg, Feiliix. 2023. Reiveialiing Meidiia Biias iin Neiws Artiicleis. Reiveialiing Meidiia Biias iin Neiws Artiicleis. https://doii.org/10.1007/978-3-031-17693-7.
Miigunanii, and Keiviin Adiitama. 2020. “Peimanfaatan Natural Languagei Proceissiing Dan Patteirn Matchiing Dalam Peimbeilajaran Meilaluii Guru Viirtual.” Eilkom : Jurnal Eileiktroniika Dan Komputeir 13 (1): 121–33. https://doii.org/10.51903/eilkom.v13ii1.187.
Praseitya, A., Feirdiiansyah, F., Kunang, Y. N., Neigara, Ei. S., & Chandra, W. (2021). Seintiimeint Analiisiis Teirhadap Cryptocurreincy Beirdasarkan Commeint Dan Reiply Pada Platform Twiitteir. Journal of Iinformatiion Systeims and Iinformatiics, 3(2), 268-277.
Praveiein, Saii. 2023. “Buiildiing Knowleidgei Graph Usiing GraphGPT.” Meidiium. 2023.https://meidiium.com/eiveirythiingiisconneicteid/buiildiing-knowleidgei-graph-usiing-graphgpt-40b00d8873bc.
Praveiein. Saii. 2023. “Buiildiing Knowleidgei Graph Usiing Wiikii Data.” Meidiium. 2023.https://meidiium.com/eiveirythiingiisconneicteid/buiildiing-knowleidgei-graph-usiing-wiikii-data-7ei3108a67187.
Riifqii Auzan, Reiiino. 2018. “ANALIiSIiS FEiNOMEiNA GEiRAKAN WOMEiN’S MARCH DAN REiSPON MEiDIiA Oleih: Reiiino Auzan Riifqii 1,” 98–112.
Soyusiiawaty, Deiwii, and Anna Heindrii Soleiliiza Joneis. 2020. “Peimanfaatan Bahasa Alamii Dalam Peineilusuran Iinformasii Skriipsii Meilaluii Diigiital Liibrary.” Mobiilei and Foreinsiics 2 (1): 22–31. https://doii.org/10.12928/mf.v2ii1.2040.
Tang, Jiiabiin, Yuhao Yang, Weiii Weiii, Leiii Shii, Liixiin Su, Suqii Cheing, Daweiii Yiin, and Chao Huang. 2023. “GraphGPT: Graph Iinstructiion Tuniing for Largei Languagei Modeils.” http://arxiiv.org/abs/2310.13023.
Ubiitha, Norla, and Amiin Taufiiq Kurniiawan. 2017. “Analiisiis Jariingan Iinformasii Pada Meitodei Peimasaran Shoutout for Shoutout.” Jurnal Iilmu Peirpustakaan 6 (4): 11–20. https://eijournal3.undiip.ac.iid/iindeix.php/jiip/artiiclei/viieiw/23207.
Zahra, Mutiiah, and Heindra Seitiiawan. 2022. “Analiisiis Framiing Beiriita " Peingaruh Miiras , Suamii Aniiaya Iistrii Hiingga Teiwas " Pada Meidiia Onliinei CNN Iindoneisiia Dan Kumparan . Com.” Jurnal Peindiidiikan Tambusaii 6 (1): 3280–85.
Zakariiah, M A, V Afriianii, and K H M Zakariiah. 2020. MEiTODOLOGIi PEiNEiLIiTIiAN KUALIiTATIiF, KUANTIiTATIiF, ACTIiON REiSEiARCH, REiSEiARCH AND DEiVEiLOPMEiNT (R n D). Yayasan Pondok Peisantrein Al Mawaddah Warrahmah Kolaka. https://books.googlei.co.iid/books?iid=k8j4DwAAQBAJ.
Zhao, Qiifang, Weiiidong Rein, Tiianyu Lii, Xiiaoxiiao Xu, and Hong Liiu. 2023. “GraphGPT: Graph Leiarniing wiith Geineiratiivei Prei-Traiineid Transformeirs,” 1–25. http://arxiiv.org/abs/2401.00529.

Downloads

Published

2024-10-16

Issue

Vol. 6 No. 3 (2024): Publikasi artikel ZONAsi: Jurnal Sistem Informasi Periode September 2024

Section

Articles

License

CC BY-SA 4.0


Attribution-ShareAlike 4.0

You are free to:

  1. Share — copy and redistribute the material in any medium or format for any purpose, even commercially.
  2. Adapt — remix, transform, and build upon the material for any purpose, even commercially.
  3. The licensor cannot revoke these freedoms as long as you follow the license terms.

Under the following terms:

  1. Attribution — You must give appropriate credit , provide a link to the license, and indicate if changes were made . You may do so in any reasonable manner, but not in any way that suggests the licensor endorses you or your use.
  2. ShareAlike — If you remix, transform, or build upon the material, you must distribute your contributions under the same license as the original.
  3. No additional restrictions — You may not apply legal terms or technological measures that legally restrict others from doing anything the license permits.

Notices:

You do not have to comply with the license for elements of the material in the public domain or where your use is permitted by an applicable exception or limitation .

No warranties are given. The license may not give you all of the permissions necessary for your intended use. For example, other rights such as publicity, privacy, or moral rights may limit how you use the material.

How to Cite

[1]
“ANALISIS JARINGAN INFORMASI DALAM NATURAL LANGUAGE PROCESSING TERHADAP SITUS CNN INDONESIA MENGGUNAKAN GRAPHGPT (STUDI KASUS : BERITA HASIL PILPRES 2024)”, zn, vol. 6, no. 3, pp. 634–648, Oct. 2024, doi: 10.31849/zn.v6i3.22149.