Sentimen Analisis Bahasa Indonesia menggunakan JST Backpropagation

Indah Dwi Cahyani

Informasi Umum

Kode

113108026

Klasifikasi

004 - Data Processing, Computer Science/Pemrosesan Data, Ilmu Komputer, Teknik Informatika, Hardware Komputer

Jenis

Karya Ilmiah - Skripsi (S1) - Reference

Subjek

Informatics

Dilihat

394 kali

Informasi Lainnya

Abstraksi

Sentimen merupakan pendapat atau pandangan subjektifitas seseorang terhadap sesuatu hal yang dikeluarkan baik secara tertulis maupun secara lisan. Setiap sentimen memiliki nilai, dimana sentimen yang ada terdiri dari sentimen positif dan sentimen negatif. Seiring dengan perkembangan zaman dan kebutuhan akan informasi, yang saat ini informasi yang dibutuhkan lebih kearah yang spesifik terhadap pandangan seseorang. Melihat kecenderungan itu, maka penelitian terhadap pengklasifikasian sentimen dari suatu opini diperlukan. Oleh sebab itu klasifikasi sentimen ini dibuat.<br><br>Metode Jaringan Syaraf Tiruan (JST) merupakan salah satu metode klasifikasi yang meniru cara kerja otak manusia yang dapat menyelesaikan suatu permasalahan dengan cara pembelajaran (learning). JST memiliki banyak jenis sesuai algoritma pembelajaran, struktur susunan, dll. Salah satunya adalah Backpropagation. Kelebihan JST Backpropagation salah satunya adalah kemampuannya dalam beradaptasi sehingga mampu belajar dari data masukan yang diberikan sehingga dapat memetakan/memodelkan hubungan antara masukan dan keluarannya [6].<br><br>Pada Tugas Akhir ini, klasifikasi sentimen bahasa Indonesia dengan menggunakan metode JST Backpropagation yang menggunakan tiga jenis topik yang berbeda yang diambil dari media sosial (twitter, kaskus dan blog) sebagai data pelatihan mampu melakukan klasifikasi sentimen dengan persentase keakuratan sebesar 64,22 % dengan menggunakan data testing. Kata kunci : sentimen, bahasa Indonesia, Jaringan Syaraf Tiruan,