24.04.2112
005.4 - Systems programming and programs
Karya Ilmiah - Skripsi (S1) - Reference
Natural Language Processing
73 kali
<strong>Pemilihan presiden Indonesia 2024 adalah salah satu momentum penting dalam Penelitian ini bertujuan untuk menganalisis sentimen terhadap calon presiden Indonesia dengan menggunakan data komentar <em>Instagram</em> dengan menggunakan metode Long Short-Term Memory (LSTM). <em>Instagram</em> dipilih karena popularitasnya yang tinggi di Indonesia, dan analisis sentimen pada unggahan <em>Instagram</em> sangat penting untuk mengevaluasi dan merespons opini publik. Sebuah model pembelajaran mesin dikembangkan dengan menggunakan LSTM untuk mengklasifikasikan komentar ke dalam kategori positif dan negatif. Metode <em>FastText</em> digunakan untuk mengelompokkan komentar berdasarkan topik yang dibahas serta mengelompokkan kata yang paling banyak digunakan. Performa model dievaluasi dengan menggunakan metrik akurasi, <em>recall</em>, presisi, dan F1 <em>Score</em>. Model analisis sentimen dengan algoritma LSTM pada penelitian ini mencapai akurasi 87.97%. Model klasifikasi topik dengan algoritma Fasttext mencapai akurasi 88.97%. Hasil penelitian ini akan dipresentasikan melalui platform web untuk memvisualisasikan opini dan preferensi publik.</strong>
Tersedia 1 dari total 1 Koleksi
Nama | BERLIANA AMELIA ARIYANTI ZAIN |
Jenis | Perorangan |
Penyunting | Bernadus Anggo Seno Aji, Yohanes Setiawan |
Penerjemah |
Nama | Universitas Telkom, S1 Teknologi Informasi - Kampus Surabaya |
Kota | Bandung |
Tahun | 2024 |
Harga sewa | IDR 0,00 |
Denda harian | IDR 0,00 |
Jenis | Non-Sirkulasi |