Analisis Sentimen terhadap ulasan Mobile Banking menggunakan metode Bidirectional Long Short-Term Memory - Dalam bentuk buku karya ilmiah
AHMAD FARHAN ASHIDDIQIE
Informasi Umum
Kode
24.04.4984
Klasifikasi
006.31 - Machine Learning
Jenis
Karya Ilmiah - Skripsi (S1) - Reference
Subjek
Machine Learning
Dilihat
358 kali
Informasi Lainnya
Abstraksi
Dengan era digital yang semakin meningkat, banyak sektor yang mulai berinovasi untuk menghasilkan sesuatu untuk mempermudah kehidupan manusia, salah satunya adalah sektor perbankan. Salah satu inovasi yang didapatkan oleh sektor perbankan adalah membuat mobile banking. Di saat yang sama, perbankan ingin mengetahui ulasan nasabahnya untuk menilai kinerja dari mobile banking. Ulasan bisa didapatkan dari manapun. Banyak nasabah yang memerikan ulasannya pada media sosial, contohnya Twitter. Dengan banyakanya ulasan yang diberikan oleh nasabah, pihak perbankan perlu menelaah ulasan yang diberikan oleh nasabah. Maka dari itu, diperlukan analisis sentimen. Analisis sentimen saat ini mulai menggunakan deep learning sebagai teknik pemrosesan terbaru yang terus berkembang dalam pemrosesannya Salah satu metode deep learning yang bisa digunakan adalah menggunakan model Bidirectional Long Short-Term Memory (BiLSTM). Penelitian juga akan menggunakan Word2Vec sebagai ekspansi fitur. Hasil dari penelitian tersebut membuktikan bahwa penggunaan hyperparameter tunning dapat meningkatkan nilai akurasi sebesar 73,21%.
Koleksi & Sirkulasi
Tersedia 1 dari total 1 Koleksi
Anda harus log in untuk mengakses flippingbook
Pengarang
| Nama | AHMAD FARHAN ASHIDDIQIE |
| Jenis | Perorangan |
| Penyunting | Erwin Budi Setiawan, Febryanti Sthevanie |
| Penerjemah |
Penerbit
| Nama | Universitas Telkom, S1 Informatika |
| Kota | Bandung |
| Tahun | 2024 |
Sirkulasi
| Harga sewa | IDR 0,00 |
| Denda harian | IDR 0,00 |
| Jenis | Non-Sirkulasi |
