Analisis Sentimen Berbasis X Terhadap Postingan Bencana Gempa Bumi Menggunakan Pembelajaran Mesin - Dalam bentuk buku karya ilmiah
RESKY ADHYAKSA
Informasi Umum
Kode
25.04.430
Klasifikasi
000 - General Works
Jenis
Karya Ilmiah - Skripsi (S1) - Reference
Subjek
Natural Language Processing (nlp)
Dilihat
149 kali
Informasi Lainnya
Abstraksi
<strong>Penelitian ini membahas penerapan metode pembelajaran mendalam menggunakan model Recurrent Neural Network (RNN) dan Long Short-Term Memory (LSTM) untuk analisis sentimen pada unggahan media sosial terkait bencana gempa bumi. Penelitian ini bertujuan untuk mengevaluasi kinerja kedua model dalam mengklasifikasikan sentimen positif dan negatif, dengan menggunakan dataset yang telah diproses melalui teknik <em>preprocessing</em> canggih, termasuk <em>tokenization</em>, <em>stemming</em>, dan normalisasi teks. Evaluasi dilakukan menggunakan metrik akurasi, presisi, <em>recall</em>, dan <em>F1-score</em>, serta dianalisis melalui <em>Confusion Matrix</em>. Hasil menunjukkan bahwa model RNN mencapai akurasi 89,34% pada data pengujian dengan keunggulan dalam mendeteksi sentimen positif (<em>recall</em> tinggi). Di sisi lain, model LSTM mencapai akurasi 85,62% pada data pengujian, dengan performa yang lebih stabil dan kemampuan generalisasi yang lebih baik dibandingkan RNN. Penelitian ini menyoroti peran penti
Koleksi & Sirkulasi
Tersedia 1 dari total 1 Koleksi
Anda harus log in untuk mengakses flippingbook
Pengarang
| Nama | RESKY ADHYAKSA |
| Jenis | Perorangan |
| Penyunting | Moch. Arif Bijaksana, Rifki Wijaya |
| Penerjemah |
Penerbit
| Nama | Universitas Telkom, S1 Informatika |
| Kota | Bandung |
| Tahun | 2025 |
Sirkulasi
| Harga sewa | IDR 0,00 |
| Denda harian | IDR 0,00 |
| Jenis | Non-Sirkulasi |
