ANALISIS SENTIMEN PADA DATA ULASAN TWITTER DENGAN MENGGUNAKAN LONG SHORT TERM MEMORY

Febbi Handayani, Sharfina and Wijayatun Pratiwi, Riszki and Putriyani, Mulyana (2021) ANALISIS SENTIMEN PADA DATA ULASAN TWITTER DENGAN MENGGUNAKAN LONG SHORT TERM MEMORY. Diploma thesis, Politeknik Harapan Bersama.

Text (Sharfina Febbi Handayani_Dosen.TI_genap.21) Sharfina_08020451_penelitian.pdf Download (1MB)

Abstract

Sekarang ini perkembangan media sosial sangatlah pesat. Masyarakat sangat dimudahkan dalam menyebarluaskan informasi, salah satunya yakni menyampaikan opini pada media sosial. Pada beberapa tahun terakhir ini sudah banyak terjadi peningkatan penelitian terkait analisis sentimen pada teks review (ulasan) untuk mengetahui polaritas opini pada media sosial. Long Short Term Memory (LSTM) merupakan salah satu metode yang dapa diterapkan pada analisis sentimen. Dataset yang digunakan dalam penelitian ini adalah data ulasan dari Twitter. Penelitian ini bertujuan untuk melakukan pengklasifikasian terhadap ulasan Bahasa Indonesia berdasarkan sentimen positif, netral dan negatif dengan menggunakan metode LSTM, kemudaian untuk pengujian klasifikasinya menggunakan nilai akurasi. Hasil akurasi yang didapatkan pada penelitian ini adalah 57.35%. Kata Kunci: Sentimen Analisis, Twitter, LSTM

Item Type:	Thesis (Diploma)
Subjects:	T Technology > TN Mining engineering. Metallurgy
Divisions:	Teknik > Diploma III Teknik Komputer
Depositing User:	Unnamed user with email perpustakaan@poltektegal.ac.id
Date Deposited:	28 Dec 2021 09:15
Last Modified:	28 Dec 2021 09:15
URI:	http://eprints.poltektegal.ac.id/id/eprint/979

Actions (login required)

View Item