KLASIFIKASI OPINI PUBLIK DI TWITTER TERHADAP BAKAL CALON PRESIDEN INDONESIA TAHUN 2024 MENGGUNAKAN DEEP LEARNING SECARA REALTIME BERBASIS WEBSITE

Rizki, Muhammad (2023) KLASIFIKASI OPINI PUBLIK DI TWITTER TERHADAP BAKAL CALON PRESIDEN INDONESIA TAHUN 2024 MENGGUNAKAN DEEP LEARNING SECARA REALTIME BERBASIS WEBSITE. Diploma thesis, Politeknik Harapan Bersama.

This is the latest version of this item.

[img] Text (TA_Muhammad Rizki_19090055)
Muhammad Rizki - 19090055 - TI (1).pdf
Restricted to Registered users only
Download (6MB) | Request a copy

Abstract

Banyaknya opini publik warganet Indonesia terkait bakal calon presiden Indonesia 2024 di media sosial Twitter sulit dianalisis. Penentuan klasifikasi oleh manusia membutuhkan tenaga ahli dan waktu lama. Oleh karena itu, diperlukan sistem visualisasi klasifikasi opini publik secara real-time. Peneltian sebelumnya hanya berakhir di evaluasi model, sedangkan penelitian ini berusaha menerapkan model terbaik pada website. Tujuan penelitian ini adalah menciptakan sistem memantau klasifikasi opini publik Twitter terhadap bakal calon presiden Indonesia 2024. Proses training menggunakan metode LSTM, menghasilkan model dengan akurasi 76%. Parameter yang diuji antara lain batch size, dropout, dan learning rate. Data berasal dari crawling Twitter dengan kata kunci Ganjar Pranowo, Anies Baswedan, dan Prabowo Subianto. Model LSTM diimplementasikan dalam website yang menampilkan dashboard dengan fitur peta warna tingkat sentimen positif bakal calon di setiap provinsi, jumlah klasifikasi sentimen, dan filter berdasarkan provinsi dan waktu.

Item Type: Thesis (Diploma)
Subjects: T Technology
Divisions: Teknik > Diploma IV Teknik Informatika
Depositing User: Muhammad Rizki
Date Deposited: 28 Aug 2023 07:50
Last Modified: 28 Aug 2023 07:50
URI: http://eprints.poltektegal.ac.id/id/eprint/2654

Available Versions of this Item

Actions (login required)

View Item View Item