OPINION MINING PADA KELUHAN DAN MASUKAN UNIVERSITAS TELKOM MENGGUNAKAN METODE DEEP NEURAL NETWORK

YUSRIN TAUFIQUL HAKIM

Informasi Umum

Kode

20.04.4089

Klasifikasi

006.312 - Data mining

Jenis

Karya Ilmiah - Skripsi (S1) - Reference

Subjek

Machine Learning

Dilihat

56 kali

Informasi Lainnya

Abstraksi

Universitas Telkom atau dikenal dengan Telkom Univesity adalah sebuah perguruan tinggi swasta yang berada dibawah naungan Yayasan Pendidikan Telkom (YPT). Dalam menjalankan seluruh elemen – elemen kegiatannya banyak melibatkan pihak seperti mahasiswa dengan direktorat, mahasiswa dengan fakultas, pegawai dengan fakultas, dan lain – lain. Hal ini pun tidak luput dari kesalahan dalam administrasi yang mengakibatkan ada berbagai pihak yang mengeluh. Untuk menampung keluhan dan saran itu bisa kita gunakan fitur di iGracias, tetapi hal itu masih terlalu rumit terutama bagi pengguna awam. Pada penelitian ini dibuat sebuah sistem opinion mining keluhan dengan metode Deep Neural Network dan pembobotan menggunakan Term Frequency – Inverse Document Frequency (TF – IDF) yang dapat mengalokasikan keluhan dan masukan itu terarah ke unit yang tepat. Hasil dari penelitian menggunakan Deep Neural Network menghasilkan nilai pengujian tertinggi yang didapat dalam penelitian ini dengan pengujian learning rate dengan menggunakan learning rate sebesar 0.001 dan menghasilkan accuracy sebesar 77%, ada pun pada pengujian partisi data dengan membagi data latih dan data uji sebesar 0.1 maka menghasilkan accuracy sebesar 72%, dan yang terakhir pada pengujian epoch maka hasil yang dengan accuracy terbaik ada pada epoch 50 dan epoch 100. Kata kunci: keluhan, masukan, opinion mining, Deep Neural Network, Term Frequency – Inverse Document Frequency (TF – IDF)