Analisis Sentimen Pada Ulasan di TripAdvisor Menggunakan Metode Long Short-Term
Memory (LSTM)
JOVITA NURVANIA
Informasi Umum
Kode
21.04.1586
Klasifikasi
006.31 - Machine Learning
Jenis
Karya Ilmiah - Skripsi (S1) - Reference
Subjek
Machine - Learning
Dilihat
552 kali
Informasi Lainnya
Abstraksi
Berkembangnya teknologi khususnya media sosial dan internet menjadikan keduanya sebagai kebutuhan pokok bagi masyarakat, karena dapat membantu masyarakat dalam mendapatkan informasi dan menyebarkan informasi. Salah satu informasi yang diperlukan oleh masyarakat adalah informasi mengenai sebuah tempat wisata. Media yang berkontribusi besar dalam penyebaran informasi ini adalah situs web. Dalam penyebarannya, informasi dapat dibagi menjadi dua jenis yaitu informasi yang negatif, maupun positif. Analisis sentimen digunakan dalam pengolahan paragraf yang berisi kalimat menggunakan bahasa sehari-hari manusia menjadi bahasa komputer. Penelitian ini bertujuan untuk mengklasifikasikan ulasan pengunjung tentang pengaruh COVID-19 terhadap tempat wisata di Bali dari Tripadvisor menggunakan metode Long Short-Term Memory (LSTM). Sebelum diproses dengan LSTM, setiap teks pada ulasan akan divektorisasi dengan word2vec. Hasil pengujian pada model yang dibangun didapatkan nilai akurasi sebesar 71,67%
Koleksi & Sirkulasi
Seluruh (1) koleksi tidak tersedia
Anda harus log in untuk mengakses flippingbook
Pengarang
| Nama | JOVITA NURVANIA |
| Jenis | Perorangan |
| Penyunting | Jondri, Kemas Muslim Lhaksmana |
| Penerjemah | Indonesia |
Penerbit
| Nama | Universitas Telkom, S1 Informatika |
| Kota | Bandung |
| Tahun | 2021 |
Sirkulasi
| Harga sewa | IDR 0,00 |
| Denda harian | IDR 0,00 |
| Jenis | Non-Sirkulasi |
