Analisis Sentimen Tweets Terhadap Bakal Calon Presiden Indonesia 2024 Menggunakan Metode IndoBERT - Dalam bentuk pengganti sidang - Artikel Jurnal

PRIMANDA SAYARIZKI

Informasi Umum

Kode

24.04.5607

Klasifikasi

006.312 - Data mining

Jenis

Karya Ilmiah - Skripsi (S1) - Reference

Subjek

Deep Learning

Dilihat

255 kali

Informasi Lainnya

Abstraksi

Pada era modern ini, masyarakat Indonesia secara luas menggunakan media sosial, khususnya Twitter, sebagai sarana untuk menyuarakan pendapat mereka. Setiap hari, berbagai opini warga Indonesia tersebar di platform ini, termasuk pandangan mereka tentang calon presiden untuk tahun 2024. Menganalisis opini publik mengenai calon presiden tahun 2024 sangat penting untuk memahami sentimen masyarakat terhadap para calon tersebut, terutama dalam konteks pemilihan presiden yang akan datang. Analisis sentimen semacam itu dapat dilakukan menggunakan teknik pembelajaran mendalam seperti IndoBERT untuk memperoleh pengetahuan mengenai klasifikasi sentimen sebagai positif, netral, atau negatif. IndoBERT digunakan untuk menghasilkan representasi vektor yang merangkum makna token, kata, frasa, atau teks. Representasi vektor ini kemudian dapat dimasukkan ke dalam model klasifikasi untuk melakukan analisis sentimen. Model klasifikasi sentimen diuji dengan berbagai tweet dalam dataset uji, yang mewakili beragam opini publik. Hasil evaluasi menunjukkan tingkat akurasi keseluruhan sebesar 80%, dengan tingkat presisi sebesar 62% untuk sentimen negatif, 81% untuk sentimen netral, dan 85% untuk sentimen positif. Selain itu, tingkat recall untuk setiap sentimen adalah 64% untuk negatif, 81% untuk netral, dan 84% untuk positif, dengan skor F1 masing-masing sebesar 63%, 81%, dan 85%.<br />