Analisis Sentimen terhadap Ulasan Tiktok Berbahasa Indonesia pada Google Play Store Menggunakan Algoritma Long Short Term Memory dan IndoBERTweet

JERRY CAHYO SETIAWAN

Informasi Dasar

159 kali
23.04.2631
004
Karya Ilmiah - Skripsi (S1) - Reference

Tiktok saat ini adalah salah satu aplikasi yang paling populer di dunia dan mendapat banyak ulasan pada Google Play Store serta marketplace aplikasi sejenisnya. Ulasan tersebut merupakan pendapat dari pengguna yang dapat dianalisis lebih lanjut untuk berbagai tujuan. Analisis dapat dilakukan secara manual, akan tetapi membutuhkan waktu cukup lama, atau secara otomatis menggunakan metode machine learning. Penelitian ini mengimplementasikan LSTM dan IndoBERTweet yang merupakan turunan dari BERT, yang telah dilatih menggunakan data berupa kosa kata Bahasa Indonesia dari unggahan di Twitter. Penelitian ini bertujuan untuk menentukan metode yang sesuai untuk membuat model yang dapat melakukan klasifikasi secara otomatis ke dalam sentiment negatif, netral, dan positif. Hasil pengujian menunjukkan bahwa IndoBERTweet lebih baik, dengan akurasi mencapai 80%, sedangkan LSTM mendapat akurasi sebesar 78%.

Subjek

DATA SCIENCE
DATA PROCESSING,

Katalog

Analisis Sentimen terhadap Ulasan Tiktok Berbahasa Indonesia pada Google Play Store Menggunakan Algoritma Long Short Term Memory dan IndoBERTweet
 
 
Indonesia

Sirkulasi

Rp. 0
Rp. 0
Tidak

Pengarang

JERRY CAHYO SETIAWAN
Perorangan
Kemas Muslim Lhaksmana, Bunyamin
 

Penerbit

Universitas Telkom, S1 Informatika
Bandung
2023

Koleksi

Kompetensi

  • CII4E4 - TUGAS AKHIR

Download / Flippingbook

 

Ulasan

Belum ada ulasan yang diberikan
anda harus sign-in untuk memberikan ulasan ke katalog ini