WORD EMBEDDING-BERT UNTUK EKSTRAKSI FITUR PADA ANALISIS SENTIMEN

Rahman, Aditiya (2021) WORD EMBEDDING-BERT UNTUK EKSTRAKSI FITUR PADA ANALISIS SENTIMEN. S1 - Sarjana thesis, Universitas AMIKOM Yogyakarta.

	Text (COVER-ABSTRAK) COVER.pdf Download (1MB)
	Text (BAB I) BAB I.pdf Download (223kB)
	Text (BAB II) BAB II.pdf Restricted to Registered users only Download (1MB)
	Text (BAB III) BAB III.pdf Restricted to Registered users only Download (191kB)
	Text (BAB IV) BAB IV.pdf Restricted to Registered users only Download (918kB)
	Text (BAB V) BAB V.pdf Download (39kB)
	Text (DAFTAR PUSTAKA) Daftar Pustaka.pdf Restricted to Registered users only Download (223kB)
	Text (PUBLIKASI) Publikasi - 17.11.1639 - Aditiya Rahman - Aditiya Rahman.pdf Restricted to Repository staff only Download (825kB)

Abstract

Perkembangan teknologi informasi saat ini telah mempermudah kehidupan manusia dalam berbagai bidang, salah satunya di bidang pariwisata yaitu pemesanan hotel. Kita bisa mendapatkan banyak informasi mengenai hotel tersebut mulai dari fasilitas yang diberikan hingga ulasan oleh pengunjung yang sudah pernah menggunakan hotel tersebut. Analisis sentimen merupakan salah satu cabang dari Natural Language Processing (NLP) yang dapat membantu dalam menentukan kualitas layanan hotel yang ditawarkan dari ulasan yang telah diberikan pengguna. Penelitian ini menggunakan data ulasan hotel untuk melakukan analisis sentimen yang didapatkan dari situs Traveloka. Penelitian ini memanfaatkan sebuah metode deep learning yaitu Bidirectional Encoder Representation from Transformer atau BERT sebagai metode word embedding untuk mempresentasikan kata menjadi vektor. Klasifikasi pada penelitian ini dilakukan dengan menambahkan layer linear regression pada layer paling atas di BERT. Dari percobaan yang dilakukan dengan pembagian data training sebanyak 70%, data eval sebanyak 10%, dan data tes sebanyak 20% dari total 10.000 data, dapat dilihat bahwa metode BERT memiliki hasil akurasi sebesar 97%, sedangkan metode non-BERT menghasilkan akurasi sebesar 93%. Hasil yang diberikan oleh metode BERT lebih tinggi daripada hasil yang diberikan oleh metode non-BERT. Sehingga bisa disimpulkan bahwa ada pengaruh dari penggunaan metode BERT terhadap akurasi yang dihasilkan.

Actions (login required)

View Item