Abdillah, Jodi (2024) ANALISIS SENTIMEN MULTIBAHASA DENGAN PELABELAN ZERO SHOT PADA BERITA PEMILU 2024. S1 - Sarjana thesis, Universitas AMIKOM Yogyakarta.
![[img]](https://eprints.amikom.ac.id//style/images/fileicons/text.png) |
Text (COVER-ABSTRAK)
COVER.pdf Download (2MB) |
|
Text (BAB I)
BAB I.pdf Download (239kB) |
|
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 (741kB) |
|
Text (BAB IV)
BAB IV.pdf Restricted to Registered users only Download (1MB) |
|
Text (BAB V)
BAB V.pdf Download (68kB) |
|
Text (DAFTAR PUSTAKA)
Daftar Pustaka.pdf Restricted to Registered users only Download (217kB) |
![[img]](https://eprints.amikom.ac.id//style/images/fileicons/archive.png) |
Archive (SOURCE CODE)
Sourcecode - 19.11.2961.zip Restricted to Repository staff only Download (6MB) |
|
Text (PUBLIKASI)
Publikasi.pdf Restricted to Repository staff only Download (1MB) |
Abstract
Indonesia, sebagai negara demokrasi rutin mengadakan pemilihan umum (pemilu) setiap lima tahun untuk memilih anggota legislatif dan presiden. Pada tahun 2024, pemilu kembali diadakan untuk memilih presiden dan wakil presiden, anggota DPR RI, DPD, DPRD Provinsi, serta DPRD Kabupaten/Kota. Topik pemilu menjadi perbincangan hangat, sehingga banyak portal berita memuat berita terkait pemilu. Analisis sentimen multibahasa dari berita online mengenai pemilu 2024 dimulai dengan scraping data dari berita di detik.com menggunakan kata kunci “pemilu 2024”. Data yang terkumpul diterjemahkan menggunakan library googletrans, kemudian dilabeli dengan metode zero shot sebagai sentimen negatif atau positif. Data yang tidak seimbang antara jumlah sentimen negatif dan positif disesuaikan menggunakan SMOTE (Synthetic Minority Over-sampling Technique). Proses klasifikasi dilakukan dengan algoritma Support Vector Machine (SVM) dan Naïve Bayes Classifier, sementara evaluasi menggunakan Confusion matrix untuk membandingkan performa kedua algoritma. Hasil analisis sentimen memberikan gambaran tentang pelaksanaan pemilu 2024. Penelitian ini menggunakan dataset sebanyak 7.181 berita dari detik.com yang diunggah antara 22 Oktober 2023 hingga 22 Februari 2024 dengan kata kunci “pemilu 2024”. Dari klasifikasi yang dilakukan, akurasi tertinggi dengan algoritma Support Vector Machine (SVM) pada dataset bahasa Inggris mencapai 78%.
| Item Type: | Thesis (S1 - Sarjana) | ||
|---|---|---|---|
| Contributor: |
|
||
| Uncontrolled Keywords: | Pemilu 2024, Berita Online, Support Vector Machine, Multibahasa, Zero Shot | ||
| Subjects: | 000 - Komputer, Informasi dan Referensi Umum > 000 Ilmu komputer, ilmu pengetahuan dan sistem-sistem > 004 Pemrosesan data dan ilmu komputer | ||
| Divisions: | Fakultas Ilmu Komputer > Informatika | ||
| Depositing User: | RC Universitas AMIKOM Yogyakarta | ||
| Date Deposited: | 28 Nov 2024 02:02 | ||
| Last Modified: | 28 Nov 2024 02:02 | ||
| URI: | http://eprints.amikom.ac.id/id/eprint/28439 |
Actions (login required)
 |
View Item |