PERBANDINGAN METODE LSTM DAN BiLSTM PADA ANALISIS SENTIMEN OPINI PUBLIK MENGENAI UNDANG-UNDANG KPK

Romadhan, Ardian Nur (2023) PERBANDINGAN METODE LSTM DAN BiLSTM PADA ANALISIS SENTIMEN OPINI PUBLIK MENGENAI UNDANG-UNDANG KPK. S2 - Magister thesis, Universitas AMIKOM Yogyakarta.

Text (THESIS)
20.77.1251 Ardian Nur Romadhan.pdf
Download (3MB)

Abstract

Tujuan penelitian yang berjudul “Perbandingan Metode LSTM dan BiLSTM Pada Analisis Sentimen Opini Publik Mengenai Undang-Undang KPK” ini adalah melakukan pengklasifikasian opini publik menggunakan integrasi model LSTM dan BiLSTM dengan CNN berdasarkan sentimen positif, negative, dan netral serta mengetahui tingkat akurasi model eksperimen LSTM+CNN, BiLSTM+CNN, CNN+LSTM, dan CNN+LSTM dalam preferensi sentiment analisis opini publik menggunakan pemodelan data teks. Topik UU KPK adalah bahasan yang menarik untuk dilakukan penelitian dan masih sedikit penelitian yang menerapkan metode deep learning yaitu LSTM dan BiLSTM dengan CNN untuk analisis sentimen pada UU KPK. Terdapat dua eksperimen dalam uji coba klasifikasi yaitu eksperimen pertama adalah mengunkana model LSTM+CNN dan BiLSTM+CNN dan eksperimen kedua mengunkana CNN+LSTM dan CNN+BiLSTM. Dataset yang digunakan adalah data tweet terkait UU KPK berbahasa Indonesia yang diambil dari Twitter. Hasil yang didapat menunjukkan bahwa metode deep learning LSTM dan BiLSTM dengan kombinasi CNN terbukti dapat menjadi alternatif dalam melakukan analisis sentimen opini publik menggunakan pemodelan data teks. Performa terbaik diperoleh pada eksperimen model BiLSTM+CNN sebesar 88.82%.

Item Type:

Thesis (S2 - Magister)

Contributor: