eprintid: 31395
rev_number: 22
eprint_status: archive
userid: 12
dir: disk0/00/03/13/95
datestamp: 2025-12-01 01:51:39
lastmod: 2025-12-01 01:51:39
status_changed: 2025-12-01 01:51:39
type: thesis
metadata_visibility: show
creators_name: Rumadaul, Muhammad Fathir
creators_nim: 21.11.4235
contributors_name: Sulistiyono, Mulia
corp_creators: Universitas AMIKOM Yogyakarta
title: STUDI PERBANDINGAN ALGORITMA MACHINE LEARNING UNTUK KLASIFIKASI SENTIMEN DALAM KONTEKS DUNIA KERJA GEN Z
ispublished: pub
subjects: 000.000.006
divisions: if
full_text_status: restricted
keywords: Generasi Z, Dunia Kerja, Support Vector Machine (SVM), Random Forest (RF), Bidirectional Encoder Representations from Transformers (BERT), Machine Learning
abstract: Penelitian ini bertujuan untuk mengklasifikasikan sentimen opini Generasi Z
terhadap dunia kerja menggunakan tiga pendekatan model machine learning, yaitu
Random Forest, Support Vector Machine (SVM), dan BERT. Dataset yang
digunakan berisi opini-opini dalam bahasa Indonesia yang telah melalui proses
pra-pemrosesan dan pelabelan sentimen (negatif, netral, positif). Hasil penelitian
menunjukkan bahwa model SVM memberikan performa terbaik dengan akurasi
mencapai 90,22% dan distribusi kinerja yang seimbang di semua kelas. Model
BERT menyusul dengan akurasi 88,38%, memperlihatkan kemampuan yang kuat
dalam mengenali opini positif dan netral, meskipun sedikit lemah dalam
mendeteksi opini negatif. Sementara itu, model Random Forest memiliki
performa paling rendah dengan akurasi 80,82%, terutama kurang efektif dalam
menangkap sentimen negatif. Kesimpulan dari penelitian ini adalah bahwa model
SVM paling optimal untuk klasifikasi sentimen opini Gen Z terhadap dunia kerja,
baik dari segi akurasi maupun keseimbangan antar kelas. Penelitian ini diharapkan
dapat menjadi dasar dalam pengembangan sistem analisis opini publik yang lebih
efektif, khususnya yang menyasar generasi muda di dunia kerja.
date: 2025-07-30
date_type: published
institution: Universitas AMIKOM Yogyakarta
department: Fakultas Ilmu Komputer
thesis_type: bachelor
thesis_name: skripsi
citation:   Rumadaul, Muhammad Fathir  (2025) STUDI PERBANDINGAN ALGORITMA MACHINE LEARNING UNTUK KLASIFIKASI SENTIMEN DALAM KONTEKS DUNIA KERJA GEN Z.  S1 - Sarjana thesis, Universitas AMIKOM Yogyakarta.   
document_url: https://eprints.amikom.ac.id/id/eprint/31395/1/COVER.pdf
document_url: https://eprints.amikom.ac.id/id/eprint/31395/2/BAB%20I.pdf
document_url: https://eprints.amikom.ac.id/id/eprint/31395/3/BAB%20II.pdf
document_url: https://eprints.amikom.ac.id/id/eprint/31395/4/BAB%20III.pdf
document_url: https://eprints.amikom.ac.id/id/eprint/31395/5/BAB%20IV.pdf
document_url: https://eprints.amikom.ac.id/id/eprint/31395/6/BAB%20V.pdf
document_url: https://eprints.amikom.ac.id/id/eprint/31395/7/Daftar%20Pustaka.pdf
document_url: https://eprints.amikom.ac.id/id/eprint/31395/8/Publikasi.pdf