…
comment: The repository administrator has not yet configured an RDF license.
primary topic: PERBANDINGAN ALGORITMA DNN DAN LSTM UNTUK ANALISIS SENTIMEN LAYANAN TRANSPORTASI ONLINE DI INDONESIA MENGGUNAKAN DATA TWITTER

PERBANDINGAN ALGORITMA DNN DAN LSTM UNTUK ANALISIS SENTIMEN LAYANAN TRANSPORTASI ONLINE DI INDONESIA MENGGUNAKAN DATA TWITTER
type: Thesis
type: Article
abstract: Penelitian ini membandingkan dua arsitektur pembelajaran mendalam. Deep Neural Network (DNN) dan Long Short-Term Memory (LSTM), untuk analisis sentimen tweet berbahasa Indonesia terkait layanan transportasi online. Data primer berjumlah ±10.000 tweet (2023) dihimpun melalui API Twitter dengan kata kunci merek layanan, kemudian direpresentasikan sebagai embedding IndoBERT untuk masukan ke kedua model. Pelabelan awal dilakukan secara otomatis menggunakan model IndoBERT dan divalidasi pada 200 sampel acak: 185 label sesuai (akurasi 92,5%) dengan Cohen’s Kappa 0,89, menunjukkan reliabilitas “sangat tinggi” untuk keperluan pelatihan. Eksperimen dirancang dalam empat skenario (tanpa/ dengan resampling dan tanpa/ dengan kamus slang) dan dievaluasi menggunakan K-Fold Cross-Validation (k=3 dan k=5) serta metrik akurasi, F1-score, MAE, dan waktu pelatihan. Hasil menunjukkan LSTM secara konsisten mengungguli DNN dalam akurasi dan F1-score, terutama pada skenario dengan resampling dan kamus slang (mencapai akurasi ~93% dan F1-score ~93%, MAE ~0,088). Namun, LSTM memerlukan waktu pelatihan lebih lama (~475 detik) dibandingkan DNN (~56 detik). Resampling terbukti memberikan peningkatan performa paling signifikan, sedangkan penggunaan kamus slang memberikan peningkatan tambahan yang bersifat pendukung. Analisis berdasarkan panjang teks menunjukkan DNN lebih stabil untuk tweet ≤10 kata, sementara LSTM unggul pada tweet >10 kata, yang mempertegas kelebihan LSTM dalam menangkap dependensi urutan pada teks panjang. Secara keseluruhan, LSTM direkomendasikan sebagai arsitektur utama untuk analisis sentimen pengguna layanan transportasi online berbahasa Indonesia, dengan DNN sebagai alternatif ketika efisiensi komputasi diutamakan. Berdasarkan keseluruhan temuan, penelitian ini merekomendasikan LSTM sebagai arsitektur utama untuk analisis sentimen layanan transportasi online berbahasa Indonesia, dengan DNN sebagai alternatif saat efisiensi komputasi menjadi prioritas.
date: 2025-11-10
status: published
author list: authors
type: EPrint
type: ThesisEPrint
is part of: repository
has document: PERBANDINGAN ALGORITMA DNN DAN LSTM UNTUK ANALISIS SENTIMEN LAYANAN TRANSPORTASI ONLINE DI INDONESIA MENGGUNAKAN DATA TWITTER (Text)
has version: PERBANDINGAN ALGORITMA DNN DAN LSTM UNTUK ANALISIS SENTIMEN LAYANAN TRANSPORTASI ONLINE DI INDONESIA MENGGUNAKAN DATA TWITTER (Text)
has published: PERBANDINGAN ALGORITMA DNN DAN LSTM UNTUK ANALISIS SENTIMEN LAYANAN TRANSPORTASI ONLINE DI INDONESIA MENGGUNAKAN DATA TWITTER (Text)
subject: 000 Ilmu komputer, informasi dan pekerjaan umum
subject: 003 Sistem-sistem

PERBANDINGAN ALGORITMA DNN DAN LSTM UNTUK ANALISIS SENTIMEN LAYANAN TRANSPORTASI ONLINE DI INDONESIA MENGGUNAKAN DATA TWITTER (Text)
type: Document
has file: 23.55.2543 - Jandri Tampubolon.pdf
has part: 23.55.2543 - Jandri Tampubolon.pdf

Universitas AMIKOM Yogyakarta
type: Organization

Pascasarjana Magister Informatika, Universitas AMIKOM Yogyakarta
type: Organization

Jandri Tampubolon
type: Person
given name: Jandri
family name: Tampubolon

Kusrini -
type: Person
given name: Kusrini
family name: -

HTML Summary of #31746 PERBANDINGAN ALGORITMA DNN DAN LSTM UNTUK ANALISIS SENTIMEN LAYANAN TRANSPORTASI ONLINE DI INDONESIA MENGGUNAKAN DATA TWITTER
format: text/html
primary topic: PERBANDINGAN ALGORITMA DNN DAN LSTM UNTUK ANALISIS SENTIMEN LAYANAN TRANSPORTASI ONLINE DI INDONESIA MENGGUNAKAN DATA TWITTER

000 Ilmu komputer, informasi dan pekerjaan umum
type: Concept

003 Sistem-sistem
type: Concept