<mods:mods version="3.3" xsi:schemaLocation="http://www.loc.gov/mods/v3 http://www.loc.gov/standards/mods/v3/mods-3-3.xsd" xmlns:mods="http://www.loc.gov/mods/v3" xmlns:xsi="http://www.w3.org/2001/XMLSchema-instance"><mods:titleInfo><mods:title>ANALISIS SENTIMEN KELUHAN MASYARAKAT TERHADAP&#13;
JARINGAN INTERNET MENGGUNAKAN METODE XLNET &#13;
DAN ROBERTA DI KABUPATEN BANGGAI KEPULAUAN</mods:title></mods:titleInfo><mods:name type="personal"><mods:namePart type="given">Nur Fadhlur</mods:namePart><mods:namePart type="family">Rahman</mods:namePart><mods:role><mods:roleTerm type="text">author</mods:roleTerm></mods:role></mods:name><mods:abstract>Penelitian ini bertujuan untuk menganalisis sentimen keluhan masyarakat&#13;
terhadap kualitas jaringan internet di Kabupaten Banggai Kepulauan dengan&#13;
menggunakan teknik analisis sentimen berbasis pembelajaran mesin. Data yang&#13;
digunakan dalam penelitian ini terdiri dari 646 sampel komentar yang dikumpulkan&#13;
melalui media sosial WhatsApp dan kuesioner Google Form. &#13;
Proses preprocessing data dilakukan untuk mempersiapkan data sebelum&#13;
digunakan oleh model, yang mencakup pembersihan data dari karakter-karakter&#13;
yang tidak relevan, normalisasi kata gaul ke dalam bentuk kata baku, serta&#13;
tokenisasi untuk memecah teks menjadi unit yang lebih kecil. Selanjutnya, data&#13;
yang telah diproses dilabeli menggunakan dua model pembelajaran mesin, yaitu&#13;
XLNet dan RoBERTa, untuk mengklasifikasikan sentimen komentar ke dalam tiga&#13;
kategori: positif, netral, dan negatif. Selain itu, untuk mengatasi ketidakseimbangan&#13;
data, penelitian ini juga menerapkan teknik random oversampling untuk&#13;
memastikan distribusi yang lebih seimbang antar kelas sentimen. &#13;
Hasil penelitian menunjukkan bahwa model RoBERTa memberikan hasil&#13;
yang lebih baik dibandingkan XLNet dalam hal akurasi dan F1-score. RoBERTa&#13;
mencapai akurasi 87,77% dengan F1-score 87,75%, sementara XLNet mencapai&#13;
akurasi 83,45% dan F1-score 83,37%. Dalam hal efisiensi, waktu pelatihan&#13;
RoBERTa juga lebih singkat, yaitu sekitar 44,3 menit, dibandingkan XLNet yang&#13;
memerlukan sekitar 76,1 menit. Analisis sentimen menunjukkan bahwa komentar&#13;
negatif mendominasi, mencerminkan keluhan masyarakat terhadap kualitas&#13;
jaringan internet di Kabupaten Banggai Kepulauan yang banyak terkait dengan&#13;
masalah seperti lambatnya jaringan dan hilangnya koneksi. Hasil penelitian ini&#13;
diharapkan dapat menjadi wawasan bagi pemerintah daerah untuk memperbaiki&#13;
kebijakan dan pengembangan infrastruktur jaringan di wilayah tersebut.</mods:abstract><mods:classification authority="lcc">000 Ilmu komputer, informasi dan pekerjaan umum</mods:classification><mods:classification authority="lcc">005 Pemrograman komputer, program dan data</mods:classification><mods:originInfo><mods:dateIssued encoding="iso8061">2025-12-19</mods:dateIssued></mods:originInfo><mods:originInfo><mods:publisher>Universitas AMIKOM Yogyakarta;Fakultas Ilmu Komputer</mods:publisher></mods:originInfo><mods:genre>Thesis</mods:genre></mods:mods>