Femi Dwi Astuti, S.Kom., M.Cs. Contributor Sanusi, Rosit - 175410095 Primary Author mixed material bibliography Yogyakarta STMIK AKAKOM 2021 monographic id Indonesia

Text

Media sosial telah menjadi ruang publik baru untuk menyalurkan pendapat dan gagasan. Twitter merupakan media sosial dengan jumlah pengguna aktif paling banyak di Indonesia. Dengan berlaku nya program kartu prakerja sejak pendaftaran gelombang pertama hingga gelombang kesekian ini, banyak pengguna twitter di Indonesia yang menyampaikan pendapat dan gagasan mengenai program kartu prakerja. Oleh karena itu peneliti mencoba untuk menganalisa tweet berbahasa Indonesia yang membicarakan mengenai program kartu prakerja yang ditandai dengan kata kunci prakerja dalam tweet tersebut. Analisis sentimen dilakukan dengan menggunakan metode Reccurent Neural Network (RNN) dengan Long Short Term Memory (LSTM). Dalam penelitian ini data yang digunakan di crawling menggunakan melalui Twitter API dengan bantuan library searchtweets yang diambil pada periode bulan April 2020 sampai April 2021 sebanyak 4122 tweet. Data hasil crawling sendiri dibagi kedalam proporsi 80% untuk data training dan 20% sebagai data testing. Hasil dari penelitian ini adalah sebuah sistem yang mampu melakukan klasifikasi sentimen (positif, netral, negatif) terhadap sebuah tweet. Tingkat akurasi pelatihan yang didapat sebesar 95,66 % serta tingkat akurasi pengujian sebesar 64,48 %. Beberapa kendala dalam proses analisis sentimen adalah data untuk pembuatan model tidak seimbang sehingga menyebabkan overfitting, proses pelabelan data masih dilakukan secara manual sehingga masih ada kemungkinan kesalahan pada tweet yang dijadikan data pelatihan. Kata kunci : Analisis Sentimen, Deep Learning, LSTM, RNN, Twitter API. Metode Reccurent Neural Network Analisis Sentimen NONE Perpustakaan Universitas Teknologi Digital Indonesia Katalog Online Perpustakaan Universitas Teknologi Digital Indonesia 105 San A R.1 SAN105TI0121 Rak Referensi Skripsi Informatika 105 San A R.1 16466 2021-09-10 10:50:20 2021-09-10 14:06:36 machine generated