…
comment: The repository administrator has not yet configured an RDF license.
primary topic: ANALISIS SENTIMEN PUBLIK TWITTER TERHADAP PEMILU 2024 MENGGUNAKAN MODEL LONG SHORT TERM MEMORY (LSTM)

ANALISIS SENTIMEN PUBLIK TWITTER TERHADAP PEMILU 2024 MENGGUNAKAN MODEL LONG SHORT TERM MEMORY (LSTM)
type: Thesis
type: Article
abstract: Pada tahun 2024, Indonesia sebagai negara demokrasi akan menghadapi tahun politik yang penting karena adanya pemilu serentak dari tingkat daerah hingga pemilihan presiden. Menjelang tahun politik akan terjadi beragam reaksi di media sosial, terutama di Twitter, yang sering dijadikan para penggunanya untuk menyuarakan opini mereka. Opini-opini ini tidak hanya bersifat positif, namun juga negatif, sehingga menjadi menarik untuk dikaji. Tujuan dari penelitian ini adalah untuk mengidentifikasi sentimen pengguna Twitter terhadap pemilu 2024 apakah bersifat negatif atau positif serta menguji model Long Short Term Memory (LSTM) tanpa dilakukannya hyperparameter tunning. Untuk mencapai tujuan tersebut, penelitian dilakukan melalui beberapa langkah. Pertama, dilakukan pengumpulan data tweet terkait pemilu. Selanjutnya, dilakukan tahap text preprocessing untuk membersihkan data dan mengidentifikasi fitur-fitur penting dalam analisis sentimen. Kemudian, data tweet diberikan label berdasarkan lexicon-based feature, selanjutnya, dilakukan pembangunan model menggunakan metode LSTM, yang merupakan salah satu jenis neural network yang efektif dalam memproses data sekuen seperti teks. Setelah model dibangun, dilakukan evaluasi dengan melihat nilai akurasi dan confusion matrix tool. Hasil penelitian menunjukkan bahwa dari 855 data hasil proses preprocessing, model berhasil mencapai akurasi sebesar 78%. Sentimen positif sebanyak 52,2% dari data dan mayoritas berisi dukungan untuk suksesnya pemilu serta informasi terkait pemilu. Sedangkan, sentimen negatif sebanyak 37% dan meliputi tweet dengan kata-kata kotor, caci maki, dan penghinaan terhadap partai politik, serta sentimen netral sebesar 10,8%. Dengan demikian, dalam penelitian ini ditemukan bahwa pengguna Twitter memiliki reaksi yang beragam terhadap pemilu 2024 dan cenderung bernilai positif, dan model analisis sentimen LSTM dapat memprediksi dengan akurasi yang cukup tinggi apakah sentimen yang diungkapkan dalam tweet bersifat ne…
date: 2023-07-14
status: published
author list: authors
type: EPrint
type: ThesisEPrint
is part of: repository
has document: ANALISIS SENTIMEN PUBLIK TWITTER TERHADAP PEMILU 2024 MENGGUNAKAN MODEL LONG SHORT TERM MEMORY (LSTM) (Text)
subject: L Education (General)
subject: LC Special aspects of education

ANALISIS SENTIMEN PUBLIK TWITTER TERHADAP PEMILU 2024 MENGGUNAKAN MODEL LONG SHORT TERM MEMORY (LSTM) (Text)
type: Document
has file: S_PSTI_1901010_Title.pdf
has part: S_PSTI_1901010_Title.pdf

ANALISIS SENTIMEN PUBLIK TWITTER TERHADAP PEMILU 2024 MENGGUNAKAN MODEL LONG SHORT TERM MEMORY (LSTM) (Text)
type: Document
has file: S_PSTI_1901010_Chapter 1.pdf
has part: S_PSTI_1901010_Chapter 1.pdf

ANALISIS SENTIMEN PUBLIK TWITTER TERHADAP PEMILU 2024 MENGGUNAKAN MODEL LONG SHORT TERM MEMORY (LSTM) (Text)
type: Document

ANALISIS SENTIMEN PUBLIK TWITTER TERHADAP PEMILU 2024 MENGGUNAKAN MODEL LONG SHORT TERM MEMORY (LSTM) (Text)
type: Document
has file: S_PSTI_1901010_Chapter 3.pdf
has part: S_PSTI_1901010_Chapter 3.pdf

ANALISIS SENTIMEN PUBLIK TWITTER TERHADAP PEMILU 2024 MENGGUNAKAN MODEL LONG SHORT TERM MEMORY (LSTM) (Text)
type: Document

ANALISIS SENTIMEN PUBLIK TWITTER TERHADAP PEMILU 2024 MENGGUNAKAN MODEL LONG SHORT TERM MEMORY (LSTM) (Text)
type: Document
has file: S_PSTI_1901010_Chapter 5.pdf
has part: S_PSTI_1901010_Chapter 5.pdf

ANALISIS SENTIMEN PUBLIK TWITTER TERHADAP PEMILU 2024 MENGGUNAKAN MODEL LONG SHORT TERM MEMORY (LSTM) (Text)
type: Document

Universitas Pendidikan Indonesia
type: Organization

KODEPRODI59201#Pendidikan_Sistem_dan_Teknologi_Informasi_Kampus_Purwakarta_S1, Universitas Pendidikan Indonesia
type: Organization

- Dimas Anugrah Firdlous
type: Person
given name: -
family name: Dimas Anugrah Firdlous

- Suprih Widodo
type: Person
given name: -
family name: Suprih Widodo

- Rian Andrian
type: Person
given name: -
family name: Rian Andrian

HTML Summary of #100110 ANALISIS SENTIMEN PUBLIK TWITTER TERHADAP PEMILU 2024 MENGGUNAKAN MODEL LONG SHORT TERM MEMORY (LSTM)
format: text/html
primary topic: ANALISIS SENTIMEN PUBLIK TWITTER TERHADAP PEMILU 2024 MENGGUNAKAN MODEL LONG SHORT TERM MEMORY (LSTM)

L Education (General)
type: Concept

LC Special aspects of education
type: Concept