Patricia, Yolanda (2022) Analisis Sentimen Berdasarkan Aspek Menggunakan Elman Recurrent Neural Network Dengan Word Embedding. Other thesis, Universitas Komputer Indonesia.
|
Text
1.UNIKOM_YOLANDA PATRICIA_COVER.pdf - Published Version Download (24kB) | Preview |
|
|
Text
19.UNIKOM_YOLANDA PATRICIA_LEMBAR PENGESAHAN.pdf - Published Version Download (425kB) | Preview |
|
|
Text
17.UNIKOM_YOLANDA PATRICIA_SURAT KETERANGAN PUBLIKASI.pdf - Published Version Download (277kB) | Preview |
|
|
Text
20.UNIKOM_YOLANDA PATRICIA_SURAT ORISINALITAS.pdf - Published Version Download (307kB) | Preview |
|
|
Text
4.UNIKOM_YOLANDA PATRICIA_KATA PENGANTAR.pdf - Published Version Download (69kB) | Preview |
|
|
Text
5.UNIKOM_YOLANDA PATRICIA_DAFTAR ISI.pdf - Published Version Download (64kB) | Preview |
|
|
Text
11.UNIKOM_YOLANDA PATRICIA_BAB 1.pdf - Published Version Download (117kB) | Preview |
|
|
Text
12.UNIKOM_YOLANDA PATRICIA_BAB 2.pdf - Published Version Download (257kB) | Preview |
|
![[img]](http://elibrary.unikom.ac.id/style/images/fileicons/text.png) |
Text
13.UNIKOM_YOLANDA PATRICIA_BAB 3.pdf - Published Version Restricted to Repository staff only Download (1MB) | Request a copy |
|
|
Text
14.UNIKOM_YOLANDA PATRICIA_BAB 4.pdf - Published Version Restricted to Repository staff only Download (351kB) | Request a copy |
|
|
Text
15.UNIKOM_YOLANDA PATRICIA_BAB 5.pdf - Published Version Download (11kB) | Preview |
|
|
Text
10.UNIKOM_YOLANDA PATRICIA_DAFTAR PUSTAKA.pdf - Published Version Download (119kB) | Preview |
|
|
Text
18. UNIKOM_YOLANDA PATRICIA_LEMBAR KONTAK PENULIS _ KONTRIBUTOR.pdf - Published Version Download (10kB) | Preview |
Abstract
Analisis sentimen berdasarkan aspek (ASBA) adalah salah satu bidang dalam opinion mining yang bertujuan untuk mendeteksi polaritas teks tertulis berdasarkan aspek-aspek tertentu. Analisis sentimen pada level aspek menunjukkan kinerja yang lebih baik daripada level dokumen dan level kalimat. Pada kasus ASBA menggunakan arsitektur Elman RNN dengan menerapkan teknik one hot encoding sebagai vektorisasi token, dapat menyebabkan dimensi vektor yang dihasilkan besar jika terdapat banyak token kata, serta rata - rata akurasi yang dihasilkan sebesar 81%, yang selanjutnya dapat meningkatkan nilai akurasi. Tujuan dari penelitian ini adalah untuk menentukan nilai Elman RNN yang tepat pada kasus ASBA dengan penggunaan word embedding FastText. Sebelum melakukan pelatihan, data input berupa review restoran dalam bahasa Indonesia telah melalui pre-processing antara lain case folding, filtering, word normalization, tokenization, stopwords removal, dan word embedding. Selama pelatihan, 1584 kalimat dari ulasan restoran dalam bahasa Indonesia digunakan. Pengujian dilakukan terhadap data uji sejumlah 422 kalimat. Dalam tahap vektorisasi, word embedding FastText dan one hot encoding menghasilkan kinerja yang sebanding dimana parameter yang digunakan 0.05 untuk learning rate, 32 untuk hidden size, 256 untuk minibatch, dan epoch 100 dalam elman recurrent neural network, dengan akurasi yang dihasilkan sebesar 82.94% dan f1 score sebesar 74.84%.
| Item Type: | Thesis (Other) |
|---|---|
| Uncontrolled Keywords: | Analisis Sentimen Berdasarkan Aspek, Elman Recurrent Neural Network, Review Restoran Berbahasa Indonesia |
| Subjects: | 000_COMPUTER SCIENCE, INFORMATION & GENERAL WORKS. > 004_Data Processing & Computer Science Q Science > QA Mathematics > QA76 Computer software |
| Divisions: | S1_SKRIPSI > FTIK_Teknik Informatika (01) |
| Depositing User: | Mia Hayati Kosasih |
| Date Deposited: | 02 Dec 2022 06:19 |
| Last Modified: | 02 Dec 2022 06:19 |
| URI: | http://elibrary.unikom.ac.id/id/eprint/7116 |
Actions (login required)
 |
View Item |
