Analisis Sentimen pada Komentar Media Sosial Terkait Isu Joki dengan Menggunakan Metode Long Short-Term Memory (LSTM)

Prasetyo, Dimas (2025) Analisis Sentimen pada Komentar Media Sosial Terkait Isu Joki dengan Menggunakan Metode Long Short-Term Memory (LSTM). Skripsi thesis, ITN MALANG.

	Text 2118042_COVER.pdf Available under License Creative Commons Attribution Non-commercial Share Alike. Download (845kB)
	Text 2118042_BAB I.pdf Available under License Creative Commons Attribution Non-commercial Share Alike. Download (140kB)
	Text 2118042_BAB II.pdf Restricted to Registered users only Available under License Creative Commons Attribution Non-commercial Share Alike. Download (233kB) | Request a copy
	Text 2118042_BAB III.pdf Restricted to Registered users only Available under License Creative Commons Attribution Non-commercial Share Alike. Download (465kB) | Request a copy
	Text 2118042_BAB IV.pdf Restricted to Registered users only Available under License Creative Commons Attribution Non-commercial Share Alike. Download (909kB) | Request a copy
	Text 2118042_BAB V.pdf Restricted to Registered users only Available under License Creative Commons Attribution Non-commercial Share Alike. Download (133kB) | Request a copy
	Text 2118042_DAFTAR PUSTAKA.pdf Available under License Creative Commons Attribution Non-commercial Share Alike. Download (133kB)
	Text 2118042_LAMPIRAN.pdf Restricted to Registered users only Available under License Creative Commons Attribution Non-commercial Share Alike. Download (1MB) | Request a copy

Abstract

Di kalangan akademisi dan masyarakat, fenomena praktik perjokian dalam penyusunan skripsi telah menimbulkan kekhawatiran karena mengancam reputasi akademik. Media sosial menjadi sarana utama bagi masyarakat untuk mengekspresikan pendapat mereka tentang masalah ini, baik melalui kecaman maupun menjadikan kebiasaan baru. Namun, volume data yang besar, gaya bahasa yang beragam, dan penggunaan bahasa informal adalah masalah untuk menganalisis data media sosial. Untuk mencapai tujuan ini, penelitian ini menggunakan metode Long Short-Term Memory (LSTM) untuk menganalisis sentimen masyarakat. Metode ini dipilih karena kemampuan LSTM untuk memahami konteks kata dalam kalimat kompleks, yang membuatnya cocok untuk komentar panjang di media sosial. Hasil penelitian menunjukkan pengujian kinerja model untuk mengidentifikasi sentimen positif dan negatif, diperoleh akurasi sebesar 68.2%, recall sebesar 71.2%, dan precision sebesar 69%. Hal ini menunjukkan bahwa model mampu mengenali pola sentimen dengan cukup baik dari data yang ada.

Item Type:	Thesis (Skripsi)
Additional Information:	Dimas Surya Prasetyo (2118042)
Uncontrolled Keywords:	sentimen, perjokian, LSTM, analisa teks, integritas akademik, pemrosesan bahasa alami, opini masyarakat
Subjects:	Engineering > Informatics Engineering
Divisions:	Fakultas Teknologi Industri > Teknik Informatika S1 > Teknik Informatika S1(Skripsi)
Depositing User:	Dimas Surya Prasetyo
Date Deposited:	12 Feb 2025 05:27
Last Modified:	12 Feb 2025 05:27
URI:	http://eprints.itn.ac.id/id/eprint/15439

Actions (login required)

View Item