Malik, Andhika (2025) Sistem notifikasi doa harian dengan analisis sentimen menggunakan IndoBERT. Sarjana thesis, UIN Sunan Gunung Djati Bandung.
|
Text (COVER)
1_cover.pdf Download (215kB) | Preview |
|
|
Text (ABSTRAK)
2_abstrak.pdf Download (304kB) | Preview |
|
|
Text (SK BEBAS PLAGIARISM)
3_skbebasplagiarism.pdf Download (209kB) | Preview |
|
|
Text (BAB I)
5_bab1.pdf Download (516kB) | Preview |
|
|
Text (DAFTAR ISI)
4_daftarisi.pdf Download (281kB) | Preview |
|
![[img]](https://digilib.uinsgd.ac.id/style/images/fileicons/text.png) |
Text (BAB II)
6_bab2.pdf Restricted to Registered users only Download (607kB) | Request a copy |
|
|
Text (BAB III)
7_bab3.pdf Restricted to Registered users only Download (1MB) | Request a copy |
|
|
Text (BAB IV)
8_bab4.pdf Restricted to Registered users only Download (2MB) | Request a copy |
|
|
Text (BAB V)
9_bab5.pdf Restricted to Registered users only Download (304kB) | Request a copy |
|
|
Text (DAFTAR PUSTAKA)
10_daftarpustaka.pdf Restricted to Registered users only Download (277kB) | Request a copy |
|
|
Text (LAMPIRAN)
11_lampiran.pdf Restricted to Repository staff only Download (530kB) | Request a copy |
Abstract
Umat Muslim kerap menghadapi tantangan untuk menjaga konsistensi dalam berdoa, terutama akibat kesibukan dan distraksi aktivitas sehari-hari, sementara pengingat doa yang ada cenderung statis dan kurang mempertimbangkan kondisi emosional pengguna. Penelitian ini mengembangkan sistem notifikasi doa harian berbasis analisis sentimen menggunakan IndoBERT untuk memberikan respons yang lebih personal. Proses pelatihan model mengikuti metode CRISP-DM, sedangkan pengembangan aplikasi web menggunakan Waterfall. Dataset mencakup data publik dan kustom dengan tiga kategori sentimen: positif, netral, dan negatif. Dari sepuluh skenario pelatihan, Skenario 6 dipilih dengan rasio pembagian data 70:20:10 karena memiliki recall tinggi pada kelas negatif (0,78) dan positif (0,91) serta F1-score tertinggi pada kelas positif (0,87). Sistem diimplementasikan dengan FastAPI, Laravel, dan React JS, mampu memberikan notifikasi dan respons real-time. Hasil penelitian membuktikan integrasi IndoBERT dan notifikasi terjadwal efektif meningkatkan relevansi dan responsivitas layanan spiritual digital.
| Item Type: | Thesis (Sarjana) |
|---|---|
| Uncontrolled Keywords: | IndoBERT; Analisis Sentimen; CRISP-DM; Waterfall; Notifikasi |
| Subjects: | Engineering |
| Divisions: | Fakultas Sains dan Teknologi > Program Studi Teknik Informatika |
| Depositing User: | Andhika Malik |
| Date Deposited: | 08 Sep 2025 08:13 |
| Last Modified: | 08 Sep 2025 08:13 |
| URI: | https://digilib.uinsgd.ac.id/id/eprint/117609 |
Actions (login required)
 |
View Item |
