Ulfa, Putri Mariah (2020) Analisis sentimen opini pengguna dompet digital menggunakan metode convolutional neural network. Diploma thesis, UIN Sunan Gunung Djati Bandung.
|
Text (COVER)
1_cover.pdf Download (46kB) | Preview |
|
|
Text (ABSTRAK)
2_abstrak.pdf Download (71kB) | Preview |
|
|
Text (DAFTAR ISI)
3_daftarisi.pdf Download (207kB) | Preview |
|
|
Text (BAB I)
4_bab1.pdf Download (182kB) | Preview |
|
Text (BAB II)
5_bab2.pdf Restricted to Registered users only Download (337kB) | Request a copy |
||
Text (BAB III)
6_bab3.pdf Restricted to Registered users only Download (432kB) | Request a copy |
||
Text (BAB IV)
7_bab4.pdf Restricted to Registered users only Download (696kB) | Request a copy |
||
Text (BAB V)
8_bab5.pdf Restricted to Registered users only Download (91kB) | Request a copy |
||
Text (DAFTAR PUSTAKA)
9_daftarpustaka.pdf Restricted to Registered users only Download (97kB) | Request a copy |
Abstract
Penggunaan dompet digital sebagai salah satu alat pembayaran yang menggantikan keberadaan uang tunai saat bertransaksi untuk membentuk cashless society. Pengguna dompet digital memberikan ulasan salah satunya pada sosial media Twitter dengan mention ke akun official dari penyedia layanan dompet digital. Tweet tersebut berupa ulasan positif serta negatif. Dari tweet tersebut dapat dilakukan analisis sentimenyang dapat mengelola opini serta dapat mengkategorikan menjadi sentimen positif dan sentimen negatif. Untuk memaksimalkan proses pengklasifikasian sentimen mengenai dompet digital digunakan algoritma convolutional neural network. Convolutional neural network merupakan bagian dari deep learning yang melakukan operasi konvolusi untuk mendapatkan ekstrasi fitur berdasarkan kata. Hasil dari pengujian yang telah dilakukan dengan convolutional neural network dengan 2000 data memiliki akurasi mencapai 80%. Yang mana hasil analisis berupa sentimen positif banyak membahas mengenai saldo, digital, dompet, promo, transaksi dan lainnya. Sedangkan untuk sentimen negatif banyak mengulas tentang saldo, top up, bayar, transfer, akun, paylatter dan lainnya.
Item Type: | Thesis (Diploma) |
---|---|
Uncontrolled Keywords: | Sentimen Analisis; Convolutional Neural Network; |
Subjects: | Data Processing, Computer Science Data Processing, Computer Science > Systems Analysis and Computer Design |
Divisions: | Fakultas Sains dan Teknologi > Program Studi Teknik Informatika |
Depositing User: | Putri Mariah Ulfa |
Date Deposited: | 02 Feb 2021 02:50 |
Last Modified: | 02 Feb 2021 02:50 |
URI: | https://digilib.uinsgd.ac.id/id/eprint/36393 |
Actions (login required)
View Item |