Putra, Fauzan Herdika Tubagus (2022) Analisis sentimen terhadap vaksin covid-19 menggunakan metode Deep Learning. Sarjana thesis, UIN Sunan Gunung Djati Bandung.
|
Text (COVER)
1_cover.pdf Download (284kB) | Preview |
|
|
Text (ABSTRAK)
2_abstrak.pdf Download (3MB) | Preview |
|
|
Text (DAFTAR ISI)
3_daftarisi.pdf Download (3MB) | Preview |
|
|
Text (BAB I)
4_bab1.pdf Download (3MB) | Preview |
|
Text (BAB II)
5_bab2.pdf Restricted to Registered users only Download (3MB) | Request a copy |
||
Text (BAB III)
6_bab3.pdf Restricted to Registered users only Download (3MB) | Request a copy |
||
Text (BAB IV)
7_bab4.pdf Restricted to Registered users only Download (3MB) | Request a copy |
||
Text (BAB V)
8_bab5.pdf Restricted to Registered users only Download (3MB) | Request a copy |
||
Text (DAFTAR PUSTAKA)
9_daftarpustaka.pdf Restricted to Registered users only Download (3MB) | Request a copy |
Abstract
Vaskininasi COVID-19 merupakan salah satu usaha untuk mengurangi penyebaran COVID-19 serta mengurangi dampak atau gejala berat dari COVID-19. Pada sosial media, tidak sedikit masyarakat Indonesia menyampaikan opini terkait vaksin COVID-19. Dengan adanya teknologi kita bisa mengklasifikasikan opini masyarakat Indonesia terhadap vaksin COVID-19 pada sosial media termasuk kedalam pro atau kontra. Analisis sentimen menggunakan algoritma LSTM (Long Short Term Memory) adalah salah satu caranya. Data yang telah diambil akan melalui proses pembersihan dan pembobotan menggunakan Word2Vec sebelum masuk kedalam algoritma LSTM. Dengan metode evaluasi model K-Fold Cross Validation kita dapat mengetahui kinerja algoritma LSTM ini. Hasil dari kinerja model LSTM ini menunjukan rata-rata akurasi 74.1% dan mempunyai akurasi terbaik pada Fold ke-4 yaitu sebesar 81%. Data yang sudah diambil akan di uji pada model terbaik ini, dan hasil analisis sentimen opini masyarakat Indonesia terhadap vaksin COVID-19 adalah 49.4% Positif dan 50.6% Negatif
Item Type: | Thesis (Sarjana) |
---|---|
Uncontrolled Keywords: | LSTM;K-Fold Cross Validation; COVID-19;Analisis Sentimen; |
Subjects: | Data Processing, Computer Science Data Processing, Computer Science > Computer Science Education |
Divisions: | Fakultas Sains dan Teknologi > Program Studi Teknik Informatika |
Depositing User: | Fauzan Herdika Tubagus |
Date Deposited: | 28 Jul 2022 01:44 |
Last Modified: | 28 Jul 2022 01:44 |
URI: | https://digilib.uinsgd.ac.id/id/eprint/54196 |
Actions (login required)
View Item |