Performance Algoritma BERT pada analisis sentimen terhadap perlindungan hak tenaga kerja di Indonesia

Pramesty, Annisa Sugi (2023) Performance Algoritma BERT pada analisis sentimen terhadap perlindungan hak tenaga kerja di Indonesia. Sarjana thesis, UIN Sunan Gunung Djati Bandung.

Preview	Text (COVER) 1_cover.pdf Download (1MB) | Preview
Preview	Text (ABSTRAK) 2_abstract.pdf Download (1MB) | Preview
Preview	Text (DAFTAR ISI) 3_daftarisi.pdf Download (1MB) | Preview
Preview	Text (BAB I) 4_bab 1.pdf Download (1MB) | Preview
	Text (BAB II) 5_bab 2.pdf Restricted to Registered users only Download (2MB) | Request a copy
	Text (BAB III) 6_bab 3.pdf Restricted to Registered users only Download (2MB) | Request a copy
	Text (BAB IV) 7_bab 4.pdf Restricted to Registered users only Download (6MB) | Request a copy
	Text (BAB V) 8_bab 5.pdf Restricted to Registered users only Download (1MB) | Request a copy
	Text (DAFTAR PUSTAKA) 9_daftarpustaka.pdf Restricted to Registered users only Download (1MB) | Request a copy

Abstract

Perlindungan hak tenaga kerja merupakan isu krusial yang masih terjadi di Indonesia hingga saat ini. Isu tersebut berkaitan dengan hak-hak pekerja yang tercantum dalam undang-undang dan sejalan dengan salah satu target pada agenda SDGs. Beragamnya opini masyarakat terhadap efektivitas kebijakan terkait isu tersebut, maka untuk memahami pandangan dan opini masyarakat dapat dilakukan analisis sentimen. Terdapat inovasi baru pada deep learning untuk pendekatan dalam melakukan analisis sentimen, yaitu algoritma Bidirectional Encoder Representations from Transformers (BERT). Tujuan penelitian ini yaitu untuk mengetahui performance dan hyperparameter algoritma BERT pada analisis sentimen terhadap perlindungan hak tenaga kerja di Indonesia, serta kontribusi dari tiap hpyerparameternya. Dengan memvariasikan hyperparameter mencakup nilai epoch, batch size, dan learning rate yang didefinisikan pada saat pemodelan dilakukan sebanyak 36 skenario. Hasil eksperimen menunjukkan bahwa hyperparameter tersebut berkontribusi terhadap performance yang dihasilkan dalam melakukan analisis sentimen. Hyperparameter yang paling berpengaruh untuk akurasi yaitu learning rate, sedangkan batch size dan epoch berpengaruh pada waktu yang digunakan selama fine tuning. Epoch juga berpengaruh terhadap akurasi, namun efeknya tidak sekuat learning rate. Adapun hasil analisis sentimen menunjukkan bahwa opini dan pandangan masyarakat cenderung netral terhadap isu perlindungan hak tenaga kerja di Indonesia.

Actions (login required)

View Item