Adriansyah, Sumitra (2025) Demografi sentimen opini publik tentang Marriage Is Scary pada media sosial X menggunakan algoritma Bidirectional Encoder Representations From Transformers (BERT). Sarjana thesis, UIN Sunan Gunung Djati Bandung.
|
Text (COVER)
1_cover.pdf Download (197kB) | Preview |
|
|
Text (ABSTRAK)
2_abstrak.pdf Download (212kB) | Preview |
|
|
Text (SK BEBAS PLAGIARISME)
3_skbebasplagiarism.pdf Download (362kB) | Preview |
|
|
Text (DAFTAR ISI)
4_daftarisi.pdf Download (242kB) | Preview |
|
|
Text (BAB I)
5_bab1.pdf Download (326kB) | Preview |
|
|
Text (BAB II)
6_bab2.pdf Download (619kB) | Preview |
|
|
Text (BAB III)
7_bab3.pdf Download (606kB) | Preview |
|
|
Text (BAB IV)
8_bab4.pdf Download (1MB) | Preview |
|
|
Text (BAB V)
9_bab5.pdf Download (237kB) | Preview |
|
|
Text (DAFTAR PUSTAKA)
10_daftarpustaka.pdf Download (216kB) | Preview |
Abstract
Penelitian ini bertujuan untuk menganalisis sentimen opini publik terkait isu "Marriage is Scary" di media sosial X dengan menggunakan model pretrained Bidirectional Encoder Representations from Transformers (BERT). Penelitian dilakukan terhadap dua dataset yang berasal dari Indonesia dan Amerika Serikat. Proses analisis mengikuti tahapan CRISP-DM, dimulai dari pemahaman data, persiapan data, pemodelan, serta evaluasi. Model pelatihan dilakukan melalui fine-tuning multilingual BERT (bert-base-multilingual-cased) pada data yang telah dilabeli sebelumnya, dengan parameter pelatihan seperti learning rate 1e-5, batch size 16, dan evaluasi setiap 50 langkah. Untuk data Indonesia, dilakukan tiga eksperimen dengan jumlah epoch berbeda, dan model terbaik diperoleh pada pelatihan dengan 5 epoch dengan akurasi 93%, precison kelas negatif 89% dan kelas positif 98%, recall kelas negatif sebesar 98% dan kelas negatif 88%, dan F1-score kelas negatif 93% dan kelas positif 92% pada data uji, serta lebih stabil pada train loss dan validation loss. Untuk data Amerika Serikat, dilakukan empat eksperimen, dengan model terbaik diperoleh pada eksperimen pertama dengan akurasi sebesar 79%, precison kelas negatif 73% dan kelas positif 83%, recall kelas negatif sebesar 76% dan kelas positif 81%, F1-score kelas negatif 74% dan kelas positif 82% pada data uji dan validation loss lebih stabil. Model terbaik dari masing-masing negara digunakan untuk mengklasifikasikan data tanpa label. Hasil analisis menunjukkan bahwa di Indonesia sentimen negatif terhadap pernikahan lebih dominan dibandingkan positif, sedangkan di Amerika Serikat terdapat distribusi yang lebih seimbang. Temuan ini menunjukkan adanya perbedaan pola opini publik antara dua negara dalam menyikapi isu pernikahan.
| Item Type: | Thesis (Sarjana) |
|---|---|
| Additional Information: | Tidak Ada Lampiran |
| Uncontrolled Keywords: | Analisis Sentimen; BERT; Media Sosial X; CRISP-DM; Opini Publik; |
| Subjects: | Data Processing, Computer Science Special Computer Methods Special Computer Methods > Artificial Intelligence Special Computer Methods > Online Social Network Social Groups Engineering |
| Divisions: | Fakultas Sains dan Teknologi > Program Studi Teknik Informatika |
| Depositing User: | Sumitra Adriansyah |
| Date Deposited: | 03 Sep 2025 06:44 |
| Last Modified: | 03 Sep 2025 06:44 |
| URI: | https://digilib.uinsgd.ac.id/id/eprint/116979 |
Actions (login required)
 |
View Item |
