Analisis sentimen terhadap pinjaman online menggunakan algoritma Convolutional Neural Network (CNN)

Fryta, Annisa (2022) Analisis sentimen terhadap pinjaman online menggunakan algoritma Convolutional Neural Network (CNN). Sarjana thesis, UIN Sunan Gunung Djati Bandung.

[img]
Preview
Text (COVER)
1_cover.pdf

Download (108kB) | Preview
[img]
Preview
Text (ABSTRAK)
2_abstrak.pdf

Download (128kB) | Preview
[img]
Preview
Text (DAFTAR ISI)
3_daftarisi.pdf

Download (91kB) | Preview
[img]
Preview
Text (BAB I)
4_bab1.pdf

Download (283kB) | Preview
[img] Text (BAB II)
5_bab2.pdf
Restricted to Registered users only

Download (301kB) | Request a copy
[img] Text (BAB III)
6_bab3.pdf
Restricted to Registered users only

Download (214kB) | Request a copy
[img] Text (BAB IV)
7_bab4.pdf
Restricted to Registered users only

Download (668kB) | Request a copy
[img] Text (BAB V)
8_bab5.pdf
Restricted to Registered users only

Download (61kB) | Request a copy
[img] Text (DAFTAR PUSTAKA)
9_daftarpustaka.pdf
Restricted to Registered users only

Download (185kB) | Request a copy

Abstract

Pandemi COVID-19 menciptakan dampak yang cukup parah pada sektor ekonomi di berbagai negara termasuk di Indonesia. Berbagai macam kebijakan yang dibuat oleh negara lain untuk melindungi warga serta melawan wabah virus COVID-19 ini, sangat berdampak pada sosial dan ekonomi masyarakat. Karena kebutuhan dana yang semakin meningkat di era pandemi COVID-19, terbatasnya akses masyarakat untuk melakukan transaksi ke bank maka sebagian masyarakat dan beberapa tokoh UMK menjadikan pinjaman online sebagai alternatif dana darurat untuk mengatasi kendala keuangan. Namun dalam menggunakan jasa pinjaman online, nasabah harus lebih berhati-hati karena beberapa dari perusahaan keuangan yang menyediakan jasa pinjaman online terdaftar secara benar dan legal. OJK menghimbau agar masyarakat selalu menggunakan jasa pinjaman online/fintech lending yang sudah memiliki izin dari OJK. Untuk dapat mengetahui bagaimana respon masyarakat terhadap banyaknya pinjaman online yang tidak terdaftar di OJK saat ini, maka penelitian ini dilakukan untuk menganalisis opini publik masyarakat terkait issue ini dengan mempertimbangkan pesan-pesan yang di posting di sosial media Twitter. Dengan menetapkan metode deep learning yaitu salah satunya Convolutional Neural Network (CNN) akan mendapatkan hasil lebih baik dibandingkan dengan metode machine learning tradisional. Algoritma Convolutional Neural Network (CNN) ini berhasil memberikan nilai akurasi yang dapat dibilang tinggi yaitu mencapai 94,2%. Namun dikarenakan beberapa faktor yang mempengaruhi tingkat nilai akurasi pada penelitian ini, maka algoritma tidak dapat memberikan nilai akurasi hingga 100%.

Item Type: Thesis (Sarjana)
Uncontrolled Keywords: Pinjaman Online; Analisis Sentimen; Convolutional Neural Network; Twitter; Deep Learning
Subjects: Data Processing, Computer Science
Paleontology, Paleozoology, Paleology > Data Processing Analysis
Divisions: Fakultas Sains dan Teknologi > Program Studi Teknik Informatika
Depositing User: Ms. Annisa Fryta
Date Deposited: 01 Feb 2023 06:35
Last Modified: 01 Feb 2023 06:35
URI: https://digilib.uinsgd.ac.id/id/eprint/64160

Actions (login required)

View Item View Item