Article Per Year (5 Year)
p-Index From 2020 - 2025
0.23
P-Index
This Author published in this journals
All Journal Cyberspace: Jurnal Pendidikan Teknologi Informasi
Laina Farsiah
Universitas Syiah Kuala
Computer Science & IT Education Other

Published : 1 Documents Claim Missing Document
Claim Missing Document
Check
Articles

Found 1 Documents
Search

 1 
ANALISIS SENTIMEN MENGGUNAKAN ARSITEKTUR LONG SHORT-TERM MEMORY (LSTM) TERHADAP FENOMENA CITAYAM FASHION WEEK Laina Farsiah; Alim Misbullah; Husaini Husaini
CYBERSPACE: Jurnal Pendidikan Teknologi Informasi Vol 6, No 2 (2022)
Publisher : UIN Ar-Raniry

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.22373/cj.v6i2.14687

Abstract

Analisis sentimen pada teks bertujuan untuk melihat sebuah teks mengandung emosi positif, negatif, atau netral. Hasil analisis dapat digunakan sebagai bahan pertimbangan untuk mengambil keputusan terhadap sebuah isu. Seperti fenomena Citayam Fashion Week yang ramai diperdebatkan di Indonesia, khususnya pada bulan Juli 2022, sangat dibutuhkan analisis sentimen terhadap fenomena tersebut. Dataset yang digunakan berasal dari tweet masyarakat Indonesia dengan kata kunci Citayam Fashion Week. Selanjutnya, setiap tweet akan dilabeli dengan kelas positif, negatif, atau netral berdasarkan leksikal bahasa Indonesia. Penelitian ini menghasilkan model yang dapat digunakan untuk memprediksi setiap tweet bahasa Indonesia ke dalam kategori sentimen positif, negatif, atau netral terkait pandangan dan pendapat masyarakat tentang fenomena Citayam Fashion Week. Metode membangun model yang digunakan, yaitu Long Short Term Memory (LSTM). Akurasi model yang dihasilkan menggunakan LSTM cukup baik, yaitu sebesar 88%.
Co-Authors Alim Misbullah Husaini Husaini