SENTIMENT EMBEDDINGS DOC2VEC PADA KLASIFIKASI KELUHAN POLUSI UDARA - Teguh Satriyo; Devi Tri Yuliani; Khirun Nisa (Universitas Muhammadiyah Pekajangan Pekalongan, 2021)
Kebutuhan masyarakat akan kondisi yang sehat dan bebas polusi udara menjadi dasar permasalahan darisistem yang kaji. Sistem mengkaji sentimen pengguna media soal terkait jenis media penghasil asap polusi. Data yangdigunakan adalah data media sosial twitter dimana didalamnya sudah tersedia fitur GeoTag untuk mendapatkan lokasipresisi dimana pengguna mengirimkan konten media sosial. Secara umum, dokumen dengan sentimen serupa, akansaling berdekatan di ruang fitur embeddings sehingga dapat digunakan untuk menilai kinerja model analisis sentimen.Sistem bertujuan untuk melakukan tolok ukur dari karya dan model analisis sentimen Sentiment Embeddings AnalisisWord2Vec untuk mendapatkan rekomendasi dan deteksi dini lokasi polusi dibandingkan dengan algoritma DeepLearning yang lain (Bert, LSTM dan TextBloob)