Optimasi Analisis Sentimen Berbasis Aspek Terhadap Karakter Kandidat dalaam Pemilihan Presiden Indonesia Menggunakan Deep Learning

• Fadillah Said
• 14002413

---

ABSTRAK

Pemilihan presiden tahun 2019 merupakan pemilihan presiden yang menjadi perbincangan hangat selama beberapa waktu bahkan orang membicarakan topik ini sejak tahun 2018 di internet. dalam memprediksi pemenang pemilihan presiden penelitian sebelumnya telah melakukan penelitian terhadap dataset analisis sentimen berbasis aspek pemilihan presiden tahun 2019 menggunakan alogritma pembelajaran mesin seperti support vector machine, naive bayes, dan k-nearest neighbors dan menghasilkan akurasi yang cukup baik. Penelitian ini mengusulkan metode deep learning dengan menggunakan model BERT dan Roberta base-indonesian single label classification pada fitur target dengan preprocessing menghasilkan akurasi yang terbaik yaitu sebesar 98.02%. Model BERD indolem dan indobenchmark single label classification pada fitur target tanpa preprocessing menghasilkan akurasi yang terbaik yaitu sebesar 98.02%. Model BERT Indobenchmark single label classification pada fitur aspek tanpa preprocessing menghasilkan akurasi yang terbaik yaitu sebesar 74.26%. MOdel BERT indolem single label classification pada fitur sentimen dengan preprocessing menghasilkan akurasi yang terbaik yaitu 93.07%. Model bert indolem single label terbaik yaitu sebesar 94.06%. model bert indolem multi label classification dengan preprocessing menghasilkan akurasi yang terbaik yaitu sebesar 98.66%. model bert indobenchmark multi label classification tanpa preprocesssing menghasilkan akruasi yang terbaik yaitu sebesar 98.66%
kata kunci : sentimen analis, deep learning, klasifikasi , BERT, ROBERTA

KATA KUNCI

Komputer,Data Mining,Deep Learning

---

DAFTAR PUSTAKA