{"title":"使用LSTM对TWITTER上的情绪分类","authors":"Firman Yuspriyadi","doi":"10.46880/mtk.v9i1.1720","DOIUrl":null,"url":null,"abstract":"Salah satu media sosial yang berkembang sangat pesat penggunanya adalah Twitter, jumlah pengguna twitter disebutkan terus meningkat 300.000 user setiap harinya. Para pengguna twitter mengirimkan twitter post (tweet) mengenai fakta dan opini produk atau layanan pemerintah yang mereka gunakan atau mengekspresikan pandangan politik, ideologis dan minat mereka. Tidak terkecuali juga mengirimkan tweet opini terkait pemimpin atau tokoh publik yang berpengaruh di negara ini. Dengan 55 juta tweet setiap harinya menjadikan twitter memiliki tingkat update yang tinggi dan menjadi gudang data yang sangat efisien untuk penelitian dibidang politik dan sosial, sehingga twitter merupakan tempat yang baik untuk melakukan opinion mining atau analisis sentimen dalam mengklasifikasikan tweet. Penelitian ini bertujuan untuk melakukan pengklasifikasian tweet berdasarkan sentimen positif, negatif dengan menggunakan metode LSTM. Dataset yang digunakan berasal dari https://github.com/riochr17/Analisis-Sentimen-ID. Berdasarkan hasil pengujian memperlihatkan bahwa metode LSTM memiliki hasil akurasi sebesar 0.539, F1 Score 0.7","PeriodicalId":384219,"journal":{"name":"METHODIKA: Jurnal Teknik Informatika dan Sistem Informasi","volume":"11 1","pages":"0"},"PeriodicalIF":0.0000,"publicationDate":"2023-03-10","publicationTypes":"Journal Article","fieldsOfStudy":null,"isOpenAccess":false,"openAccessPdf":"","citationCount":"0","resultStr":"{\"title\":\"KLASIFIKASI SENTIMEN TWITTER MENGGUNAKAN LSTM\",\"authors\":\"Firman Yuspriyadi\",\"doi\":\"10.46880/mtk.v9i1.1720\",\"DOIUrl\":null,\"url\":null,\"abstract\":\"Salah satu media sosial yang berkembang sangat pesat penggunanya adalah Twitter, jumlah pengguna twitter disebutkan terus meningkat 300.000 user setiap harinya. Para pengguna twitter mengirimkan twitter post (tweet) mengenai fakta dan opini produk atau layanan pemerintah yang mereka gunakan atau mengekspresikan pandangan politik, ideologis dan minat mereka. Tidak terkecuali juga mengirimkan tweet opini terkait pemimpin atau tokoh publik yang berpengaruh di negara ini. Dengan 55 juta tweet setiap harinya menjadikan twitter memiliki tingkat update yang tinggi dan menjadi gudang data yang sangat efisien untuk penelitian dibidang politik dan sosial, sehingga twitter merupakan tempat yang baik untuk melakukan opinion mining atau analisis sentimen dalam mengklasifikasikan tweet. Penelitian ini bertujuan untuk melakukan pengklasifikasian tweet berdasarkan sentimen positif, negatif dengan menggunakan metode LSTM. Dataset yang digunakan berasal dari https://github.com/riochr17/Analisis-Sentimen-ID. Berdasarkan hasil pengujian memperlihatkan bahwa metode LSTM memiliki hasil akurasi sebesar 0.539, F1 Score 0.7\",\"PeriodicalId\":384219,\"journal\":{\"name\":\"METHODIKA: Jurnal Teknik Informatika dan Sistem Informasi\",\"volume\":\"11 1\",\"pages\":\"0\"},\"PeriodicalIF\":0.0000,\"publicationDate\":\"2023-03-10\",\"publicationTypes\":\"Journal Article\",\"fieldsOfStudy\":null,\"isOpenAccess\":false,\"openAccessPdf\":\"\",\"citationCount\":\"0\",\"resultStr\":null,\"platform\":\"Semanticscholar\",\"paperid\":null,\"PeriodicalName\":\"METHODIKA: Jurnal Teknik Informatika dan Sistem Informasi\",\"FirstCategoryId\":\"1085\",\"ListUrlMain\":\"https://doi.org/10.46880/mtk.v9i1.1720\",\"RegionNum\":0,\"RegionCategory\":null,\"ArticlePicture\":[],\"TitleCN\":null,\"AbstractTextCN\":null,\"PMCID\":null,\"EPubDate\":\"\",\"PubModel\":\"\",\"JCR\":\"\",\"JCRName\":\"\",\"Score\":null,\"Total\":0}","platform":"Semanticscholar","paperid":null,"PeriodicalName":"METHODIKA: Jurnal Teknik Informatika dan Sistem Informasi","FirstCategoryId":"1085","ListUrlMain":"https://doi.org/10.46880/mtk.v9i1.1720","RegionNum":0,"RegionCategory":null,"ArticlePicture":[],"TitleCN":null,"AbstractTextCN":null,"PMCID":null,"EPubDate":"","PubModel":"","JCR":"","JCRName":"","Score":null,"Total":0}
Salah satu media sosial yang berkembang sangat pesat penggunanya adalah Twitter, jumlah pengguna twitter disebutkan terus meningkat 300.000 user setiap harinya. Para pengguna twitter mengirimkan twitter post (tweet) mengenai fakta dan opini produk atau layanan pemerintah yang mereka gunakan atau mengekspresikan pandangan politik, ideologis dan minat mereka. Tidak terkecuali juga mengirimkan tweet opini terkait pemimpin atau tokoh publik yang berpengaruh di negara ini. Dengan 55 juta tweet setiap harinya menjadikan twitter memiliki tingkat update yang tinggi dan menjadi gudang data yang sangat efisien untuk penelitian dibidang politik dan sosial, sehingga twitter merupakan tempat yang baik untuk melakukan opinion mining atau analisis sentimen dalam mengklasifikasikan tweet. Penelitian ini bertujuan untuk melakukan pengklasifikasian tweet berdasarkan sentimen positif, negatif dengan menggunakan metode LSTM. Dataset yang digunakan berasal dari https://github.com/riochr17/Analisis-Sentimen-ID. Berdasarkan hasil pengujian memperlihatkan bahwa metode LSTM memiliki hasil akurasi sebesar 0.539, F1 Score 0.7