SUBSETSUBSET
The Indonesian Journal of Computer Science ResearchThe Indonesian Journal of Computer Science ResearchPenelitian ini bertujuan untuk mengevaluasi dan membandingkan performa dari dua arsitektur deep learning, yaitu BERT (Bidirectional Encoder Representations from Transformers) dan RNN-LSTM (Recurrent Neural Network – Long Short-Term Memory), dalam mengklasifikasikan sentimen pada tanggapan pengguna aplikasi BRImo. Kumpulan data diperoleh melalui teknik web scraping di platform Google Play dengan metode pengambilan acak (random sampling), sehingga terkumpul 10.000 ulasan dari total sekitar satu juta ulasan yang tersedia. Proses preprocessing awal mencakup pembersihan teks, penghapusan simbol, angka, URL, serta tokenisasi. Evaluasi awal menunjukkan bahwa model BERT memiliki akurasi sebesar 54%, sedangkan RNN-LSTM memperoleh akurasi 53%. Selanjutnya, dilakukan eksperimen lanjutan dengan menghilangkan proses tokenisasi tambahan pada preprocessing. Hasilnya, akurasi meningkat secara signifikan menjadi 73% untuk BERT dan 70% untuk RNN-LSTM. Peningkatan ini menunjukkan bahwa tokenisasi ganda dapat menurunkan kualitas input ke dalam model. Secara keseluruhan, model BERT terbukti lebih unggul dalam memahami konteks linguistik dalam bahasa Indonesia, terutama dalam menangani ambiguitas dan struktur kalimat kompleks dalam teks ulasan pengguna aplikasi.
000 ulasan aplikasi BRImo melalui metode random sampling.Hasil pengujian menunjukkan bahwa model BERT mencapai akurasi 73% dan RNN-LSTM 70% setelah menghilangkan proses tokenisasi ganda.Kesimpulannya, model BERT lebih unggul dalam menangkap konteks bahasa Indonesia, terutama dalam menangani ambiguitas dan struktur kalimat kompleks dalam teks ulasan pengguna.
Penelitian lanjutan dapat dilakukan dengan menyetel hiperparameter secara lebih rinci, termasuk laju pembelajaran, ukuran batch, dan jumlah epoch, untuk meningkatkan efisiensi model. Selain itu, evaluasi dengan metrik tambahan seperti AUC dan Macro-F1 Score perlu dipertimbangkan untuk mengukur performa model pada data yang tidak seimbang. Lebih lanjut, eksplorasi penggunaan teknik augmentasi data dapat dilakukan untuk mengatasi masalah ketidakseimbangan kelas dan meningkatkan generalisasi model. Penelitian ini juga dapat diperluas dengan mengintegrasikan informasi tambahan, seperti metadata pengguna atau fitur aplikasi, untuk meningkatkan akurasi analisis sentimen. Terakhir, pengembangan model yang mampu mengidentifikasi dan menangani sarkasme atau ironi dalam ulasan pengguna dapat menjadi arah penelitian yang menarik.
- Weak Supervision Dengan Pendekatan Labeling Function Untuk Analisis Sentimen Pada Twitter | The Indonesian... subset.id/index.php/IJCSR/article/view/93Weak Supervision Dengan Pendekatan Labeling Function Untuk Analisis Sentimen Pada Twitter The Indonesian subset index php IJCSR article view 93
- Proceedings of the 5th International Conference on Humanities and Social Science (ICHSS 2024) | Atlantis... atlantis-press.com/proceedings/ichss-24Proceedings of the 5th International Conference on Humanities and Social Science ICHSS 2024 Atlantis atlantis press proceedings ichss 24
- Comparison Performance of K-NN and NBC Algorithm for Classification of Heart Disease | Jurnal Sistem... doi.org/10.32503/jtecs.v2i2.2708Comparison Performance of K NN and NBC Algorithm for Classification of Heart Disease Jurnal Sistem doi 10 32503 jtecs v2i2 2708
- APPLICATION OF WEB SCRAPING PRODUCT DESCRIPTION USING SELENIUM PYTHON AND LARAVEL FRAMEWORK | JATISI.... doi.org/10.35957/jatisi.v9i4.2727APPLICATION OF WEB SCRAPING PRODUCT DESCRIPTION USING SELENIUM PYTHON AND LARAVEL FRAMEWORK JATISI doi 10 35957 jatisi v9i4 2727
| File size | 473.92 KB |
| Pages | 11 |
| DMCA | Report |
Related /
LAAROIBALAAROIBA Penelitian ini berfokus pada teori public value Mark Moore, di antaranya yaitu: legitimacy and support (legitimasi dan dukungan), operational capabilitiesPenelitian ini berfokus pada teori public value Mark Moore, di antaranya yaitu: legitimacy and support (legitimasi dan dukungan), operational capabilities
LAAROIBALAAROIBA Dan dapat disimpulkan. Penelitian ini menunjukkan bahwa kualitas layanan elektronik pada formulir e‑form secara signifikan dan positif memengaruhi tingkatDan dapat disimpulkan. Penelitian ini menunjukkan bahwa kualitas layanan elektronik pada formulir e‑form secara signifikan dan positif memengaruhi tingkat
LAAROIBALAAROIBA Salah satu fasilitas untuk mengembangkan potensi siswa adalah keberadaan OSIS (Organisasi Siswa Intra Sekolah). Penulisan artikel menggunakan metode studiSalah satu fasilitas untuk mengembangkan potensi siswa adalah keberadaan OSIS (Organisasi Siswa Intra Sekolah). Penulisan artikel menggunakan metode studi
LAAROIBALAAROIBA Seperti yang dinyatakan oleh pihak Pemerintah Kabupaten Bojonegoro bahwa dalam pengisian data dalam pengajuan santunan duka masih kurang lengkap, beberapaSeperti yang dinyatakan oleh pihak Pemerintah Kabupaten Bojonegoro bahwa dalam pengisian data dalam pengajuan santunan duka masih kurang lengkap, beberapa
LAAROIBALAAROIBA Analisis mengindikasikan bahwa AHH dan GDP (atau PDB) secara keseluruhan berpengaruh signifikan dan berkorelasi dengan nilai IPM, sebagaimana terbuktiAnalisis mengindikasikan bahwa AHH dan GDP (atau PDB) secara keseluruhan berpengaruh signifikan dan berkorelasi dengan nilai IPM, sebagaimana terbukti
LODDOSINSTITUTELODDOSINSTITUTE Data yang digunakan mencakup aspek akademik dan non-akademik. Proses pemodelan meliputi pembersihan data, seleksi fitur, optimasi parameter, serta evaluasiData yang digunakan mencakup aspek akademik dan non-akademik. Proses pemodelan meliputi pembersihan data, seleksi fitur, optimasi parameter, serta evaluasi
SUBSETSUBSET Kesimpulan dari penelitian ini adalah sistem informasi manajemen pesanan dan penjadwalan produksi yang dirancang dapat mengatur jadwal produksi dari pesananKesimpulan dari penelitian ini adalah sistem informasi manajemen pesanan dan penjadwalan produksi yang dirancang dapat mengatur jadwal produksi dari pesanan
UMMUMM Penelitian ini bertujuan mengembangkan model terintegrasi untuk prediksi dan perencanaan persediaan menggunakan simulasi. Metode jaringan saraf tiruanPenelitian ini bertujuan mengembangkan model terintegrasi untuk prediksi dan perencanaan persediaan menggunakan simulasi. Metode jaringan saraf tiruan
Useful /
UMMUMM However, they are often exposed to various risks that can disrupt business processes. This research aims to identify supply chain risks and propose mitigationHowever, they are often exposed to various risks that can disrupt business processes. This research aims to identify supply chain risks and propose mitigation
LENTERADUALENTERADUA Dengan demikian, penelitian ini berhasil mengungkap penyebab kebakaran dan memberikan dasar untuk rekomendasi pembayaran klaim asuransi. Tidak ditemukanDengan demikian, penelitian ini berhasil mengungkap penyebab kebakaran dan memberikan dasar untuk rekomendasi pembayaran klaim asuransi. Tidak ditemukan
LENTERADUALENTERADUA Penelitian ini memanfaatkan teknologi, khususnya model deep learning InceptionV3, untuk klasifikasi penyakit ayam berdasarkan citra feses. Dataset yangPenelitian ini memanfaatkan teknologi, khususnya model deep learning InceptionV3, untuk klasifikasi penyakit ayam berdasarkan citra feses. Dataset yang
LENTERADUALENTERADUA Berdasarkan analisis dan pengujian yang dilakukan, skenario 1 dengan pembagian dataset 70.15 menghasilkan tingkat kesalahan yang lebih rendah dalam prediksiBerdasarkan analisis dan pengujian yang dilakukan, skenario 1 dengan pembagian dataset 70.15 menghasilkan tingkat kesalahan yang lebih rendah dalam prediksi