Analisis Sentimen Masyarakat Terhadap Pemindahan Ibu Kota Negara di Indonesia pada Komentar Video YouTube Menggunakan Word2Vec Embeddings pada Hybrid CNN-LSTMMochammad Aditya Putra Suhendar / Anastiara Adina Restu, M.Si. / Undergraduate Thesis, -0001Perkembangan teknologi informasi membuat media sosial menjadi salah satu platform utama bagi masyarakat untuk menyampaikan pendapat dan perasaan mereka mengenai berbagai isu sosial dan politik. Salah satu topik yang menjadi sorotan utama di Indonesia adalah rencana pemindahan ibu kota negara. Peneli... |
Analisis Sentimen Pada Kolom Komentar YouTube Dengan Topik Polusi Udara Menggunakan Algoritma Long Short-Term Memory (LSTM)Fabio Hedfam Gagano Siregar / Tirta Setiawan S.Pd., M.Si / Undergraduate Thesis, 2024Penelitian ini bertujuan untuk menganalisis sentimen publik terhadap polusi udara melalui komentar di YouTube pada periode Juni hingga September 2023. Dalam penelitian ini menggunakan teknik analisis sentimen dengan pendekatan VADER lexicon untuk pelabelan data, Word2Vec untuk representasi kata, dan... |
PERBANDINGAN KINERJA WORD2VEC DAN FASTTEXT DALAM PENILAIAN ESAI OTOMATIS PADA TEKS BAHASA INDONESIADwi Ananda Rizky / Winda Yulita, M.Cs. / Teknik Informatika, 2025Penilaian esai memunculkan masalah bagi penilai yaitu dapat bersifat subjektif, inkonsisten dan membutuhkan waktu yang lama. Salah satu teknologi yang dapat membantu adalah penilaian esai otomatis, meskipun masih menghadapi hambatan dalam metode pembobotan kata yaitu belum mampu menangkap hubungan s... |
ANALISIS SENTIMEN ULASAN APLIKASI GETCONTACT MENGGUNAKAN RANDOM FOREST DENGAN EKSTRAKSI FITUR WORD2VECFAUSTINE ELVARETTA TAMBILA / Winda Yulita, M.Cs. / Teknik Informatika, 2025Kemajuan teknologi di era digital membawa dampak positif dan negatif, terutama dalam perlindungan data pribadi. Ancaman seperti panggilan spam dan phishing melalui SMS berpotensi mengganggu dan menyebabkan kerugian finansial. Untuk mengatasi masalah ini, Getverify LDA, perusahaan teknologi di Lisbon... |
Implementasi Biderctional LSTM Terhadap Opini Publik Mengenai Program Makan Bergizi Gratis (MBG) Pada Aplikasi XRAHMAT PUTRA AJI / Ahmad Luky Ramdani, S.Komp., M.Kom / Sains Data, 2025Program Makan Bergizi Gratis (MBG) merupakan program utama pemerintah yang ditujukan untuk meningkatkan asupan gizi masyarakat, khususnya anak sekolah. Penerimaan masyarakat terhadap program ini penting sebagai bentuk evaluasi awal kebijakan. Analisis sentimen masyarakat terhadap program MBG dilakuk... |
Identifikasi Berita Palsu di Indonesia Menggunakan Model Deep Learning Convolutional Neural Network dan Long Short-Term MemoryFRISCA SIHOTANG / Ahmad Luky Ramdani, S.Komp., M.Kom / Sains Data, 2026Penyebaran berita palsu di Indonesia meningkat signifikan dengan lebih dari 800.000 situs web terindikasi sebagai penyebar disinformasi. Penelitian ini membandingkan kinerja model Convolutional Neural Network (CNN) dan Long Short-Term Memory (LSTM) dalam mengidentifikasi berita palsu, serta menganal... |
EVALUASI PERBANDINGAN METODE FASTTEXT DAN WORD2VEC PADA PENCARIAN FILE DI TELEGRAM BERBASIS BOT DENGAN PYROGRAMM. Anwar Ibrahim / Winda Yulita, M.Cs. / Teknik Informatika, 2026Pertumbuhan aset digital menuntut sistem pencarian file yang efektif. Telegram berbasis cloud menawarkan penyimpanan gratis, namun fitur pencariannya belum mampu memanfaatkan hubungan semantik antar kata. Penelitian ini membandingkan model word2Vec dan fastText untuk pencarian file Telegram berbasis... |
Perbandingan Kinerja Model Bilstm Dan Gru Berbasis Word2vec:Skip-Gram Pada Deteksi Sarkasme Tweet Berbahasa IndonesiaKAYLA CHIKA LATHISYA / Winda Yulita, M.Cs. / Teknik Informatika, 2026Sarkasme pada tweet berbahasa Indonesia sulit dideteksi karena maknanya sering berlawanan dengan ungkapan literal dan sangat bergantung pada konteks, sehingga dapat menyesatkan proses klasifikasi teks. Penelitian membandingkan kinerja BiLSTM dan GRU berbasis Word2Vec Skip-Gram dalam klasifikasi bine... |
PENGELOMPOKAN BERITA PALSU DI INDONESIA DENGAN MENGGUNAKAN METODE AGGLOMERATIVE HIERARCHICAL CLUSTERINGYOSIA ADWILY NAINGGOLAN / Luluk Muthoharoh, S.Si., M.Si. / Sains Data, 2026Penyebaran berita palsu (hoaks) di Indonesia berpotensi memicu disinformasi dan ketidakstabilan sosial. Penelitian ini menerapkan metode unsupervised learning melalui Agglomerative Hierarchical Clustering (AHC) untuk memetakan karakteristik struktural kebahasaan antara berita fakta dan hoaks sec... |
PERBANDINGAN KINERJA TF-IDF DAN WORD2VEC DALAM ANALISIS SENTIMEN PROGRAM MBG MENGGUNAKAN SUPPORT VECTOR MACHINE PADA PLATFORM XQAISYA DWI ARYANA / Winda Yulita, M.Cs. / Teknik Informatika, 2026Program Makan Bergizi Gratis (MBG) menimbulkan pro dan kontra di masyarakat sehingga opini publik banyak disuarakan melalui platform X. Penelitian ini menerapkan pelabelan sentimen menggunakan VADER, TextBlob, dan AFINN, serta membandingkan kinerja metode ekstraksi fitur TF-IDF dan Word2Vec dalam kl... |