Universitas Bhayangkara Jakarta Raya

Institutional Repositories

Pratama, Aldira Ryan (2025) Analisis Sentimen Komentar YouTube Terhadap Kebijakan Politik Daya Anagata Nusantara Menggunakan Long Short-Term Memory dan Skip-Gram. Undergraduate thesis, Universitas Bhayangkara Jakarta Raya.

	Text 202110715223_Aldira Ryan Pratama_Cover-Daftar Isi.pdf Download (2MB)
	Text 202110715223_Aldira Ryan Pratama_BAB I.pdf Download (997kB)
	Text 202110715223_Aldira Ryan Pratama_BAB II, III, IV.pdf Restricted to Registered users only Download (6MB)
	Text 202110715223_Aldira Ryan Pratama_BAB V.pdf Download (928kB)
	Text 202110715223_Aldira Ryan Pratama_Daftar Pustaka.pdf Download (1MB)
	Text 202110715223_Aldira Ryan Pratama_Lampiran.pdf Restricted to Repository staff only Download (1MB)

Abstract

Metode yang digunakan mengikuti pendekatan SEMMA (Sample, Explore, Modify, Model, Assess). Sebanyak 1.000 komentar digunakan untuk analisis sentimen, sementara 2.480 data digunakan sebagai korpus pelatihan embedding Skip-gram. Pelabelan dilakukan dengan pendekatan leksikon (InSet) dan klasifikasi bersifat biner (positif-negatif). Evaluasi performa dilakukan menggunakan confusion matrix dan metrik klasifikasi (accuracy, precision, recall, F1-score) pada tiga skema data: 70:15:15, 80:10:10, dan 90:5:5. Hasil menunjukkan bahwa sentimen publik terhadap Danantara cenderung negatif, dengan banyak komentar yang menyuarakan kekhawatiran atas potensi penyalahgunaan kebijakan. Model LSTM standalone menghasilkan performa tertinggi pada skema 90:5:5 dengan akurasi 92% dan F1-score 91,66%. Sebaliknya, kombinasi LSTM dan Skip-gram menunjukkan validasi yang lebih stabil (84%-86%) namun mencatat F1-score terendah 78,91% pada data uji akibat rendahnya recall. Dengan demikian, meskipun model kombinasi lebih stabil selama pelatihan dan validasi, LSTM standalone lebih unggul dalam mengeneralisasi terhadap data nyata.

Item Type:	Thesis (Undergraduate)
Additional Information:	Pembimbing: Wowon Priatna, S.T., M.Ti. NIDN0429118007, Siti Setiawati, S.Pd., M.Pd. NIDN0313107904
Subjects:	Teknologi dan Ilmu Terapan > Komputer Teknologi dan Ilmu Terapan > Teknik Informatika
Divisions:	Fakultas Ilmu Komputer > Informatika
Depositing User:	Mr. Arif Syamsudin
Date Deposited:	09 Oct 2026 03:55
Last Modified:	09 Oct 2026 03:55
URI:	http://repository.ubharajaya.ac.id/id/eprint/41494

Actions (login required)

View Item

Downloads