Artikel Ilmiah : H1D019056 a.n. MOHAMAD FARIS AS'AD
| NIM | H1D019056 |
|---|---|
| Namamhs | MOHAMAD FARIS AS'AD |
| Judul Artikel | Analisis Sentimen Program Kampus Merdeka di Twitter Menggunakan Algoritma Support Vector Machine |
| Abstrak (Bhs. Indonesia) | Kampus merdeka merupakan salah satu program yang diusung kemendikbudristek guna memberikan pengalaman langsung kepada mahasiswa tentang dunia kerja. Program ini dimulai dari tahun 2020 dan berjalan sampai sekarang. Berbagai komentar di media sosial sangat beragaram tentang berjalannya program kampus merdeka ini, khususnya di twitter. Untuk mengetahui bagaimana sentimen masyarakat terhadap program kampus merdeka ini diperlukan analisis sentimen. Analisis sentmen digunakan untuk menentukan apakah program kampus merdeka ini berjalan secara positif,negatif atau netral. Dalam melakukan proses penelitian ini melewati beberapa langkah,seperti pengambilan data tweet, pelabelan data, text preprocessing, ekstraksi fitur dengan TF-IDF dan Fasttext,pembuatan model menggunakan algoritma SVM , evaluasi model, dan terakhir adalah hasil sentimen analisis . Dalam penelitian ini juga dilakukan analisis perbandingan pada metode ekstraksi fitur menggunakan TF- IDF dan Fasttext untuk mengetahui metode mana yang lebih baik dalam pembuatan model ini. Hasil dari penelitian ini didapat yaitu Fasttext unggul terhadap TF-IDF dengan akurasi sebesar 73% dibandingkan dengan TF-IDF sebesar 72%. Didapatkan juga nilai presisi pada model Fasttext sebesar 81%, recall 72%, dan F1-Score 76 %. Model terbaik kemudian diujikan untuk menguji sentimen pada 3 program kampus merdeka selama tahun 2021- 2023 yaitu program magang,studi independen, dan kampus mengajar dengan hasil didominasi positif |
| Abtrak (Bhs. Inggris) | Kampus merdeka is one of the programs promoted by the Ministry of Education and Culture to provide students with direct experience of the world of work. This program started in 2020 and runs until now. Various comments on social media are very diverse about the progress of this kampus merdeka program, especially on Twitter. To find out how public sentiment is towards the kampus merdeka program, sentiment analysis is needed. Sentiment analysis is used to determine whether the kampus merdeka program is running positively, negatively or neutrally. In carrying out this research process, it goes through several steps, such as tweet data retrieval, data labeling, text preprocessing, feature extraction with TF-IDF and Fasttext, model creation using the SVM algorithm, model evaluation, and finally the sentiment analysis results. In this research, a comparative analysis was also carried out on feature extraction methods using TF-IDF and Fasttext to find out which method is better in creating this model. The results of this research show that Fasttext is superior to TF-IDF with an accuracy of 73% compared to TF-IDF of 72%. Also obtained was a precision value for the Fasttext model of 81%, recall of 72%, and F1- Score of 76%. The best model was then tested to test sentiment on 3 kampus merdeka programs during 2021-2023, namely the program magang, studi independen and kampus mengajar with predominantly positive results. |
| Kata kunci | Analisis Sentimen, Fasttext, Kampus Merdeka, Support Vector Machine, Tf-Idf, Twitter. |
| Pembimbing 1 | Dr.Ir. Lasmedi Afuan, S.T., M.Cs., |
| Pembimbing 2 | Ir. Nofiyati, S.Kom., M.Kom |
| Pembimbing 3 | |
| Tahun | 2024 |
| Jumlah Halaman | 12 |
| Tgl. Entri | 2024-01-21 18:54:48.783514 |