ANALISIS SENTIMEN PENGGUNA MEDIA SOSIAL X TERHADAP PROGRAM MAKAN SIANG GRATIS MENGGUNAKAN METODE LONG SHORT-TERM MEMORY (LSTM)

Nuraeni, Euis (2025) ANALISIS SENTIMEN PENGGUNA MEDIA SOSIAL X TERHADAP PROGRAM MAKAN SIANG GRATIS MENGGUNAKAN METODE LONG SHORT-TERM MEMORY (LSTM). Skripsi thesis, UNIVERSITAS SANGGA BUANA YPKP.

	Text Cover.pdf - Accepted Version Available under License Creative Commons Public Domain Dedication. Download (145kB)
	Text Lembar Pengesahan.pdf - Accepted Version Available under License Creative Commons Public Domain Dedication. Download (1MB)
	Text Lembar Pernyataan.pdf - Accepted Version Available under License Creative Commons Public Domain Dedication. Download (941kB)
	Text Abstrak.pdf - Accepted Version Available under License Creative Commons Public Domain Dedication. Download (185kB)
	Text Bab 1.pdf - Accepted Version Available under License Creative Commons Public Domain Dedication. Download (242kB)
	Text Skripsi Full.pdf - Accepted Version Restricted to Repository staff only Available under License Creative Commons Public Domain Dedication. Download (3MB) | Request a copy
	Text Daftar Pustaka.pdf - Accepted Version Available under License Creative Commons Public Domain Dedication. Download (168kB)
	Text Surat Keterangan Hasil Cek Plagiarisme.pdf - Accepted Version Available under License Creative Commons Public Domain Dedication. Download (661kB)

Abstract

Program makan siang gratis yang diinisiasi pemerintah menimbulkan berbagai reaksi di media sosial X. Penelitian ini bertujuan untuk menganalisis sentimen masyarakat terhadap program tersebut menggunakan metode Long Short-Term Memory (LSTM), serta mengembangkan aplikasi web untuk menampilkan hasil klasifikasi sentimen secara interaktif. Data dikumpulkan melalui crawling dan diproses melalui tahapan preprocessing, pelabelan sentimen, dan resampling. Model LSTM diuji dengan tiga skenario pembagian data: 80:20, 70:30, dan 60:40, dengan akurasi tertinggi sebesar 97% pada skenario 80:20. Mayoritas sentimen yang dianalisis bersifat positif, menunjukkan dukungan terhadap program. Aplikasi web berbasis Flask dikembangkan untuk memudahkan visualisasi hasil analisis. Evaluasi sistem dilakukan melalui pengujian black-box dan kuesioner, yang menunjukkan bahwa sistem berfungsi dengan baik dan mendapat tanggapan positif. Penelitian ini berkontribusi dalam pengembangan analisis sentimen berbahasa Indonesia dan penerapan deep learning pada media sosial, serta menjadi acuan dalam evaluasi kebijakan publik.

Actions (login required)

View Item