Pengembangan Aplikasi Analisis Sentimen Terhadap Sistem Tilang Elektronik Menggunakan Pendekatan Pengolahan Bahasa Alami

Oktavianto, Ananda Dwi (2023) Pengembangan Aplikasi Analisis Sentimen Terhadap Sistem Tilang Elektronik Menggunakan Pendekatan Pengolahan Bahasa Alami. Undergraduate thesis, Universitas Pembangunan Jaya.

[img] Text
1. Pendahuluan.pdf
Download (611kB)
[img] Text
2. Abstract.pdf
Download (76kB)
[img] Text
3. Abstrak.pdf
Download (75kB)
[img] Text
4. Daftar Isi.pdf
Download (83kB)
[img] Text
5. Daftar Gambar.pdf
Download (85kB)
[img] Text
6. Daftar Tabel.pdf
Download (76kB)
[img] Text
7. Daftar Lampiran.pdf
Download (75kB)
[img] Text
8. BAB I.pdf
Download (211kB)
[img] Text
9. BAB II.pdf
Download (323kB)
[img] Text
10. BAB III.pdf
Download (119kB)
[img] Text
11. BAB IV.pdf
Download (721kB)
[img] Text
12. BAB V.pdf
Download (718kB)
[img] Text
13. BAB VI.pdf
Download (77kB)
[img] Text
14. Daftar Pustaka.pdf
Download (154kB)
[img] Text
15. Lampiran.pdf
Download (3MB)

Abstract

Sistem tilang elektronik diterapkan oleh Kepolisian Republik Indonesia di Jakarta pada tahun 2018 dan terus dikembangkan ke berbagai daerah. Korlantas Polri menyampaikan bahwa jumlah pelanggaran yang terekam oleh sistem tilang elektronik mencapai 1,7 juta hingga tahun 2022. Hadirnya sistem tilang elektronik menimbulkan beragam opini dari masyarakat di media sosial Twitter. Pengolahan bahasa alami dengan arsitektur LSTM digunakan untuk mengolah opini masyarakat. Tahap pra-proses data yaitu case folding, cleaning, normalisasi kata, tokenisasi, stopword removal dan stemming. Metode pengembangan yang digunakan adalah purwarupa dan metode pengujian yang digunakan adalah black box dan white box. Pemodelan LSTM untuk melakukan klasifikasi sentimen mendapatkan akurasi tertinggi di 77,4% dengan batch size 32, epoch 10, dan rasio pembagian data 80:20. Sentimen masyarakat terhadap sistem tilang elektronik pada awal rilis tilang elektronik dan akhir tahun 2022 mengalami perubahan yaitu sentimen negatif dari 34% menjadi 62% dan sentimen positif dari 66% menjadi 38%. Hasil pelabelan otomatis dan manual mengalami perbedaan. Sentimen terbanyak pada pelabelan otomatis yaitu negatif dengan nilai 60%. Sentimen terbanyak pada pelabelan manual adalah netral dengan nilai 79%. Pemodelan analisis sentimen terhadap sistem tilang elektronik menggunakan arsitektur LSTM. Hasil analisis dibangun menggunakan konsep statistik dengan nilai kuantitatif yang digambarkan menggunakan grafik batang dan venn. Sentimen pada dataset tahun terbaru mengalami pergeseran ke arah negatif atau kontra.

Item Type: Karya Tulis Ilmiah (KTI) (Undergraduate)
Uncontrolled Keywords: Tilang Elektronik, LSTM, Twitter
Subjects: T Technology > T Technology (General)
Divisions: Fakultas Teknologi dan Desain > Informatika
Depositing User: Ananda Dwi Oktavianto
Date Deposited: 05 Jul 2023 08:21
Last Modified: 05 Jul 2023 08:21
URI: http://eprints.upj.ac.id/id/eprint/6052

Actions (login required)

View Item View Item