Analisis Sentimen Pada Twitter Terhadap Aksi Boikot Produk Israel Menggunakan Bidirectional Encoder Representations From Transformers (BERT)

Sriyanti, Zilvi Azus (2024) Analisis Sentimen Pada Twitter Terhadap Aksi Boikot Produk Israel Menggunakan Bidirectional Encoder Representations From Transformers (BERT). Undergraduate thesis, Universitas Pembangunan Nasional Veteran Jawa Timur.

	Text (Cover) 20082010057_Cover.pdf Download (1MB)
	Text (Bab 1) 20082010057_Bab 1.pdf Download (228kB)
	Text (Bab 2) 20082010057_Bab 2.pdf Restricted to Registered users only until 23 July 2027. Download (498kB) \| Request a copy
	Text (Bab 3) 20082010057_Bab 3.pdf Restricted to Registered users only until 23 July 2027. Download (549kB) \| Request a copy
	Text (Bab 4) 20082010057_Bab 4.pdf Restricted to Registered users only until 23 July 2027. Download (2MB) \| Request a copy
	Text (Bab 5) 20082010057_Bab 5.pdf Download (209kB)
	Text (Daftar Pustaka) 20082010057_Daftar pustaka.pdf Download (219kB)
	Text (Lampiran) 20082010057_Lampiran.pdf Restricted to Registered users only until 23 July 2027. Download (339kB) \| Request a copy

Abstract

Konflik yang telah terjadi antara Israel dan Palestina menjadi sumber perdebatan global. Konflik tersebut menyebabkan timbulnya aksi boikot terhadap produk yang terafiliasi Israel. Aksi tersebut menimbulkan reaksi positif maupun negatif dari masyarakat Indonesia yang diungkapkan melalui media sosial Twitter. Penelitian ini bertujuan untuk menganalisis sentimen terhadap aksi boikot produk Israel pada Twitter untuk memperoleh pandangan yang mendalam mengenai aksi boikot produk Israel. Penelitian ini melalui tahapan pengumpulan data dari Twitter dan tahap pemrosesan data tweet. Data yang telah melalui tahap pemrosesan sebanyak 7.881 data. Klasifikasi sentimen menggunakan model BERT untuk mengklasifikasikan sentimen positif dan sentimen negatif. Penelitian ini menggunakan pelabelan otomatis Vader Lexicon dan melakukan penyeimbangan kelas sebelum klasifikasi menggunakan Random Oversampling. Pengujian model dilakukan menggunakan confusion matrix. Nilai akurasi model yang didapatkan dalam penelitian ini yaitu 85%, presisi 85%, recall 85%, dan f1-score 85%. Visualisasi ditampilkan dalam website menggunakan streamlit. Hasil uji validasi sistem mendapatkan nilai akurasi 76%. Sentimen yang banyak diungkapkan masyarakat yaitu sentimen positif yang mengarah pada dukungan untuk melakukan aksi boikot produk Israel. Hasil penelitian ini diharapkan dapat memberikan pemahaman respon publik terhadap aksi boikot produk Israel di Indonesia, serta disarankan untuk masa yang akan datang dapat menggunakan skenario model klasifikasi dan pengujian yang berbeda.

Item Type:

Thesis (Undergraduate)

Contributors:

Contribution	Contributors	NIDN/NIDK	Email
Thesis advisor	Kartika, Dhian Satria Yudha	NIDN0722058601	dhian.satria@upnjatim.ac.id
Thesis advisor	Najaf, Abdul Rezha Efrat	NIDN0029099403	rezha.efrat.sifo@upnjatim.ac.id

Subjects:

Q Science > QA Mathematics > QA76 Computer software
Q Science > QA Mathematics > QA76.6 Computer Programming
T Technology > T Technology (General)

Divisions:

Faculty of Computer Science > Departemen of Information Systems

Depositing User:

Zilvi Azus Sriyanti

Date Deposited:

23 Jul 2024 04:32

Last Modified:

23 Jul 2024 04:32

URI:

https://repository.upnjatim.ac.id/id/eprint/26905