Digilib | Universitas Negeri Surabaya

Jenis Dokumen

Disertasi
Karya Akhir S1
Karya Akhir S2
Karya Akhir S3
Skripsi
Tesis
Tugas Akhir D3
Tugas Akhir D4

Fakultas

Ilmu Pendidikan
Bahasa & Seni
Matematika dan Ilmu Pengetahuan Alam
Ilmu Sosial & Politik
Hukum
Psikologi
Teknik
Ekonomika dan Bisnis
Ilmu Keolahragaan dan Kesehatan
Vokasi
Pascasarjana

Analisis Sentimen Twitter Pada Cryptocurrency Menggunakan Bidirectional Encoder Representations From Transformers dan Region-Based Convolutional Neural Network

Kode Dokumen :

Penulis Utama : ACHMAD WAFA PRASETYO

NIM Penulis Utama: 17051204069

Tahun : 2024

Judul ID :

Analisis Sentimen Twitter Pada Cryptocurrency Menggunakan Bidirectional Encoder Representations From Transformers dan Region-Based Convolutional Neural Network

Judul EN :

Twitter Sentiment Analysis on Cryptocurrency Using Bidirectional Encoder Representations From Transformers and Region-Based Convolutional Neural Network

Sumber : UNESA - Fakultas Teknik - Jurusan S1 Teknik Informatika - 17051204069 - 2024

Jenis Dokumen : Skripsi

Abstrak ID :

Penyebaran berita saat ini telah mengalami banyak kemajuan. Berita dengan mudah dapat diakses kapanpun dan dimanapun berada dengan memanfaatkan media sosial, salah satunya twitter. Salah satu topik yang seringkali menjadi trending di media sosial terutama twitter yaitu cryptocurrency. Tingginya minat investasi pada generasi milenial menyebabkan cryptocurrency menjadi topik yang hangat dibicarakan di berbagai media sosial. Pengaruh konten pada media sosial terhadap masyarakat memiliki signifikansi dalam kehidupan bersosialisasi antar individu atau kelompok, namun masyarakat dianggap belum mampu memilah informasi secara baik dan benar. Pencarian terhadap topik yang menjadi trending di media sosial terutama twitter yaitu cryptocurrency. Tingginya minat investasi pada generasi milenial menyebabkan cryptocurrency menjadi topik yang hangat dibicarakan di berbagai media sosial. Pengaruh konten pada media sosial terhadap masyarakat memiliki signifikansi dalam kehidupan bersosialisasi antar individu atau kelompok, namun masyarakat dianggap belum mampu memilah informasi secara baik dan benar. Oleh karena itu dibutuhkan sebuah sistem untuk mengetahui kebenaran sebuah informasi yang terdapat di media sosial. Analisa terhadap berbagai macam pendapat seseorang dalam memberikan komentarnya merupakan pengertian dari analisis sentimen. Untuk mengklasifikasikan bentuk sentimen yang diberikan pada media sosial khususnya twitter dapat menggunakan text mining, yaitu proses mendapatkan informasi dalam sekumpulan dokumen besar secara otomatis.

Hasil yang diperoleh yaitu analisis sentimen dapat dipergunakan untuk mengetahui sentimen masyarakat tentang cryptocurrency khususnya bitcoin, dan ethereum. Tujuannya untuk mengetahui seberapa positif, netral, dan negatif terhadap hastag tersebut. Setelah dilakukan analisis sentimen, review pengguna mayoritas menyatakan netral dengan persentase, sentimen positif 23,9%; sentimen netral 40,3% dan sentimen negatif 35,8%. Dengan ini dapat disimpulkan bahwa metode BERT dan RCNN kurang efektif untuk implementasi analisis sentimen.

Kata Kunci – Twitter, Analisis Sentimen, Cryptocurrency, BERT, RCNN.

Abstrak EN :

The dissemination of news has now experienced a lot of progress. News can easily be accessed anytime and anywhere by using social media, one of which is Twitter. One topic that often becomes trending on social media, especially Twitter, is cryptocurrency. The high investment interest in the millennial generation has caused cryptocurrency to become a hot topic discussed on various social media. The influence of content on social media on society has significance in social life between individuals or groups, but society is considered unable to sort information properly and correctly.

Search for topics that are trending on social media, especially Twitter, namely cryptocurrency. The high investment interest in the millennial generation has caused cryptocurrency to become a hot topic discussed on various social media. The influence of content on social media on society has significance in social life between individuals or groups, but society is considered unable to sort information properly and correctly. Therefore, a system is needed to find out the truth of information contained on social media. Analysis of a person's various opinions in providing comments is the meaning of sentiment analysis. To classify the form of sentiment give on social media, especially Twitter, you can use text mining, which is the process of automatically obtaining information in a large collection of documents.

The results obtained, namely sentiment analysis, can be used to determine public sentiment about cryptocurrency, especially bitcoin and ethereum. The goal is to find out how positive, neutral and negative the hashtag is. After conducting sentiment analysis, the majority of user reviews stated that they were neutral with a percentage of positive sentiment of 23.9%; neutral sentiment 40.3% and negative sentiment 35.8%. With this it can be concluded that the BERT and RCNN methods are less effective for implementing sentiment analysis.

Keywords – Twitter, Sentiment Analysis, Cryptocurrency, BERT, RCNN

Link Artikel

File Abstrak

File Lampiran