Prediksi Dugaan Gejala Stres Berdasarkan Indonesia Sentiment Lexicon Menggunakan Multilayer Perceptron (Studi Kasus: Twitter)

Aurelia Azka, Sheyla (2022) Prediksi Dugaan Gejala Stres Berdasarkan Indonesia Sentiment Lexicon Menggunakan Multilayer Perceptron (Studi Kasus: Twitter). Bachelor Thesis thesis, Universitas Multimedia Nusantara.

Preview	PDF HALAMAN_AWAL.pdf Download (830kB) | Preview
Preview	PDF DAFTAR_PUSTAKA.pdf Download (312kB) | Preview
Preview	PDF BAB_I.pdf Download (252kB) | Preview
Preview	PDF BAB_II.pdf Download (461kB) | Preview
Preview	PDF BAB_III.pdf Download (436kB) | Preview
	PDF BAB_IV.pdf Restricted to Registered users only Download (1MB)
Preview	PDF BAB_V.pdf Download (237kB) | Preview
	PDF LAMPIRAN.pdf Restricted to Registered users only Download (912kB)

Abstract

Stres adalah fenomena mental atau fisik yang terbentuk melalui penilaian kognitif seseorang terhadap rangsangan dan hasil interaksi seseorang dengan lingkungan. Penelitian semakin berkembang mengidentifikasi orang yang stres atau tidak. Ada banyak studi literatur yang mempelajari pendeteksi stres. Metode terbaru untuk mendeteksi stres adalah media sosial. Melalui tulisan atau postingan terus-menerus di media sosial, seorang psikiater dapat menemukan orang-orang di bawah tekanan, stres, dan gila dengan subjek yang khas. Pada penelitian ini menggunakan kuesioner DASS-42, algoritma Multilayer Perceptron dan Indonesia Sentiment Lexicon akan menghasil pola, memberikan pemahaman tentang hubungan antara semantik dan sentimen pengguna. Menemukan kata-kata yang digunakan dalam tweet yang dapat membantu memprediksi pengguna mengekspresikan sentimen negatif atau mengalami gejala gangguan stres. Menganalisis tweet tersebut, dapat membentuk model prediksi yang dapat diterapkan untuk mendeteksi sentimen serupa di tweet lain. Menentukan dua uji kasus menghasilkan hasil akurasi 86% pada uji kasus pertama dan 72% pada uji kasus pertama ada. Hasil akurasi confusion matrix dipengaruhi oleh parameter solver. Pendeteksi gejala stress dengan melihat cuitan, komentar, pemikiran, cerita di akun media sosial Twitter. Menggunakan algoritma multilayer perceptron dengan parameter solver adam akan menghasilkan skor akurasi, confusion matrix lebih baik dari pada menggunakan solver sgd. Karena menggunakan solver adam akan bekerja dengan baik pada kumpulan data yang relatif besar dari segi waktu pelatihan maupun skor validasi.

Item Type:	Thesis (Bachelor Thesis)
Keywords:	leksikon sentimen indonesia, multilayer perceptron, sentimen analisis, twitter
Subjects:	000 Computer Science, Information and General Works > 000 Computer Science, Knowledge and Systems > 003 Systems (Computer Modeling and Simulation)
Divisions:	Faculty of Engineering & Informatics > Information System
SWORD Depositor:	Administrator UMN Library
Depositing User:	Administrator UMN Library
Date Deposited:	20 Jul 2022 06:54
Last Modified:	06 Jul 2023 08:19
URI:	https://kc.umn.ac.id/id/eprint/22440

Actions (login required)

View Item