Analisis Sentimen terhadap ChatGPT Menggunakan Metode Random Forest Classifier

Evert Oscar, Edgar (2023) Analisis Sentimen terhadap ChatGPT Menggunakan Metode Random Forest Classifier. Bachelor Thesis thesis, Universitas Multimedia Nusantara.

Preview	PDF HALAMAN_AWAL.pdf Download (814kB) | Preview
Preview	PDF DAFTAR_PUSTAKA.pdf Download (217kB) | Preview
Preview	PDF BAB_I.pdf Download (210kB) | Preview
Preview	PDF BAB_II.pdf Download (305kB) | Preview
Preview	PDF BAB_III.pdf Download (369kB) | Preview
	PDF BAB_IV.pdf Restricted to Registered users only Download (2MB)
Preview	PDF BAB_V.pdf Download (204kB) | Preview
	PDF LAMPIRAN.pdf Restricted to Registered users only Download (316kB)

Abstract

ChatGPT (Generative Pre-trained Transformer) adalah sebuah chatbot yang dikembangkan oleh OpenAI dan dirilis pada 30 November 2022. ChatGPT menarik banyak perhatian karena memberikan jawaban yang detail dan mengartikulasikan jawaban di berbagai bidang pengetahuan. Terdapat berbagai macam respon terhadap ChatGPT, baik respon positif maupun negatif. Analisis sentimen adalah proses mengumpulkan dan menganalisis pendapat seseorang tentang suatu topik tertentu. Data yang digunakan dalam penelitian ini diambil dari media sosial Twitter. Pada penelitian ini, analisis sentimen akan dilakukan dengan menggunakan Random Forest Classifier. Penelitian ini dimulai dengan melakukan studi literatur terlebih dahulu. Setelah melakukan studi literatur, tahap selanjutnya adalah mengumpulkan data dari Twitter, lalu melakukan pembuatan model. Setelah itu, akan dilakukan pengujian dan evaluasi. Pada penelitian ini, dilakukan beberapa skenario untuk uji coba. Berdasarkan hasil uji coba yang telah dilakukan, didapatkan nilai akurasi tertinggi sebesar 74,35%. Nilai tertinggi dari presisi, recall, dan f1-score secara berturut-turut adalah 73,27%, 73,87%, dan 72,87%. Hasil performance terbaik ini didapatkan dari skenario pembobotan kata menggunakan CountVectorizer pada data yang tidak seimbang.

Item Type:	Thesis (Bachelor Thesis)
Keywords:	analisis sentimen, ChatGPT, hyperparameter tuning, Random Forest Classifier, Twitter
Subjects:	000 Computer Science, Information and General Works > 000 Computer Science, Knowledge and Systems > 006 Special Computer Methods > 006.3 Artificial Intelligence, Machine Learning, Pattern Recognition, Data Mining
Divisions:	Faculty of Engineering & Informatics > Informatics
SWORD Depositor:	Administrator UMN Library
Depositing User:	Administrator UMN Library
Date Deposited:	07 Jul 2023 09:51
Last Modified:	08 Aug 2023 06:06
URI:	https://kc.umn.ac.id/id/eprint/25890

Actions (login required)

View Item