Jurnal Responsif : Riset Sains dan Informatika
Vol 3 No 2 (2021): Jurnal Responsif : Riset Sains dan Informatika

IMPLEMENTASI PROBABILISTIC NEURAL NETWORK DAN WORD EMBEDDING UNTUK ANALISIS SENTIMEN VAKSIN SINOVAC

Abdul Rahman Wahid Rapsanjani (Universitas Adhirajasa Reswara Sanjaya)
Erfian Junianto (Universitas ARS)



Article Info

Publish Date
31 Aug 2021

Abstract

Penelitian ini bertujuan melakukan implementasi Probabilistic neural network dan Word Embedding dalam kasus sentiment analysis tentang tanggapan masyarakat tentang pemberian vaksin sinovac yangg diunggah di Twitter dan 3 class:positif, negative dan netral. Metode yang dipilih adalah metode klasifikasi Probabilistic Neural Network. Sebelum melakukan klasifikasi, praprocessing pada penelitian ini meliputi tokenizasi, normalisasi, menghilangkan emoticon, Convert Negasi, Stemming, Stopword Removal serta Word embedding. dataset yang digunakan berjumlah 1177 dataset dengan pembagiannya yaitu 560 dataset positif, 355 dataset negative dan 262 dataset netral. Program dirancang menggunakan Bahasa pemrograman python dengan beberapa library seperti keras, tensorflow dan pandas. Akurasi yang didapatkan pada pelatihan menggunakan Probabilistic Neural Network sebesar 91%. Hasil pengujian adalah penelitian ini mampu melakukan sentiment analysis dengan kesalahan sebesar 9%.

Copyrights © 2021






Journal Info

Abbrev

jti

Publisher

Subject

Computer Science & IT

Description

Jurnal Responsif: Riset Sains dan Informatika merupakan Jurnal yang bertujuan untuk mewadahi semua informasi hasil penelitian, telaah pustaka, makalah teknis, dan kajian buku, dari berbagai cabang Ilmu Komputer, Teknik Informatika dan Sistem Informasi. Diharapkan dengan adanya wadah penerbitan ini ...