ANALISIS SENTIMEN POLITIK DINASTI DI INDONESIA PADA TWITTER MENGGUNAKAN PENDEKATAN HYBRID : LEXICON BASED DAN FINE TUNED INDOBERT

Ramadhani, Tasya Putri (2025) ANALISIS SENTIMEN POLITIK DINASTI DI INDONESIA PADA TWITTER MENGGUNAKAN PENDEKATAN HYBRID : LEXICON BASED DAN FINE TUNED INDOBERT. Bachelor thesis, Institut Teknologi Kalimantan.

	Text 11181080_cover.pdf Restricted to Repository staff only until 4 October 2027. Download (166kB) | Request a copy
	Text 11181080_ statement_of_authenticity.pdf Restricted to Repository staff only until 4 October 2027. Download (245kB) | Request a copy
	Text 11181080_publishing_agreement.pdf Restricted to Repository staff only until 4 October 2027. Download (328kB) | Request a copy
	Text 11181080_approval_sheet.pdf Restricted to Repository staff only until 4 October 2027. Download (87kB) | Request a copy
	Text 11181080_preface.pdf Restricted to Repository staff only until 4 October 2027. Download (136kB) | Request a copy
	Text 11181080_abstract_id.pdf Restricted to Repository staff only until 4 October 2027. Download (110kB) | Request a copy
	Text 11181080_abstract_en.pdf Restricted to Repository staff only until 4 October 2027. Download (119kB) | Request a copy
	Text 11181080_table_of_content.pdf Restricted to Repository staff only until 4 October 2027. Download (125kB) | Request a copy
	Text 11181080_illustrations.pdf Restricted to Repository staff only until 4 October 2027. Download (121kB) | Request a copy
	Text 11181080_tables.pdf Restricted to Repository staff only until 4 October 2027. Download (160kB) | Request a copy
	Text 11181080_chapter_1.pdf Restricted to Repository staff only until 4 October 2027. Download (183kB) | Request a copy
	Text 11181080_chapter_2.pdf Restricted to Repository staff only until 4 October 2027. Download (333kB) | Request a copy
	Text 11181080_chapter_3.pdf Restricted to Repository staff only until 4 October 2027. Download (411kB) | Request a copy
	Text 11181080_chapter_4.pdf Restricted to Repository staff only until 4 October 2027. Download (354kB) | Request a copy
	Text 11181080_conclusions.pdf Restricted to Repository staff only until 4 October 2027. Download (111kB) | Request a copy
	Text 11181080_bibliography.pdf Restricted to Repository staff only until 4 October 2027. Download (192kB) | Request a copy
	Text 11181080_enclosure.pdf Restricted to Repository staff only until 4 October 2027. Download (108kB) | Request a copy
	Text 11181080_paper.pdf Restricted to Repository staff only until 4 October 2027. Download (749kB) | Request a copy
	Text 11181080_presentation.pdf Restricted to Repository staff only until 4 October 2027. Download (5MB) | Request a copy
	Text 11181080_form020.pdf Restricted to Repository staff only until 4 October 2027. Download (241kB) | Request a copy

Abstract

Fenomena politik dinasti di Indonesia menimbulkan berbagai reaksi dari masyarakat, terutama melalui media sosial seperti Twitter yang menjadi ruang utama dalam menyampaikan opini. Politik dinasti dianggap mengancam prinsip demokrasi dan keadilan dalam proses pemilihan umum. Penelitian ini dilakukan untuk mengetahui distribusi sentimen masyarakat Indonesia di Twitter terhadap isu politik dinasti serta mengevaluasi kinerja model IndoBERT yang telah di fine-tune dalam meningkatkan akurasi klasifikasi sentimen. Prosedur penelitian mengikuti pendekatan hybrid dengan menggabungkan metode lexicon-based menggunakan InSet Lexicon untuk pelabelan otomatis dan fine-tuning model IndoBERT untuk klasifikasi sentimen lanjutan. Korpus data dikumpulkan melalui proses web scraping dari platform Twitter menggunakan kata kunci yang relevan dengan isu politik dinasti. Sebanyak 7.000 tweet digunakan secara khusus untuk proses pelatihan dan pengujian model IndoBERT. Variabel penelitian terdiri dari jenis sentimen sebagai variabel dependen dan representasi teks sebagai variabel independen. Model IndoBERT dievaluasi menggunakan metrik akurasi, precision, recall, dan f1-score. Hasil evaluasi menunjukkan bahwa model mencapai akurasi sebesar 83.07%, precision 83.25%, recall 83.01%, dan f1-score 83.05%. Distribusi hasil klasifikasi menunjukkan bahwa 53.6% tweet diklasifikasikan sebagai negatif dan 46.4% sebagai positif. Kesimpulan dari penelitian ini adalah bahwa opini publik terhadap politik dinasti cenderung negatif, dan bahwa model IndoBERT yang telah di fine-tune memiliki performa yang baik dalam menganalisis sentimen berbahasa Indonesia di twitter.

Item Type:	Thesis (Bachelor)
Subjects:	T Technology > T Technology (General)
Divisions:	Jurusan Matematika dan Teknologi Informasi > Informatika
Depositing User:	Tasya Putri Ramadhani
Date Deposited:	14 Jul 2025 02:02
Last Modified:	14 Jul 2025 02:02
URI:	http://repository.itk.ac.id/id/eprint/23991

Actions (login required)

View Item