PENERAPAN ANALISIS SENTIMEN DATA TWITTER TERHADAP BADAN PENYELENGGARA JAMINAN SOSIAL KESEHATAN MENGGUNAKAN CONVOLUTIONAL NEURAL NETWORK (Studi Kasus: Twitter BPJSKesehatanRI)

Chahyaningtias, Trinil Gupitakasih (2021) PENERAPAN ANALISIS SENTIMEN DATA TWITTER TERHADAP BADAN PENYELENGGARA JAMINAN SOSIAL KESEHATAN MENGGUNAKAN CONVOLUTIONAL NEURAL NETWORK (Studi Kasus: Twitter BPJSKesehatanRI). Other thesis, UPN "Veteran" Yogyakarta.

[thumbnail of DAFTAR PUSTAKA.pdf]
Preview
Text
DAFTAR PUSTAKA.pdf

Download (137kB) | Preview
[thumbnail of ABSTRAK.pdf]
Preview
Text
ABSTRAK.pdf

Download (14kB) | Preview
[thumbnail of COVER.pdf]
Preview
Text
COVER.pdf

Download (147kB) | Preview
[thumbnail of HALAMAN PENGESAHAN PEMBIMBING.pdf]
Preview
Text
HALAMAN PENGESAHAN PEMBIMBING.pdf

Download (468kB) | Preview
[thumbnail of SKRIPSIFULL-Trinil-Gupitakasih-Chahyaningtias-123140153.pdf] Text
SKRIPSIFULL-Trinil-Gupitakasih-Chahyaningtias-123140153.pdf
Restricted to Repository staff only

Download (3MB)

Abstract

ABSTRAK
BPJS Kesehatan memanfaatkan teknologi untuk berkomunikasi secara dua arah dengan
masyarakat untuk membagikan informasi dan memberikan fasilitas kesehatan kepada seluruh
anggotanya. Twitter di anggap lebih diminati oleh para masyarakat indonesia karena dirasa lebih
mudah dan simpel dalam merepresentasikan pendapat atau opninya dalam bentuk ciutan atau
tweet. Akun twitter BPJS Kesehatan kerap sekali mendapati berbagai jenis tweet pengaduan,
pertanyaan, kritik dan saran setiap harinya dari masyarakat dalam penyampaian opini.
Convolutional Neural Network merupakan cabang dari neural network dan deep learning yang
dapat diterapkan untuk melakukan klasifikasi teks. Convolutional Neural Network memiliki
beberapa kemungkinan memperoleh akurasi yang cukup baik saat diimplementasikan dalam
ekstraksi informasi. Dalam penelitian ini Convolutional Neural Network digunakan untuk
menentukan klasifikasi sentimen dengan 3 polaritas yaitu positif, netral dan negatif. Dan
menentukan kategori sentiment dengan 4 polaritas yaitu pelayanan, administrasi, obat dan
lainnya. Hasil evaluasi yang dilakukan dalam penelitian ini menghasilkan nilai akurasi CNN
model klasifikasi 74,85%, presisi sebesar 62,72%, dan recall sebesar 62,08%, sedangkan nilai
akurasi model kategori sebesar 64,28%, presisi sebesar 57,13%, dan recall sebesar 57,52%.
Kata Kunci : Analisis sentimen, Convolutional neural network, twitter, BPJS KesehatanABSTRACT
BPJS Kesehatan utilizes technology to communicate in two directions with the public to
share information and provide health facilities to all its members. Twitter is considered more
desirable by the people of Indonesia because it is considered easier and simpler in representing
opinions or opninya in the form of tweets or tweets. BPJS Kesehatan twitter account often finds
various types of complaint tweets, questions, criticisms and suggestions every day from the public
in the submission of opinions. Convolutional Neural Network is a branch of neural network and
deep learning that can be applied to classify text. Convolutional Neural Networks have several
possibilities of obtaining fairly good accuracy when implemented in information extraction. In
this study the Convolutional Neural Network was used to determine the classification of
sentiments with 3 polarities i.e. positive, neutral and negative. And determine the category of
sentiment with 4 polarities, namely service, administration, medicine and others. The evaluation
results conducted in this study resulted in a CNN accuracy value of classification model 74.85%,
precision by 62.72%, and recall by 62.08%, while category model accuracy value of 64.28%,
precision by 57.13%, and recall by 57.52%.
Keywords : Analysis sentiment, Convolutional neural network, twitter, BPJS Kesehatan

Item Type: Thesis (Other)
Uncontrolled Keywords: Analysis sentiment, Convolutional neural network, twitter, BPJS Kesehatan
Subjects: Z Bibliography. Library Science. Information Resources > ZA Information resources
Divisions: Faculty of Engineering, Science and Mathematics > School of Engineering Sciences
Depositing User: Eko Yuli
Date Deposited: 13 Dec 2021 03:23
Last Modified: 14 Nov 2022 06:29
URI: http://eprints.upnyk.ac.id/id/eprint/27276

Actions (login required)

View Item View Item