OPTIMASI HYPERPARAMETER ARTIFICIAL NEURAL NETWORK MENGGUNAKAN BAYESIAN OPTIMIZATION UNTUK ANALISIS SENTIMEN KOMENTAR YOUTUBE TERKAIT DEMONSTRASI DPR

Riyo Jessenniako Nurmalaya, 3012211006 (2026) OPTIMASI HYPERPARAMETER ARTIFICIAL NEURAL NETWORK MENGGUNAKAN BAYESIAN OPTIMIZATION UNTUK ANALISIS SENTIMEN KOMENTAR YOUTUBE TERKAIT DEMONSTRASI DPR. Undergraduate thesis, Universitas Internasional Semen Indonesia.

	Text (COVER) 0. COVER.pdf Download (447kB)
	Text (HALAMAN JUDUL) 1. HALAMAN JUDUL.pdf Download (225kB)
	Text (LEMBAR PENGESAHAN) 2. LEMBAR PENGESAHAN.pdf Restricted to Repository staff only Download (638kB) | Request a copy
	Text (LEMBAR PERSETUJUAN PUBLIKASI) 3. LEMBAR PERSETUJUAN PUBLIKASI.pdf Restricted to Repository staff only Download (638kB) | Request a copy
	Text (HALAMAN PERNYATAAN ORISINALITAS) 4. HALAMAN PERNYATAAN ORISINALITAS.pdf Restricted to Repository staff only Download (930kB) | Request a copy
	Text (ABSTRAK) 5. ABSTRAK.pdf Download (418kB)
	Text (KATA PENGANTAR) 6. KATA PENGANTAR.pdf Restricted to Repository staff only Download (338kB) | Request a copy
	Text (DAFTAR ISI) 7. DAFTAR ISI.pdf Download (445kB)
	Text (DAFTAR GAMBAR) 8. DAFTAR GAMBAR.pdf Restricted to Repository staff only Download (390kB) | Request a copy
	Text (DAFTAR TABEL) 9. DAFTAR TABEL.pdf Restricted to Repository staff only Download (375kB) | Request a copy
	Text (BAB I PENDAHULUAN) 10.BAB I PENDAHULUAN.pdf Download (505kB)
	Text (BAB II KAJIAN PUSTAKA) 11.BAB II KAJIAN PUSTAKA.pdf Restricted to Registered users only Download (1MB) | Request a copy
	Text (BAB III METODOLOGI PENELITIAN) 12.BAB III METODOLOGI PENELITIAN.pdf Restricted to Registered users only Download (4MB) | Request a copy
	Text (BAB IV HASIL DAN PEMBAHASAN) 13.BAB IV HASIL DAN PEMBAHASAN.pdf Restricted to Registered users only Download (6MB) | Request a copy
	Text (BAB V KESIMPULAN DAN SARAN) 14.BAB V KESIMPULAN DAN SARAN.pdf Restricted to Registered users only Download (484kB) | Request a copy
	Text (DAFTAR PUSTAKA) 15.DAFTAR PUSTAKA.pdf Download (471kB)
	Text (LAMPIRAN) 16.LAMPIRAN.pdf Restricted to Repository staff only Download (4MB) | Request a copy
	Text (FULL TEXT) 17.SKRIPSI – RIYO JESSENNIAKO NURMALAYA (3012211006).pdf Restricted to Repository staff only Download (5MB) | Request a copy
	Text (FULL TEXT DOC) 18.SKRIPSI – RIYO JESSENNIAKO NURMALAYA (3012211006).docx Restricted to Repository staff only Download (13MB) | Request a copy
	Text (POSTER) 19.POSTER– RIYO JESSENNIAKO NURMALAYA (3012211006).pdf Download (190kB)

Abstract

Demonstrasi di Gedung DPR memicu opini publik masif di YouTube yang perlu dianalisis secara otomatis. Artificial Neural Network (ANN) efektif untuk klasifikasi teks, namun kinerjanya sangat bergantung pada konfigurasi Hyperparameter dan rentan terhadap ketimpangan data (imbalanced data). Penelitian ini bertujuan mengotomatisasi proses tersebut dengan menerapkan metode Bayesian Optimization yang dipadukan dengan teknik augmentasi SMOTETomek. Data penelitian berupa komentar YouTube yang dikumpulkan melalui YouTube Data API, menghasilkan 3.563 komentar valid setelah tahap penyaringan dari 4.889 data mentah. Tahapan pra-pemrosesan meliputi case folding, cleaning, tokenization, stopword removal, dan stemming, dengan ekstraksi fitur menggunakan TF-IDF. Evaluasi model menggunakan metrik Akurasi, Presisi, Recall, dan F1-Score dengan skema Split Validation (80:20). Hasil penelitian menunjukkan bahwa integrasi Bayesian Optimization dan SMOTETomek terbukti menuntaskan paradoks akurasi pada model dasar. Kombinasi Hyperparameter terbaik yang ditemukan meliputi 2 hidden layer, 64 neuron, learning rate 0.0001, dropout 0.3555, fungsi aktivasi ReLU, dan optimizer Adam, yang berhasil memaksimalkan akurasi hingga mencapai 86%. Model usulan juga mendongkrak sensitivitas pengenalan kelas minoritas secara signifikan, dengan nilai Recall kelas Negatif mencapai 62,5% dan Netral 77,3%. Luaran penelitian ini berupa prototipe sistem analisis sentimen berbasis web yang dapat membantu pemangku kepentingan memantau persepsi publik secara real-time dan akurat.

Item Type:	Thesis (Undergraduate)
Additional Information:	Softfile/KK.26/UISI-01/IF
Uncontrolled Keywords:	Kata Kunci: Analisis Sentimen, Artificial Neural Network, Bayesian Optimization, Demonstrasi DPR, Hyperparameter Tuning, SMOTETomek
Contributors:	Contribution Name Email Thesis advisor Taufiqotul Bariyah, S.Kom., M.IM. taufiqotul.bariyah@uisi.ac.id
Subjects:	T Technology > T Technology (General)
Divisions:	Department of Informatics
Depositing User:	Riyo Jessenniako Nurmalaya
Date Deposited:	18 Aug 2026 14:55
Last Modified:	18 Aug 2026 14:55
URI:	https://repository.uisi.ac.id/id/eprint/9156

Actions (login required)

View Item