• Tidak ada hasil yang ditemukan

BAB V KESIMPULAN DAN SARAN 50

5.2 Saran

Agar proses normalisasi dapat menghasilkan dataset yang lebih baik, lexicon yang digunakan perlu diperbaharui dari versi yang sudah ada saat ini. Selain itu, dataset yang dihasilkan pada peneli-tian ini kurang representatif secara statistik, dimana hampir semua model membutuhkan data yang lebih banyak agar dapat berfungsi secara optimal. Oleh karena itu, Ketiga model yang diusulkan dalam penelitian ini dapat diujicobakan dengan dataset lain dengan jumlah data yang lebih banyak dan lebih kompleks untuk mendapatkan hasil yang lebih baik.

DAFTAR PUSTAKA

Akosa, J. (2017). Predictive accuracy: A misleading performance measure for highly imbalanced data. In Proceedings of the SAS Global Forum, pages 2–5.

Anzanello, M. J. and Fogliatto, F. S. (2011). Learning curve models and applications: Literature review and research directions. International Journal of Industrial Ergonomics, 41(5):573–583. Bengio, Y., Simard, P., and Frasconi, P. (1994). Learning long-term dependencies with gradient

descent is difficult. IEEE transactions on neural networks, 5(2):157–166.

Bisong, E. (2019). Google colaboratory. In Building Machine Learning and Deep Learning Models on Google Cloud Platform, pages 59–64. Springer.

Brownlee, J. (2019). How to use learning curves to diagnose machine learning model performance. Burkov, A. (2019). The hundred-page machine learning book, volume 1. Andriy Burkov Quebec

City, Can.

Gensler, S., V¨olckner, F., Egger, M., Fischbach, K., and Schoder, D. (2015). Listen to your customers: Insights into brand image using online consumer-generated product reviews. International Journal of Electronic Commerce, 20(1):112–141.

Gurney, K. (1997). An introduction to neural networks. CRC press.

Hochreiter, S. and Schmidhuber, J. (1997). Long short-term memory. Neural computation, 9(8):1735–1780.

Iswanto, B. and Poerwoto, V. (2018). Sentiment analysis on bahasa indonesia tweets using unibi-gram models and machine learning techniques. In IOP Conference Series Materials Science and Engineering.

Kim, Y. (2014). Convolutional neural networks for sentence classification. arXiv preprint arXiv:1408.5882.

Lambert, S. (2020). Number of social media users in 2020: Demographics & predictions.

Liu, B. et al. (2010). Sentiment analysis and subjectivity. Handbook of natural language processing, 2(2010):627–666.

Marsh, D. and Fawcett, P. (2011). Branding, politics and democracy. Policy Studies, 32(5):515–530. McCulloch, W. S. and Pitts, W. (1943). A logical calculus of the ideas immanent in nervous activity.

The bulletin of mathematical biophysics, 5(4):115–133.

McKinney, W. (2012). Python for data analysis: Data wrangling with Pandas, NumPy, and IPython. ” O’Reilly Media, Inc.”.

Medhat, W., Hassan, A., and Korashy, H. (2014). Sentiment analysis algorithms and applications: A survey. Ain Shams engineering journal, 5(4):1093–1113.

Mitchell, T. M. et al. (1997). Machine learning. 1997. Burr Ridge, IL: McGraw Hill, 45(37):870–877. Mohammad, S. (2016). A practical guide to sentiment annotation: Challenges and solutions. In Proceedings of the 7th Workshop on Computational Approaches to Subjectivity, Sentiment and Social Media Analysis, pages 174–179.

Pedregosa, F., Varoquaux, G., Gramfort, A., Michel, V., Thirion, B., Grisel, O., Blondel, M., Pret-tenhofer, P., Weiss, R., Dubourg, V., et al. (2011). Scikit-learn: Machine learning in python. the Journal of machine Learning research, 12:2825–2830.

Rajaraman, A. and Ullman, J. D. (2011). Mining of massive datasets. Cambridge University Press. Rodriguez, J. D., Perez, A., and Lozano, J. A. (2010). Sensitivity analysis of k-fold cross validation

in prediction error estimation. IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence, 32(3):569–575.

Salsabila, N. A., Winatmoko, Y. A., Septiandri, A. A., and Jamal, A. (2018). Colloquial indonesian lexicon. In 2018 International Conference on Asian Language Processing (IALP), pages 226–229. IEEE.

Saputri, M. S., Mahendra, R., and Adriani, M. (2018). Emotion classification on indonesian twitter dataset. In 2018 International Conference on Asian Language Processing (IALP), pages 90–95. IEEE.

Sundstr¨om, J. (2018). Sentiment analysis of swedish reviews and transfer learning using convolutional neural networks.

Thompson, K. (1968). Programming techniques: Regular expression search algorithm. Communica-tions of the ACM, 11(6):419–422.

Valueva, M., Nagornov, N., Lyakhov, P., Valuev, G., and Chervyakov, N. (2020). Application of the residue number system to reduce hardware costs of the convolutional neural network implementa-tion. Mathematics and Computers in Simulaimplementa-tion.

Zhang, L. and Zhao, S. X. (2009). City branding and the olympic effect: A case study of beijing. Cities, 26(5):245–254.

Zhang, Y. et al. (2015). The impact of brand image on consumer behavior: A literature review. Open journal of business and management, 3(01):58.

Zhou, C., Sun, C., Liu, Z., and Lau, F. (2015). A c-lstm neural network for text classification. arXiv preprint arXiv:1511.08630.

Form TA-2 Bimbingan Tugas Akhir

FAKULTAS SAINS DAN ILMU KOMPUTER

PROGRAM STUDI ILMU KOMPUTER

Nama Mahasiswa : M. Rizky Widyayulianto NIM : 105216026

Nama Pembimbing : Meredita Susanty, M.Sc NIP : 116020

No. 1 Hari/Tanggal: 2 Maret 2020

Hal yang menjadi perhatian:

Hal yang menjadi perhatian:

1. Update progres data gathering

2. Keterbatasan pada Twitter API yang digunakan,

dimana tweet yang diambil hanya tweet 7 hari terakhir

3. Masih mencari referensi model yang akan

digunakan

Paraf Pembimbing:

No. 2 Hari/Tanggal: 16 April 2020

Hal yang menjadi perhatian:

1. Proses data gathering dilakukan dengan library

GetOldTweet3 dari Python

2. Proses data preparation sudah dilakukan

3. Keterbatasan data dalam hal jumlah dataset,

dataset harus ditambah

Form TA-2 Bimbingan Tugas Akhir

FAKULTAS SAINS DAN ILMU KOMPUTER

PROGRAM STUDI ILMU KOMPUTER

No. 3 Hari/Tanggal: 28 April 2020

Hal yang menjadi perhatian:

1. Revisi Bab 1-3

2. Percobaan dengan model CNN dan model LSTM

Paraf Pembimbing:

No. 4 Hari/Tanggal: 6 Mei 2020

Hal yang menjadi perhatian:

1. Jumlah data masih terlalu sedikit, perlu ditambah

lagi

2. Ujicoba dengan model CNN-LSTM

3. Revisi Laporan Paraf Pembimbing:

No. 5 Hari/Tanggal: 13 Mei 2020

Hal yang menjadi perhatian:

1. Perlu penjelasan lebih lanjut mengenai university

branding

2. Perbaiki penjelasan pada laporan

Form TA-2 Bimbingan Tugas Akhir

FAKULTAS SAINS DAN ILMU KOMPUTER

PROGRAM STUDI ILMU KOMPUTER

No. 6 Hari/Tanggal: 26 Mei 2020

Hal yang menjadi perhatian:

1. Penulisan Bab 4

Paraf Pembimbing:

No. 7 Hari/Tanggal: 29 Mei 2020

Hal yang menjadi perhatian:

1. Perbaiki cara penjelasan di bab 4

2. Bab 3 perlu didetailkan lagi

3. Perlu ada tambahan tinjauan pustaka (Bab 2)

Paraf Pembimbing:

No. 8 Hari/Tanggal: 10 Juni 2020

Hal yang menjadi perhatian:

1. Revisi laporan secara keseluruhan, ada banyak

bagian yang masih kurang/belum selesai diketik

2. Perbaikan pada penggambaran arsitektur model

yang digunakan

Form TA-2 Bimbingan Tugas Akhir

FAKULTAS SAINS DAN ILMU KOMPUTER

PROGRAM STUDI ILMU KOMPUTER

Nama Mahasiswa : M. Rizky Widyayulianto NIM : 105216026

Nama Pembimbing : Ade Irawan, Ph.D. NIP : 116130

No. 1 Hari/Tanggal: 10 Maret 2020

Hal yang menjadi perhatian:

1. Pemilihan model yang digunakan, awalnya ingin

mencoba model SVM namun disarankan untuk

menggunakan model LSTM

Paraf Pembimbing:

No. 2 Hari/Tanggal: 15 April 2020

Hal yang menjadi perhatian:

1. Konsultasi mengenai model yang akan digunakan

Form TA-2 Bimbingan Tugas Akhir

FAKULTAS SAINS DAN ILMU KOMPUTER

PROGRAM STUDI ILMU KOMPUTER

No. 3 Hari/Tanggal: 6 Mei 2020

Hal yang menjadi perhatian:

1. Revisi Bab 1-3

2. Tinjauan pustaka perlu ditambah lagi, sesuaikan

dengan apa saja yang digunakan saat penelitian

Paraf Pembimbing:

No. 4 Hari/Tanggal: 15 Mei 2020

Hal yang menjadi perhatian:

1. Perbaikan pada model yang dibuat

Dokumen terkait