Project information

• Category: Machine Learning Model
• Associate: Freelance Project
• Project URL: View My Github Repository

Sentimen analisis, juga dikenal sebagai analisis opini, adalah teknik pengolahan bahasa alami yang digunakan untuk mengidentifikasi, mengekstraksi, dan memahami sentimen atau opini yang terkandung dalam teks atau data.

Sentimen ini dapat bersifat positif, negatif, atau netral. Tujuan utama dari sentimen analisis adalah untuk memahami bagaimana orang merasakan atau berpendapat tentang suatu subjek, topik, produk, layanan, atau entitas lain yang diungkapkan dalam teks.

Dataset terdiri dari tweet bernada positif, netral, dan negatif dengan sebaran tweet berlabel positif sebanyak 6.383 (58.4%) tweet, berlabel negatif sebanyak 3.412 (31%) tweet, dan label netral sebanyak 1.138 (10.4%) tweet.

Model LSTM memiliki performa yang lebih baik dibandingkan model NN. Nilai akurasi tebesar dari model LSTM sebesar 0.915 sedangkan akurasi terbesar dari Model NN sebesar 0.874. Nilai akurasi ini didapat dari pengujian KFold Cross Validation K = 5 masing-masing model.

API yang dibuat memiliki 2 endpoint untuk setiap model (untuk memproses teks dan file data) dan dapat memberikan label positif, negatif atau netral berdasarkan sentimen disediakan