%0 Thesis
%9 Skripsi
%A Naufal, Hilman
%A Harsani, Prihastuti
%A Herdianto Situmorang, Boldson
%A Universitas Pakuan,
%A Fakultas MIPA,
%A Ilmu Komputer,
%B Ilmu Komputer
%D 2021
%F eprintsunpak:2696
%I Universitas Pakuan
%T ANALISIS SENTIMEN MASYARAKAT TERHADAP VAKSIN   COVID-19 MENGGUNAKAN METODE RECURRENT NEURAL   NETWORK DENGAN LONG-SHORT TERM MEMORY
%U http://eprints.unpak.ac.id/2696/
%X Abstrak  Kemunculan virus SARS-CoV-2 yang menyebar sangat cepat dan menyebabkan penyakit  Covid-19 membuat banyak negara terdampak Covid-19 dan menerapkan kebijakan wajib vaksin   untuk masyarakatnya agar angka laju penyebaran penyakit tersebut dapat ditekan. Salah satu   negara yang terdampak dan menerapkan kebijakan wajib vaksin Covid-19 adalah Indonesia.   Namun, kebijakan tersebut menuai berbagai opini di masyarakat Indonesia. Analisis Sentimen   merupakan sebuah teknik analisis data teks yang dapat menganalisis tentang opini, sentimen,   dan pandangan berdasarkan kata kunci negatif dan positif yang terdapat dalam sebuah teks.   Penelitian ini berisikan tentang analisis sentimen masyarakat Indonesia terhadap vaksin Covid�19 yang ada di Indonesia menggunakan metode Long-Short Term Memory. Dari hasil yang   didapat, dilakukan 9 kali percobaan dengan nilai epochs dan layers yang berbeda dan   menghasilkan nilai akurasi dengan rata-rata nilai sebesar 89.30% dan nilai akurasi terbesar yaitu   89.89%. Dari hasil tersebut dapat disimpulkan bahwa metode yang digunakan dapat diterapkan   untuk pengklasifikasian sentimen.  Kata kunci: Analisis Sentimen, Vaksin, Covid-19, LSTM