Aspect-Based Sentiment Analysis on Indonesian Presidential Election Using Deep Learning

Abstract

Pemilihan presiden tahun 2019 merupakan pemilihan presiden yang menjadi perbincangan hangat selama beberapa waktu bahkan orang membicarakan topik ini sejak tahun 2018 di internet. Dalam memprediksi pemenang pemilihan presiden penelitian sebelumnya telah melakukan penelitian terhadap dataset Analisis sentimen berbasis aspek (ABSA) pemilihan presiden tahun 2019 menggunakan algoritma pembelajaran mesin seperti Support Vector Machine (SVM), Naive Bayes (NB), dan K-Nearest Neighbors (KNN) dan menghasilkan akurasi yang cukup baik. Penelitian ini mengusulkan metode deep learning dengan menggunakan model BERT (Bidirectional Encoder Representation form Transformers) dan RoBERTa (A Robustly Optimized BERT Pretraining Approach). Hasil penelitian ini menunjukkan bahwa model BERT indobenchmark dan RoBERTa base-indonesian single label classification pada fitur target dengan preprocessing menghasilkan akurasi yang terbaik yaitu sebesar 98.02%. Model BERT indolem dan indobenchmark single label classification pada fitur target tanpa preprocessing menghasilkan akurasi yang terbaik yaitu sebesar 98.02%. Model BERT indobenchmark single label classification pada fitur aspek dengan preprocessing menghasilkan akurasi yang terbaik yaitu sebesar 74.26%. Model BERT indolem single label classification pada fitur aspek tanpa preprocessing menghasilkan akurasi yang terbaik yaitu sebesar 74.26%. Model BERT indolem single label classification pada fitur sentiment dengan preprocessing menghasilkan akurasi yang terbaik yaitu sebesar 93.07%. Model BERT indolem single label classification pada fitur sentiment tanpa preprocessing menghasilkan akurasi yang terbaik yaitu sebesar 94.06%. Model BERT indobenchmark multi label classification dengan preprocessing menghasilkan akurasi yang terbaik yaitu sebesar 98.66%. Model BERT indobenchmark multi label classification tanpa preprocessing menghasilkan akurasi yang terbaik yaitu sebesar 98.66%.