creators_name: FIQIH AULIA , PRADANA 
creators_id: 1917031099
type: other
datestamp: 2023-06-05 02:44:23
lastmod: 2023-06-05 02:44:23
metadata_visibility: show
title: PERBANDINGAN WORD EMBEDDING WORD2VEC, GLOVE, DAN
FASTTEXT MENGGUNAKAN DEEP LEARNING PADA ULASAN
KONDISI PENGGUNA OBAT KESEHATAN
ispublished: pub
subjects: 500
subjects: 510
full_text_status: restricted
abstract: Produk kesehatan seperti obat merupakan salah satu aspek penting dalam
kesehatan. Sebagai masyarakat awam perlu rekomendasi obat dari penyintas
penyakit. Rekomendasi tersebut berupa ulasan yang dapat dijadikan bahan
pengetahuan untuk masyarakat dalam memilih obat sesuai kondisi yang dialami.
Dalam statistika khususnya dalam metode klasifikasi, data berbentuk ulasan
diproses melalui NLP. Text mining merupakan salah satu bagian dari NLP. Dalam
penerapannya text mining harus berdampingan dengan machine learning untuk
mengolah algoritma untuk mendapat hasil yang baik. Word embedding merupakan
teknik analisis kebahasaan terbaru, dimana metode ini memberikan informasi
struktur, urutan, semantik dan konteks di sekitar kata. Word Embedding yang
dipakai adalah Word2Vec, Glove, dan FastText. Metode yang digunakan untuk
mengklasifikasikan yaitu deep learning LSTM. LSTM bisa digunakan untuk
menyimpan memori jangka panjang. Perpaduan word embedding dan LSTM dapat
melihat hasil kinerja masing-masing word embedding dan keunggulan dari word
embedding yang bisa dimaksimalkan. Hasil dari perbandingan word embedding
Word2Vec, Glove, dan FastText digabungkan dengan metode LSTM mampu
mendapatkan hasil nilai akurasi berturut-turut 85.20%, 84.19%, 86.22%.
Sedangkan nilai F1-Score word embedding Word2Vec, Glove, dan FastText
berturut-turut 85%, 84%, 86%.
Kata Kunci : Ulasan, Kondisi, Klasifikasi, Word2Vec, Glove, FastText, LSTM
date: 2023-05-08
date_type: published
publisher: FAKULTAS MATEMATIKA DAN ILMU PENGETAHUAN ALAM
place_of_pub: UNIVERSITAS LAMPUNG
citation:   FIQIH AULIA , PRADANA   (2023) PERBANDINGAN WORD EMBEDDING WORD2VEC, GLOVE, DAN FASTTEXT MENGGUNAKAN DEEP LEARNING PADA ULASAN KONDISI PENGGUNA OBAT KESEHATAN.  FAKULTAS MATEMATIKA DAN ILMU PENGETAHUAN ALAM, UNIVERSITAS LAMPUNG.     
document_url: http://digilib.unila.ac.id/71626/1/1.%20ABSTRAK%20-%20ABSTRACT.pdf
document_url: http://digilib.unila.ac.id/71626/2/2.%20SKRIPSI%20FULL.pdf
document_url: http://digilib.unila.ac.id/71626/3/3.%20SKRIPSI%20TANPA%20BAB%20PEMBAHASAN.pdf