title:    PENERAPAN NER-LDA BERBASIS MODEL TRANSFORMER UNTUK  DETEKSI DAN KLASIFIKASI TWEET KEBIJAKAN PUBLIK   DI INDONESIA    
creator: Dina , Merlia Efendi 
subject: 500 ilmu pengetahuan alam dan matematika
subject: 510 Matematika
description:    Integrasi inovasi teknologi signifikan mengubah tatanan komunikasi  mentransformasikan kehidupan ke arah digital. Platform media sosial populer di  Indonesia salah satunya X (Twitter). Ruang lingkup tweet dapat menjadi informasi  sebagai acuan pemerintah dan pemangku kepentingan mengoptimalkan kebijakan  di Indonesia. Oleh karena itu, diperlukan cara yang tepat untuk mendeteksi dan  mengklasifikasi tweet keresahan masyarakat terhadap fenomena kebijakan publik  yang trending pada platform X. Penelitian ini menerapan Named Entity Recognition  – Latent Dirichlet Allocation (NER-LDA) dalam mengoptimalkan klasifikasi teks  menggunkan model Transformer yang dibandingkan mulai dari Indonesian  Bidirectional Encoder Representations from Transformers (IndoBERT), Distilled  Bidirectional Encoder Representations from Transformers Multilingual  (DistilBERT Multilingual), hingga Cross-lingual Language Model-Robustly  Optimized Bidirectional Encoder Representations From Transformers Pretraining  Approach (XLM-RoBERTa). Penelitian ini menerapkan augmentasi data Large  Language Model Meta AI (LLaMA) dan hyperparameter tuning Grid Search. Hasil  kombinasi parameter terbaik pada ketiga model Transformer dari data saat trending  adalah batch size 16 dan learning rate sebesar 1 × 10   lalu pada data setelah  trending adalah batch size 32 untuk model IndoBERT serta batch size 16 untuk  model DistilBERT Multilingual dan XLM-RoBERTa dengan learning rate terbaik  untuk ketiga model sebesar 1 × 10  −5  . Perbandingan ketiga model Transformer  memperoleh hasil evaluasi terbaik untuk data saat trending adalah model  DistilBERT Multilingual dan data setelah trending adalah model IndoBERT  dengan accuracy kedua model mencapai 99%. Hasil menunjukkan bahwa model  Transformer memiliki kinerja optimal dalam klasifikasi tweet kebijakan publik,  baik pada data saat maupun setelah trending.    Kata kunci: DistilBERT Multilingual, IndoBERT, NER -LDA, Transformer,  XLM-RoBERTa.  −5
publisher: FAKULTAS MATEMATIKA ILMU PENGETAHUAN ALAM
date: 2025-06-10
type: Skripsi
type: NonPeerReviewed
format: text
identifier: http://digilib.unila.ac.id/89321/1/ABSTRAK.pdf
format: text
identifier: http://digilib.unila.ac.id/89321/2/SKRIPSI%20FULL.pdf
format: text
identifier: http://digilib.unila.ac.id/89321/3/SKRIPSI%20FULL%20TANPA%20BAB%20PEMBAHASAN.pdf
identifier:   Dina , Merlia Efendi   (2025)  PENERAPAN NER-LDA BERBASIS MODEL TRANSFORMER UNTUK DETEKSI DAN KLASIFIKASI TWEET KEBIJAKAN PUBLIK DI INDONESIA.  FAKULTAS MATEMATIKA ILMU PENGETAHUAN ALAM, UNIVERSITAS LAMPUNG.     
relation: http://digilib.unila.ac.id/89321/