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

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