Klasifikasi kalimat perbincangan masyarakat pada masa pandemi covid-19 menggunakan media sosial dengan metode convolutional neural network (cnn)

Indonesia :

Media sosial merupakan sebuah sarana online yang digunakan untuk interaksi oleh semua lapisan masyarakat secara bebas dimanapun dan kapanpun, pada sisi lain media sosial dapat digunakan untuk membagikan dan menyebarluaskan informasi hingga berita. Media sosial yang pada saat ini sering digunakan oleh pengguna yaitu twitter. Media sosial twitter itu sendiri dapat menemukan apa yang sedang terjadi secara langsung dan menemukan sumber informasi tepercaya. Informasi yang sedang ramai diperbincangkan yaitu tentang pandemi covid-19. Adanya pandemi covid-19, seluruh aturan dan larangan banyak diterapkan di Negara-Negara yang terdampak salah satunya di negara kita yaitu Indonesia. Maka dari itu banyaknya masyarakat yang menyampaikan tanggapan seputar covid-19 melalui media sosial dibuatlah penelitian klasifikasi kalimat perbincangan masyarakat terhadap topik yang sedang ramai dibicarakan yaitu tentang pandemi covid-19 dengan algoritma Convolutional Neural Network. Dengan dilakukannya penelitian ini diharapkan dapat digunakan oleh lembaga dan instansi pemerintah menilai opini masyarakat terhadap pandemic covid secara lebih benar untuk evaluasi pelayanan terhadap pandemi masyarakat. Pada penelitian ini membahas algoritma Convolutional Neural Network yang digunakan sebagai klasifikasi kalimat perbincangan masyarakat tentang pandemi covid-19 dengan media sosial yang dipakai adalah twitter. Input data pada penelitian ini adalah data dari media sosial yang di proses menggunakan metode preprocessing dan terdapat label klasifikasi yang diolah oleh pakar pada bidang bahasa, sedangkan outputnya adalah hasil akurasi dari pelatihan dan pengujian algoritma Convolutional Neural Network. Pada proses pelatihan dilakukan hingga menghasilkan arsitektur jaringan yang tepat, kemudian untuk proses pengujian dilakukan untuk melihat performa akurasi Convolutional Neural Network dalam klasifikasi kalimat perbincangan pada masa pandemi covid-19. Pada proses training data terdapat 567 data yang digunakan sebagai data uji, dari data tersebut menghasilkan akurasi sebesar 81% dalam menentukan proses klasifikasi terkait pandemi covid. Selain itu, pada penelitian ini juga melakukan percobaan klasifikasi dari 15 tweet oleh sistem didapatkan hasil yang sama dengan data yang diklasifikasi manual oleh pakar dalam bidang bahasa.

English :

Social media is an online tool that is used for interaction by all levels of society freely wherever and whenever, social media also can be accustomed share and pass around information. One of the most widely use the social media is twitter. Twitter may be a social media wherever you will be able to determine what is going on in real time and find trusted sources of information. The information that is currently being discussed is the corona virus disease. Due to the Covid-19 pandemic, all rules and restrictions have been implemented in many affected countries, one of the country is Indonesia. Therefore, there are many people who provide feedback about covid-19 through social media, this research is made on the classification of community conversation sentences on the topic that is being discussed, namely the Covid-19 pandemic with the Convolutional Neural Network algorithm. With this research, it is hoped that it can be used by government institutions and agencies to assess public opinion on the object of a pandemic more precisely for evaluating the government services for pandemics. In this study, we discuss the Convolutional Neural Network algorithm that is used to classify sentences in public conversations about the COVID-19 pandemic with twitter as the social media. The input data in this study is data from social media which is processed using the preprocessing method and there is a classification label that is processed by experts in the language field, while the output is the result of accuracy from training and testing Convolutional Neural Network or CNN algorithm. The training process is carried out to produce the right network architecture, then the testing process is carried out to see the accuracy performance of the Convolutional Neural Network in the classification of conversational sentences during the covid-19 pandemic. In the testing process there are 567 data used as test data, from this data it produces an accuracy of 81% in determining the classification process related to the covid-19 pandemic. Moreover, this study also conducted an experiment on the classification of 15 tweets by the system, and the results were the same as those classified manually by experts in the field of language.

Arabic :

وسائل التواصل الاجتماعي هي وسيلة على الإنترنت تستخدم للتفاعل الحر من قبل جميع مستويات المجتمع في كل مكان وفي أي وقت، ويمكن أيضا استخدام وسائل التواصل الاجتماعي لتوزيع ونشر المعلومات. وسائل التواصل الاجتماعي حاليا على نطاق واسع، من بين أمور أخرى، تويتر. تويتر هو وسائل التواصل الاجتماعي التي يمكنها معرفة ما يحدث بشكل مباشر وإيجاد معلومات موثوقة. وكانت المعلومات المثيرة للجدل هي وباء كوفيد ١۹. تم تنفيذ جائحة كوفيد ١۹، المجموعة الكاملة من القوانين والمحظورات، في دول تأثرت بواحد إندونيسي. بناء على ذلك، يتم إجراء العديد من المجتمعات التي تعالج كوفيد١۹ عبر وسائل التواصل الاجتماعي من خلال دراسات لتصنيف جمل المناقشة العامة حول الموضوع قيد المناقشة حول خوارزمية كوفيد ١۹ مع خوارزمية بالطريقة الشبكة العصبية التلافيفية على أمل أن تقوم وكالاتها والوكالات الحكومية بالحكم على الرأي العام من موضوع الوباء بشكل أكثر دقة لتقييم خدمات مجتمع الوباء.في هذه الدراسة تناقش الشبكة العصبية التلافيفية التابع لها لتصنيف جمل محادثة المجتمع بشأن الجائزة كوفيد ١۹مع وسائل الاعلام الاجتماعية المستخدمة تويتر. بيانات الإدخال في هذه الدراسة هي بيانات من وسائل الاعلام الاجتماعية في عملية استخدام طريقة بروجروسينغ وهناك تصنيف تصنيف معالجتها من قبل الخبراء في لغة اللغة، في حين أن الناتج هو نتيجة دقة التدريب واختبار الشبكة العصبية التلافيفية غير قانوني. في عملية التدريب يتم حتى تنتج الهندسة المعمارية للشبكة اليمنى، ثم لعملية الاختبار تتمثل في رؤية أداء دقة الشبكة العصبية التلافيفية في تصنيف أحكام المحادثة في الوكالة الكوفية ١۹ في عملية الاختبار هناك ٥٦٧ بيانات تستخدم كبيرة الاختبار، من البيانات الناتجة عن دقة ٨١% في تحديد عملية تصنيف الوباء الصريح المرتبط١۹. وبالإضافة إلى ذلك، أجريت في هذه الدراسة أيضا تجربة التصنيف من ١٥ تغريدات من قبل النظام حصل على نفس النتيجة كما البيانات المصنفة من قبل الخبراء في اللغة.