library@unissula.ac.id
Logo Universitas Islam Sultan Agung Repository UNISSULAUniversitas Islam Sultan Agung Semarang

DETEKSI SARKASME KALIMAT BERBAHASA INGGRIS PADA MEDIA SOSIAL TWITTER MENGGUNAKAN MODEL ROBUSTLY OPTIMIZED BERT APPROACH(ROBERTA)

Detail Tugas Akhir

DETEKSI SARKASME KALIMAT BERBAHASA INGGRIS PADA MEDIA SOSIAL TWITTER MENGGUNAKAN MODEL ROBUSTLY OPTIMIZED BERT APPROACH(ROBERTA)

CAHYANIGRUM, HILDA PUTRI (2025) DETEKSI SARKASME KALIMAT BERBAHASA INGGRIS PADA MEDIA SOSIAL TWITTER MENGGUNAKAN MODEL ROBUSTLY OPTIMIZED BERT APPROACH(ROBERTA). Undergraduate thesis, Universitas Islam Sultan Agung.

Berkas Tugas Akhir

PDF
Text
Teknik Informatika_32602100053_pernyataan_publikasi.pdf
Restricted to Registered users only
Akses terbatas: khusus pengguna terdaftar Ukuran File (151kB)
PDF
Text
Teknik Informatika_32602100053_fullpdf.pdf
Restricted to Registered users only
Akses terbatas: khusus pengguna terdaftar Ukuran File (1MB)

Abstract

Bahasa memegang peranan vital sebagai alat komunikasi yang membedakan manusia, dengan fungsi utamanya sebagai pertukaran informasi. Di era digital ini, media sosial telah merevolusi cara interaksi, namun penggunaan yang tidak bijak, seperti penggunaan sarkasme dalam bermedia sosial dapat berdampak negatif. Sarkasme, sebagai gaya bahasa sindiran yang tajam, menjadi tantangan dalam komunikasi digital, terutama di platform seperti Twitter (X) dengan keterbatasan karakter dan ketiadaan isyarat non-verbal. Penelitian ini bertujuan untuk menerapkan dan menganalisis kinerja model RoBERTa dalam mendeteksi sarkasme dalam percakapan berbahasa Inggris di Twitter (X). Sarkasme, sebagai bentuk komunikasi yang kompleks dan seringkali ambigu, dapat menimbulkan kesalahpahaman dan bahkan pelanggaran hukum di ruang digital. Melalui analisis mendalam terhadap dataset yang terdiri dari empat kategori (ironi, sarkasme, dan reguler), penelitian ini menganalisis kemampuan model RoBERTa dalam mengidentifikasi nuansa makna yang halus. Hasil penelitian menunjukkan bahwa model mencapai akurasi keseluruhan sebesar 89%, dengan performa yang sangat baik dalam mengidentifikasi ironi, sarkasme, dan kalimat reguler. Penelitian ini menekankan pentingnya pengembangan sistem deteksi sarkasme yang lebih akurat untuk meminimalkan dampak negatif dari miskomunikasi di media sosial dan mendukung keamanan digital.
Kata kunci : RoBERTa, Deteksi Sarkasme, Media Sosial

Informasi Item

Actions (login required)

View Item
View Item
Repository UNISSULAPerpustakaan Universitas Islam Sultan Agung

Telusur

Layanan

Informasi

  • AlamatJl. Raya Kaligawe KM 4, Semarang 50112
  • PelayananSenin–Jumat, 07.00–18.00 WIB
    Sabtu, Minggu & hari libur tutup.
  • NPP3302202D2011823
© 2026 Perpustakaan Universitas Islam Sultan Agung. Hak cipta karya tetap pada penulis masing-masing. KebijakanOAI-PMHRSSDijalankan dengan EPrints