Jurnal Teknik Informatika (JUTIF) DOI: https://doi.org/10.52436/1.jutif.2024.5.4.2365 Vol. 5, No. 4, August 2024, pp. 385-393 p-ISSN: 2723-3863
e-ISSN: 2723-3871

## SENTIMENT ANALYSIS PUBLIC PERSPECTION FROM ARTEMIS 2 MISSION USING RECURRENT NEURAL NETWORK METHODS
Muhammad Agym *1 , Hendra Mayatopani 2
1,2 Informatics, Information Systems Faculty, Universitas Pradita, Indonesia Email: 1 muhammad.agym@student.pradita.ac.id , 2 hendra.mayatopani@pradita.ac.id
(Article received: June 22, 2024; Revision: July 28, 2024; published: August 06, 2024)

## Abstract
This research underlies a deep sentimental analysis of NASA's Artemis 2 project, which aims to bring humans back to the Moon. This mission is an important milestone in NASA's efforts to build a long-term human presence on the Moon. In the context of this large and controversial project, the sentimental analysis carried out using the Recurrent Neural Network method is aimed at understanding the public view. This sentimental analysis provides a better understanding of how the public responds or perceives the Artemis 2 mission. The research questions focused on the methods of repetitive nerve tissue performance in classifying public sentiment towards the Artemis mission. The results of sentimental analysis show a strong positive trend, providing support for the continuity and sustainability  of  the  project.  From  the  data  obtained  and  processed,  the  majority  of  respondents  expressed  a positive view of the Artemis 2 mission. Of the 49 respondents, 77.6% had a positive sentiment, 10.2% were neutral, and  12.2%  were  negative.  The  findings  describe  public  support  for  the  mission  as  a  step  forward  in  space exploration and scientific research. Nevertheless, it is important to interpret the results carefully and take into account cultural and political contextual factors. Research advice includes integrating sentimental analysis with active public participation, dealing with ethical and privacy issues, and specific analysis of specific demographic groups.  The  research  is  expected  to  provide  in-depth  insight  into  how  people  respond  to  space  exploration, benefiting the development of sentimental analysis models, public involvement, and an understanding of social and cultural impacts.
Keywords : NASA Artemis, Neural Networks, Public Perception, Sentiment Analysis, Space.

## ANALISIS SENTIMEN PERSEPSI PUBLIK TERHADAP MISI ARTEMIS 2 MENGGUNAKAN METODE RECURRENT NEURAL NETWORK

## Abstrak
Penelitian  ini  mendalami  analisis  sentimen  terhadap  proyek NASA  Artemis  2 ,  yang  bertujuan  mengembalikan manusia ke Bulan. Misi ini menjadi tonggak penting dalam upaya NASA untuk membangun kehadiran manusia jangka panjang di Bulan. Dalam konteks proyek yang besar dan kontroversial ini, analisis sentimen yang dilakukan menggunakan metode Recurrent Neural Network bertujuan untuk memahami pandangan publik. Analisis sentimen ini  memberikan  pemahaman  yang  lebih  baik  tentang  bagaimana  publik  merespons  atau  mempersepsikan  misi Artemis  2.  Pertanyaan  penelitian  difokuskan  pada  kinerja  metode Recurrent  Neural  Network dalam mengklasifikasikan sentimen publik terhadap misi Artemis. Hasil analisis sentimen menunjukkan tren positif yang kuat, memberikan dukungan bagi kelanjutan dan keberlanjutan proyek ini. Dari data yang diperoleh dan diproses menunjukkan bahwa sebagian besar responden menyatakan pandangan positif terhadap misi Artemis 2. Dari 49 responden,  77.6%  memiliki  sentimen  positif,  10.2%  netral,  dan  12.2%  negatif.  Temuan  ini  menggambarkan dukungan  masyarakat  terhadap  misi  ini  sebagai  langkah  maju  dalam  eksplorasi  ruang  angkasa  dan  penelitian ilmiah.  Meskipun  demikian,  penting  untuk  menginterpretasikan  hasil  dengan  hati-hati  dan  mempertimbangkan faktor konteks budaya dan politik. Saran penelitian mencakup integrasi analisis sentimen dengan partisipasi aktif masyarakat,  penanganan  isu  etis  dan  privasi,  dan  analisis  khusus  terhadap  kelompok  demografis  tertentu. Penelitian ini diharapkan memberikan wawasan mendalam tentang bagaimana masyarakat merespons eksplorasi luar  angkasa,  memberikan  manfaat  bagi  pengembangan  model  analisis  sentimen,  keterlibatan  publik,  dan pemahaman dampak sosial dan budaya.
Kata kunci : Analisis Sentimen, Decision Tree, Luar Angkasa, NASA Artemis, Publik..
386 Jurnal Teknik Informatika (JUTIF) , Vol. 5, No. 4, August 2024, pp. 385-393

## 1. PENDAHULUAN
National Aeronautics and Space Administration (NASA)  mempunyai  misi  bernama  Artemis  2,  yang bertujuan  untuk  mengembalikan  manusia  ke  bulan. Sebelum  penerbangan  manusia  pertama  dalam program Artemis, penerbangan uji coba tak berawak yang  disebut  Artemis  I  telah  dilaksanakan  pada tanggal  16  November  2022.  Misi  ini  akan  menjadi langkah  penting  dalam  pencarian  NASA  untuk membangun  kehadiran  manusia  jangka  panjang  di Bulan.  Sangat  penting  untuk  memeriksa  bagaimana masyarakat  umum  berpendapat  tentang  proyek NASA  Artemis  2  untuk  memahami  bagaimana masyarakat secara keseluruhan bereaksi dan menyadari upaya umat manusia melakukan eksplorasi  ruang  angkasa.  Sebagai  sebuah  proyek besar dan kontroversial, misi Artemis 2 telah memicu berbagai pendapat dan sentimen di kalangan publik. Ada  sejumlah  kelompok  yang  mendukung  misi  ini dan  melihatnya  sebagai  langkah  penting  dalam eksplorasi ruang angkasa dan penelitian ilmiah yang lebih  lanjut.  Mereka  percaya  bahwa  misi  ini  dapat membuka  pintu  untuk  penemuan-penemuan  baru tentang  Bulan  dan  membuka  peluang  ilmu pengetahuan  dan  teknologi  yang  baru.  Namun,  ada juga kelompok yang skeptis terhadap misi Artemis 2. Beberapa orang menganggapnya sebagai pemborosan uang dan sumber daya, terutama dalam konteks krisis ekonomi  yang  sedang  berlangsung.  Mereka  juga mengkhawatirkan dampak lingkungan dan sosial dari proyek  tersebut,  seperti  pencemaran  dan  hilangnya sumber  daya  alam.  Analisis  Sentimen  dapat digunakan untuk mengukur pandangan publik secara keseluruhan tentang misi Artemis 2.
Analisis  Sentimen  ini  dapat  memperlihatkan tren dan perbedaan pendapat pada berbagai kalangan atau  kelompok  masyarakat  tertentu.  Ini  juga  dapat membantu  NASA  dan  para  pengambil  keputusan untuk  mengatasi  kekhawatiran  dan  masalah  yang dihadapi  oleh  publik  terkait  dengan  proyek  ini. Metode  Neural  Network  dapat  memahami  model nonlinier  yang  kompleks  dengan  memprosesnya secara berulang dan banyak lapisan  memberikannya keunggulan dalam prediksi akurasi[1]. Penelitian ini penting  dilakukan  karena  dapat  memberikan pengetahuan  dan  penjelasan  mengenai  respon  atau pandangan masyarakat karena pandangan masyarakat berpengaruh  langsung  terhadap  keberlangsungan pendanaan  misi  –  misi  serupa.  Kongres  di  Amerika Serikat  sangat  mempertimbangkan  opini  yang diberikan  oleh  masyarakat  terhadap  misi  –  misi serupa. Analisis sentimen ditujukan untuk melakukan klasifikasi  pada  respon  yang  diperoleh.  Klasifikasi adalah  proses  menemukan  atau  mendapatkan  model yang  dapat  mendeskripsikan  sebuah  kelas  atau konsep  dengan  tujuan  mendapatkan  model  untuk memprediksi  kelas  model  yang  sebelumnya  tidak diketahui[2].
Dengan  penelitian  berbeda  mengenai  Analisis Sentimen  menggunakan RNN-LSTM ,  [3]  yang melakukan  penelitian  terhadap  dataset  Amazon dataset,  IMDB  dataset,  dan  dataset  salah  satu maskapai  penerbangan  yang  mengaplikasikan RNN- LSTM yang  membedakan  opini  negatif  dan  positif dengan  perbandingan  metode Support Vector Machine , K-Nearest  Neighbor , Naïve  Bayes ,  dan Decision  Tree .  Hasilnya  adalah  metode Reccurent Neural  Network memiliki  akurasi  tertinggi  yaitu 88%, 87%, dan 93% pada berbagai dataset yang diuji.
Menurut  penelitian  lain  mengenai  klasifikasi teks dengan pelatihan 2 tahap untuk kata-kata ambigu menggunakan  metode Fuzzy [4],  menunjukan  jika metode Fuzzy memberikan  hasil  yang  melebihi ekspektasi  atau  harapan.  Ini  dapat  terjadi  karena adanya  pengklasifikasi fuzzy yang  terkombinasi dengan KNN (K Nearest Neighbor) untuk menangani kata-kata yang ambigu.
Penelitian  mengenai  Klasifikasi  Sentimen  dari ulasan  pelanggan  terhadap  automobiles  di  Roman Urdu,  dengan  metode Deep  Neural  Network, Decision  Tree,  Bagging,  Random  Forest,  Naïve Bayes, KNN ,  AdaBoost ,  dan Support  Vector Machine [5] . Didapatkan hasil bahwa metode terbaik untuk  melakukan  klasifikasi  adalah Naïve  Bayes , lebih  tepatnya Multinomial  Naïve  Bayes untuk akurasi,  presisi,  penarikan,  dan F-Measure .  Untuk pekerjaan komputasi, Naïve Bayes unggul disbanding dengan Decision Tree dan akibatnya adalah Decision Tree digunakan hanya untuk backend. Namun alasan utama  Multinomial  Naïve  Bayes  sangat  unggul  dari metode lain dalam penelitian ini adalah Naïve Bayes memiliki  keunggulan  dalam  mempelajari  dan melakukan klasifikasi dibandingkan dengan Decision Tree yang  mana  menunjukan estimasi kemungkinan untuk  kelas  yang  benar  yang  memungkinkannya untuk melakukan klasifikasi yang benar.
Menurut  penelitian  terdahulu  yang  dilakukan oleh  Basiri, convolutional  neural  networks dan recurrent neural networks adalah metode yang lebih umum  digunakan  pada  studi  pemrosesan  teks. Alasannya adalah kemampuan Convolutional Neural Networks (CNN) dalam mempelajari sebuah pola dan kelebihan  yang  dimiliki  RNN  dalam  permodelan berurutan.  Meskipun  RNN  cocok  untuk  banyak pemrosesan  teks  aplikasi,  metode  ini  mengalami gradien  yang  hilang  dan  hancur  ketika  ada ketergantungan jangka panjang pada data masukan[6].

## 2. METODE PENELITIAN
Metode  penelitian  ini  menggunakan  kuisioner untuk  mengambil  data  dari  responden  yang  dalam penelitian ini menggunakan Google Form berisikan 6 pertanyaan,  5  diantaranya  yang  bersifat  menggiring dan tidak akan diambil datanya. Adapun 1 pertanyaan terakhir  berupa  isian  yang  mana  hasil  tersebut  akan diolah  menjadi  data.  Data  yang  diperoleh  dari
kuisioner  kemudian  di  proses  dengan  tools  yang sudah ditentukan.
Tools yang digunakan pada penelitian ini adalah Rapid  Miner.  Rapid  Miner  sering  digunakan  oleh para ahli untuk mengolah data para professional yang bekerja  di  bidang  analisis  dan  data  mining.  Berikut adalah proses yang akan dilalui oleh data untuk diolah menggunakan Rapid Miner:
Gambar 1. Alur Pemrosesan Data Menggunakan RapidMiner
a. Penyebaran Kuisioner: Pengambilan data harus dilakukan dengan Google Form yang berisikan pertanyaan essai.
b. Pengambilan Data: Respon yang diberikan oleh responden kuisioner akan diambil dan disimpan menjadi file Microsoft Excel (.xlxs).
c. Text  Cleaning:  Hal  ini  diperlukan  untuk menghilangkan  karakter  yang  dapat  membuat data  yang  diproses  tidak  relevan.  Agar  dapat memberikan  hasil  yang  relevan,  text  cleaning dapat  dilakukan  untuk  menghilangkan  emoji, spasi berlebih, dan simbol-simbol tertentu yang dapat mengurangi akurasi hasil.
d. Tokenizing: Memisahkan kalimat menjadi kata agar dapat lebih mudah di klasifikasikan.
e. Melakukan Analisis Sentimen: Analisis sentimen dilakukan dengan Rapid Miner untuk mengambil hasil dari data yang telah diperoleh dan diproses.
f. Visualisasi Data: Tahap ini dilakukan agar hasil yang diberikan lebih mudah dipahami.
g. Interpretasi  Hasil:  Langkah  terakhir  ini bertujuan untuk menafsirkan hasil analisis yang telah  dilakukan  dan  mengambil  kesimpulan untuk dapat membantu mengetahui opini public
mengenai  proyek  Artemis  2.  Berdasarkan penelitian  terdahulu  yang  dilakukan,  dengan penelitiannya yang membahas tentang Analisis Sentimen mengenai penilaian instructor dengan 154.000  penilaian  menyatakan  bahwa  analisis menunjukkan bahwa skema berbasis pembelajaran yang mendalam dapat menghasilkan  hasil  yang  lebih  menjanjikan dibandingkan dengan ansambel metode pembelajaran dan metode pembelajaran terawasi untuk klasifikasi sentimen[7]. Di antara konfigurasi  yang  dibandingkan,  performa prediktif  tertinggi  adalah  dicapai  oleh  RNN (Reccurent Neural Network) dengan mekanisme perhatian bersama dengan representasi  berbasis  skema  penyisipan  kata GloVe,  dengan  akurasi  klasifikasi  98,29%. Dengan  kata  lain,  metode Reccurent  Neural Network yang  dilakukan  untuk  Analisis sentimen penilaian instruktor dapat menghasilkan  tingkat  akurasi  98,29%.  Perlu diingat  bahwa  metode  RNN  dan  NN  memiliki perbedaan  yaitu  RNN  memiliki  koneksi feedback yang memungkinkan informasi untuk dikembalikan ke lapisan sebelumnya. Sedangkan  untuk  Neural  Network  tidak mempunyai  koneksi  feedback  sehingga  tidak dapat  mengembalikan  informasi  ke  lapisan sebelumnya.
Analisis  sentimen dilakukan  untuk  mengetahui persepsi publik terkait misi Artemis 2 menggunakan metode Neural Network. Berdasarkan latar belakang yang telah diuraikan sebelumnya, rumusan permasalahan yang menjadi dasar dalam penulisan ini adalah  Mengetahui  kinerja  metode  Neural  Network dengan  melakukan  analisis  sentimen  mengenai persepsi publik terhadap misi NASA Artemis 2.

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN

## A. Analisis Sentimen
Analisis  sentimen  (juga,  dikenal  sebagai, penambangan  opini)  adalah  bidang  studi  komputasi untuk  mengidentifikasi  orang  pendapat,  sentimen, sikap,  evaluasi,  atau  emosi  terhadap  entitas  atau subjek, seperti produk, layanan, organisasi, individu, isu,  dan  peristiwa[7].  Analisis  Sentimen  (SA)  atau Opinion  Mining (OM)  adalah  studi  analitis  dari pendapat,  sikap,  dan  emosi  orang  terhadap  suatu entitas.  Entitas  dapat  mewakili  individu,  acara  atau topik.  Dua  kata,  SA  atau  OM,  adalah  penggunaan interchangeable dalam komunitas penelitian. Biasanya,  kedua  istilah  ini  mengekspresikan  makna bersama[8].
1) Sentimen  Positif:  Menurut  KBBI  sentimen positif adalah sebuah reaksi yang meningkatkan penilaian seseorang atau sesuatu. Struktur yang biasa  digunakan  oleh  sentiment  positif  ini adalah  “Saya  sangat  senang  ketika  ada  kabar mengenai misi kembali ke bulan”.
388 Jurnal Teknik Informatika (JUTIF) , Vol. 5, No. 4, August 2024, pp. 385-393
2) Sentimen  Negatif:  Menurut  KBBI  sentiment negatif adalah reaksi yang mengurangi penilaian seseorang atau sesuatu.
Umumnya menggunakan  kata  negasi  sebagai  indikator bahwa  sebuah  kalimat  adalah  Sentimen negatif[9].  Struktur  yang  biasa  digunakan  oleh sentiment  negatif  adalah  “Saya  kecewa  saat mengetahui  butuh  waktu  50  tahun  untuk manusia kembali ke bulan”.
3) Sentimen  Netral:  Menurut  KBBI  netral  adalah tidak  berpihak,  atau  dalam  artian  lain  tidak memiliki  hal  positif  atau  negatif  pada kalimatnya.  Struktur  yang  biasa  digunakan adalah “Manusia akan kembali ke bulan dengan tujuan  mempertahankan  kehadiran  manusia  di bulan dalam jangka waktu panjang”.
B. Metode Neural Network
Neural Network adalah sebuah model matematika yang terinspirasi dari struktur dan fungsi otak[10].  Neural  Network  terdiri  dengan  berberapa unit  pengolah  informasi  yang  bisa  disebut  neuron terhubung  satu  sama  lain  dengan  jalur  komunikasi buatan. Setiap informasi yang diterima akan diproses oleh  neuron  dan  menghasilkan  keluaran  untuk  di proses neuron lainnya pada jaringan[11]. Keuntungan yang dimiliki oleh neural network adalah kemampuannya  untuk  belajar  dan  melakukan adaptasi  dari  data  masukan  baru  dan  mampu memberikan  keluaran  yang  akurat  dan  presisi  dari prediksi  yang  tinggi[12].  Dengan  kelebihan  yang dimiliki  oleh  Neural  Network  membuatnya  menjadi satu dari banyak teknologi penting pada pengembangan  serta  penerapan  dari  pengaplikasian kecerdasan  buatan.  Sedangkan  untuk  metode Decision  Tree  adalah  sebuah  grafik  seperti  pohon yang terdiri dari node internal yang mewakili tes pada atribut  dan  cabang  yang  menunjukkan  hasil  dari  tes dan daun-daun yang menandakan label kelas. Aturan klasifikasi  dibentuk  oleh  jalur  yang  dipilih  dari simpul akar ke daun[13]. C. Proyek NASA Artemis 2
Artemis  akan  mendorong  batasan  lebih  jauh mengenai  luar  angkasa  terutama  Bulan.  Berberapa target yang sudah ditentukan pada misi Artemis 2:
a. Mendemonstrasikan  teknologi,  kemampuan, dan  pendekatan  bisnis  baru  yang  diperlukan untuk  eksplorasi  mendatang  seperti  eksplorasi ke Planet Mars.
b. Mempelajari  lebih  mendalam  mengenai  asal usul bulan dan bumi termasuk dengan tata surya.
c. Membangun  kepemimpinan  Amerika  dan kehadiran strategis di Bulan sembari memperluas  dampak  dari  ekonomi  global Amerika Serikat.
d. Memperluas kemitraan dengan program komersil dan internasional.
e. Menginspirasi  generasi  muda  dan  mendorong kemauan  karir  di  bidang  STEM  (Science, Technology, Engineering, Mathematics).
Untuk  mencapai  tujuan  ke  bulan  dengan teknologi  baru  yang  disiapkan,  telah  disiapkan  juga roket bertenaga terbaru yaitu SLS atau Space Launch System  yang  akan  meluncur  dari  Kennedy  Space Center di Cape Canaveral negara bagian Florida[14]. Misi Artemis 2 berfokus pada pengujian kemampuan dan batasan dari teknologi baru yang telah disiapkan agar  dapat  memastikan  bahwa  seluruhnya  berjalan sesuai  rencana  dan  rancangan  yang  ada.  Nama Artemis  itu  sendiri  diambil  dari  Dewa  Bulan  di mitologi Yunani[15].
Seperti  yang  telah  diuraikan,  misi  Artemis  2 memiliki  tujuan  mengarah  kepada  mengembangkan teknologi  yang  akan  digunakan  untuk  menjadi pondasi  keberlangsungan  hidup  atau  eksistensi manusia di bulan[16]. Misi ini adalah sebagian kecil dari rencana yang berkepanjangan untuk tujuan yang lebih besar. Selain Artemis 1 dan 2, ada juga Artemis 3 dan seterusnya[17].

## 3.1. Tahap Penyebaran Kuisioner
Tahap penyebaran kuesioner merupakan bagian dari metodologi penelitian yang melibatkan pengumpulan data melalui instrumen kuesioner.

## Gambar 2. Flowchart Pembuatan Kuisioner
Berikut  adalah  tahapan  umum  penyebaran kuesioner dalam publikasi ilmiah:
a. Perancangan  Kuisioner:  Langkah  pertama adalah  merancang  kuesioner  dengan  cermat.
Kuesioner harus dirancang untuk mengumpulkan  data  yang  diperlukan  untuk menjawab  pertanyaan  penelitian  dan  tujuan penelitian.  Kuesioner  harus  jelas,  relevan,  dan dapat dijawab oleh responden.
b. Testing:  Sebelum  penyebaran  utama,  lakukan uji coba kuesioner (pilot testing) pada sejumlah kecil responden. Ini membantu untuk mengidentifikasi  potensi  masalah,  ambiguitas, atau  kebingungan  dalam  kuesioner.  Hasil  dari uji  coba  ini  dapat  digunakan  untuk  melakukan perbaikan  pada  kuesioner.  Jika  pertanyaan kuisioner  masih  dirasa  perlu  pengembangan lagi, maka dapat diulangi ke tahap perancangan.
c. Pemilihan  Responden:  Pilih  sampel  responden yang sesuai dengan populasi yang ingin diteliti. Pastikan  bahwa  sampel  yang  dipilih  dapat mewakili  populasi  secara  umum  agar  hasil penelitian dapat lebih mudah diterapkan.
d. Edukasi Responden: Jelaskan tujuan penelitian dan  pentingnya  partisipasi  responden.  Pastikan bahwa  mereka  memahami  pertanyaan  dan instruksi  dengan  baik.  Berikan  informasi tentang kebijakan privasi dan keamanan data.
e. Metode  Penyebaran:  Pilih  metode  penyebaran yang  sesuai.  Metode  tersebut  dapat  mencakup pengiriman kuesioner secara langsung, distribusi  melalui  pos,  email,  pengisian  daring (online),  atau  wawancara  langsung.  Setiap metode  memiliki  kelebihan  dan  kelemahan tertentu.
f. Pengawasan: Pastikan bahwa proses penyebaran  berjalan  dengan  baik  dan  sesuai dengan  rencana.  Lakukan  pemantauan  untuk memastikan  bahwa  kuesioner  diterima  oleh responden  dan  mendapatkan  tingkat  respons yang memadai.
Penulis  menggunakan  media  Google  Form untuk  mengumpulkan  data  responden  melalui  1 pertanyaan essai yang berisikan pertanyaan “Berikan pendapatmu  mengenai  misi  Artemis  2  terhadap perkembangan teknologi dan pengetahuan!”. Pertanyaan  ini  telah  disebarkan  kepada  komunitas yang berisikan orang-orang penggemar atau antusias dengan perkembangan teknologi seputar penjelajahan luar angkasa sehingga penulis tidak perlu menjelaskan  lebih  dalam  ap  aitu  misi  artemis  2 kepada mereka. Faktor ini dapat mempengaruhi hasil karena pengertian responden terhadap subjek dinilai sangat  penting  oleh  penulis  dan  dapat  memberikan efek langsung terhadap hasil yang akan disimpan.

## 3.2. Tahap Pre-processing Data
Tahap  pre-processing  data  adalah  serangkaian langkah  atau  proses yang  dilakukan  untuk membersihkan, menyiapkan, dan mengorganisir data sebelum  diolah  atau  dianalisis.  Tahap  ini  sangat penting  dalam  pengolahan  data  karena  kualitas  data yang  baik  akan  memengaruhi  hasil  analisis  dan pembuatan  model.  Beberapa  langkah  umum  dalam tahap pre-processing data melibatkan:
a. Pembersihan Data: Identifikasi dan penanganan data  yang  hilang,  baik  itu  dengan  menghapus baris  atau  kolom  yang  tidak  lengkap  atau mengisi nilai yang hilang dengan estimasi yang sesuai.
b. Penghapusan Outlier: Outlier adalah nilai yang signifikan  dari  pola  umum  data.  Memiliki outlier dapat mempengaruhi hasil analisis, oleh karena  itu,  langkah-langkah  diambil  untuk mendeteksi dan mengatasi outlier.
c. Transformasi  Data:  Pada  tahap  ini,  data  dapat diubah  agar  sesuai  dengan  kebutuhan  analisis. Transformasi data mungkin melibatkan normalisasi (mengubah skala  data), pembuatan logaritma, atau transformasi lainnya.
d. Pemisahan Data: Data sering dibagi menjadi dua set:  set  pelatihan  dan  set  pengujian.  Set pelatihan  digunakan  untuk  melatih  model, sedangkan  set  pengujian  digunakan  untuk menguji  kinerja  model  pada  data  yang  belum pernah dilihat sebelumnya.
e. Normalisasi Data: Normalisasi atau standarisasi dilakukan untuk memastikan bahwa semua fitur atau  variabel  memiliki  skala  yang  seragam, sehingga tidak ada fitur yang mendominasi yang lainnya.
f. Penghilangan  Duplikat:  Duplikasi  data  dapat memengaruhi  hasil  analisis,  oleh  karena  itu langkah  ini  melibatkan  identifikasi  dan penghapusan data duplikat.
Hasil  respon  kuisioner  yang  sudah  didapatkan akan  disimpan  dengan  format  Microsoft  Excel  atau .xlsx agar dapat di proses di rapidminer. Penulis akan melakukan  pre-processing  data  menggunakan  file .xlsx  karena  tools  yang  digunakan  atau  RapidMiner menyedikan  berberapa  input  data  salah  satunya adalah  .xlsx  atau  file  excel.  Berikut  adalah  contoh hasil respon dari kuisioner:
Tabel 1. Tabel sampel data responden yang disimpan Timestamp Respon 04/10/2023 21:17:03 Menurut  saya,  misi  ini  akan  membuka peluang  untuk  lebih  banyak  kemungkinan yang  bisa  didapatkan  di  masa depan.  Tujuan yang  sangat  positif  bagi  perkembangan teknologi dan pengetahuan. 04/10/2023 21:40:14 Dalam  misi  Artemis  2  menurut  saya  sangat menarik  karena  dengan  misi  ini  kita  dapat kembali mengirim manusia menuju perjalanan luar angkasa 04/10/2023 21:36:19 sejujurnya  saya tidak mengerti  mengenai  hal seperti ini, namun saya percaya bahwa misi ini merupakan  salah  satu  bentuk  perkembangan teknologi dan pengetahuan

## 3.3. Tahap Pelabelan Data
Tahap  pelabelan  data  adalah  proses  pemberian kategori  atau  label  pada  setiap  data  dalam  rangka mengidentifikasi  atau  mengklasifikasikan  informasi yang terkandung dalam data tersebut. Pelabelan data menjadi langkah penting dalam pembelajaran  mesin dan  banyak  aplikasi  ilmu  data,  di  mana  model  atau algoritma  memerlukan  data  yang  telah  diberi  label untuk  belajar  pola  atau  melakukan  klasifikasi.  Data yang  telah  didapatkan  dan  dibersihkan  dari  simbol- simbol  yang  dabat  menghambat  proses  klasifikasi kemudian  akan  diberikan  label  sentimen  secara manual sebagai data latih. Hanya sebagian kecil dari data yang diberikan sentimen manual. Tahap ini tidak dapat  dihilangkan  atau  diganti  dengan  tahap  lain karena  tools  yang  digunakan  yaitu  RapidMiner membutuhkan penggunanya untuk melatih data yang relevan agar kemudian dapat mengklasifikasikan sisa data yang belum diberikan sentimen secara otomatis sesuai dengan algoritmanya, seperti sebagai berikut:
Tabel 2. Tabel sampel data responden yang telah diberikan sentimen secara manual
Sentimen Respon Positif Saya pikir misi Artemis 2 akan membawa dampak terhadap  umat  manusia  namun  saya  lebih  suka misi luar angkasa swasta Positif Dalam  misi  Artemis  2  menurut  saya  sangat menarik karena dengan misi ini kita dapat kembali mengirim  manusia  menuju  perjalanan  luar angkasa Netral Saya ragu tentang perlunya misi Artemis 2 saat ini Negatif Saya  khawatir  sumber  daya  yang  dihabiskan untuk  Artemis  2  dapat  digunakan  dengan  lebih baik di tempat lain

## 3.4. Tahap Sub-proses Data
Tahap  subproses  data  adalah  bagian  terperinci dari suatu proses yang berfokus pada pengolahan atau manipulasi  data  untuk  mencapai  tujuan  tertentu. Proses  ini  dapat  terdiri  dari  beberapa  langkah  atau subproses  yang  dirancang  untuk  mengelola  data dengan cara tertentu sehingga dapat diolah, dianalisis, atau  digunakan  untuk  mendukung  pengambilan keputusan. Dibawah ini adalah berberapa proses yang dilakukan untuk membersihkan dan memisahkan kata per kata untuk kemudian dapat diproses menggunakan  metode  neural  networks.  Berberapa proses  diantaranya  adalah Tokenizing,  Transform Case, dan Filter  Stopwords.  Tokenizing bekerja dengan memisahkan kata per kata dari data yang telah disimpan. Transform Case bekerja dengan mengubah semua  karakter  menjadi  huruf  kecil  agar  tidak membingungkan  dan  mengganggu  hasil. Filter Stopwords bekerja dengan menghapus kata-kata yang dianggap  tidak  memiliki  arti  yang  signifikan  atau dapat  mempengaruhi  hasil  yang  berarti  seperti  aku, dia, yang, dan lain sebagainya. Berikut adalah gambar sub-proses  yang  ada  pada  RapidMiner  sesuai kebutuhan penulis:

## Gambar 4. Sub-proses data pada RapidMiner

## 3.5. Tahap Pelatihan Data
Tahap  pelatihan  data  adalah  langkah  kritis dalam proses pengembangan model dalam pembelajaran  mesin  (machine  learning).  Pada  tahap ini,  model  mesin  atau  algoritma  "dipelatih" menggunakan dataset yang telah dikumpulkan untuk memahami pola atau hubungan di dalam data. Tujuan akhirnya  adalah  untuk  menghasilkan  model  yang dapat  melakukan  prediksi  atau  klasifikasi  yang  baik terhadap  data  baru  atau  belum  terlihat.  Dibawah  ini merupakan  proses  yang  dilakukan  pada  aplikasi RapidMiner untuk mengolah dan mengklasifikasikan data  kuisioner  menjadi  data  yang  bisa  diberikan prediksi  sentiment  menggunakan  metode  Neural Network.  Berikut  adalah  gambar  proses  secara keseluruhan pada RapidMiner:

## Gambar 5.  Proses pada RapidMiner menggunakan Neural
Networks

## 3.6. Hasil Klasifikasi Sentimen
Berdasarkan  49  data  kuisioner  yang  telah diproses  menggunakan  metode  neural  network, berikut  adalah  hasil  pengklasifikasian  sentimennya. Terdapat 77.6% responden yang memiliki sentiment positif  terhadap  topik,  10.2%  responden  termasuk kategori  netral,  dan  12.2%  responden  termasuk kategori negative terhadap topik. Berikut adalah hasil yang  dapat  ditarik  dari  hasil  pengklasifikasian sentimen:
A. Sentimen Positif Mendominasi: Sebagian besar responden, yaitu sebanyak 77.6%,
menyampaikan  sentimen positif terhadap topik yang  diajukan.  Hal  ini  menunjukkan  adanya tingkat  dukungan  atau  pandangan  positif  dari sebagian besar peserta kuisioner terhadap topik tersebut.
B. Sentimen  Netral  dan  Negatif  Tidak  Dominan: Meskipun  sentimen  positif  mendominasi, terdapat  10.2%  responden  yang  menyatakan sentimen  netral  dan  12.2%  responden  yang menyatakan sentimen negatif. Meskipun proporsi  sentimen  netral  dan  negatif  lebih rendah  dibandingkan  dengan  sentimen  positif, keberadaan  kategori  ini  menunjukkan  adanya variasi pandangan di antara responden.
C. Persebaran  Sentimen  Memberikan  Kedalaman Analisis:  Dengan  adanya  variasi  sentimen,
analisis  menjadi  lebih  mendalam  dan  lebih merepresentasikan  keberagaman  pandangan  di antara  responden.  Ini  memberikan  gambaran yang  lebih  lengkap  tentang  kompleksitas  dan keragaman  sikap  yang  dapat  muncul  dalam masyarakat terkait dengan topik tertentu. Hasil  pengklasifikasian  sentimen  dari  data kuisioner  menggunakan  metode  neural  network memberikan indikasi positif yang signifikan, namun penting untuk memahami dan mengeksplorasi variasi pandangan yang ada untuk mendapatkan pemahaman yang  lebih  komprehensif  tentang  sikap  masyarakat terhadap topik yang dibahas. Berikut adalah gambar dari hasil analisis menggunakan RapidMiner dengan pola Circle:

## Gambar 6. Grafik hasil analisis menggunakan metode Neural Networks
Hasil  yang  didapatkan  telah  melalui  berberapa proses  dari  metode  neural  networks  diantaranya adalah:
A. Input Layer : Proses dimulai dengan layer input, di  mana  data  masukan  atau  fitur  diberikan  ke dalam  Neural  Network.  Setiap  fitur  memiliki neuron khusus di layer ini.
B. Bobot dan Bias : Setiap  koneksi antara  neuron di satu layer dengan neuron di layer berikutnya memiliki  bobot  yang  mewakili  kekuatan koneksi  tersebut.  Selain  itu,  setiap  neuron  di layer  memiliki  nilai  bias  yang  memengaruhi aktivasi neuron tersebut.
C. Fungsi Aktivasi : Setelah input dikalikan dengan bobot  dan  ditambahkan  dengan  nilai  bias, hasilnya  melewati  fungsi  aktivasi.  Fungsi aktivasi  menentukan  apakah  neuron  tersebut akan  diaktifkan  atau  tidak.  Beberapa  fungsi aktivasi  umum  meliputi  sigmoid,  tangen hiperbolik  (tanh),  dan  ReLU  (Rectified  Linear Unit).
D. Hidden  Layers  :  Neural  Network  biasanya memiliki satu atau lebih hidden layers di antara layer input dan output. Hidden layers membantu
Neural  Network  untuk  memahami  pola  atau representasi yang kompleks dalam data.
E. Forward  Propagation  :  Data  mengalir  melalui jaringan dari layer input ke layer output melalui proses yang disebut forward propagation. Setiap layer  melakukan  perhitungan  dan  transformasi data menggunakan bobot dan fungsi aktivasi.
F. Output  Layer  :  Layer  output  menghasilkan prediksi  atau  keluaran  berdasarkan  hasil forward  propagation.  Fungsi  aktivasi  di  layer output  juga  dapat  bervariasi  tergantung  pada jenis  tugas  yang  dihadapi,  seperti  fungsi sigmoid  untuk  klasifikasi  biner  atau  softmax untuk klasifikasi multiclass.
G. Perhitungan  Error  atau  Loss  :  Prediksi  yang dihasilkan  dibandingkan  dengan  nilai  yang seharusnya  (label)  untuk  menghitung  seberapa besar kesalahan atau loss model. Tujuan utama adalah  untuk  mengurangi  loss  selama  proses pelatihan.
H. Backward Propagation : Backward propagation melibatkan  penyesuaian  bobot  dan  bias berdasarkan  error  yang  dihasilkan.  Algoritma optimisasi  seperti  Gradient  Descent  digunakan untuk mengoptimalkan bobot dan bias agar loss diminimalkan. I. Iterasi  dan  Pelatihan  :  Proses  forward propagation dan backward propagation berulang-ulang (iteratif) melalui dataset pelatihan.  Setiap  iterasi  disebut  sebagai  epoch. Proses  ini  terus  berlanjut  hingga  model mencapai  tingkat  kinerja  yang  diinginkan  atau konvergen pada hasil yang optimal.
J. Evaluasi Model : Setelah pelatihan, model diuji pada  dataset  validasi  atau  pengujian  untuk memastikan bahwa dapat menggeneralisasi dari data pelatihan ke data yang belum pernah dilihat sebelumnya.
Metode  Neural  Network  ini  dapat  diterapkan untuk  berbagai  tugas,  termasuk  klasifikasi,  regresi, pengenalan  pola,  dan  lainnya.  Ukuran  dan kompleksitas  Neural  Network  dapat  disesuaikan dengan kompleksitas tugas dan ketersediaan data[17].

## 4. DISKUSI
Menurut penulis misi tersebut memiliki potensi manfaat  ilmiah,  teknologi,  ekonomi,  dan  inspiratif yang  mendorong  dukungan  ini.  Namun,  kritik  dan sikap  netral  menunjukkan  bahwa  pertimbangan  lain yang  perlu  diperhatikan,  seperti  bagaimana  sumber daya dialokasikan dan apa yang harus diprioritaskan saat  menghadapi  tantangan  dunia  maya.  Dari penelitian  yang  terdahulu  mengenai  konsumer  India mengenai  mobil  listrik,  metode  RNN  unggul  dari metode lain dengan akurasi 87% setelah 20.000 data yang  di  proses[8].  Penulis  masih  memerlukan  data lebih  banyak  untuk  mengetahui  akurasi  dari  metode RNN  namun  ketika  dilakukan  sentimen  secara mandiri didapatkan hasil 35 respon positif, 10 respon negatif dan 4 respon netral.
392 Jurnal Teknik Informatika (JUTIF) , Vol. 5, No. 4, August 2024, pp. 385-393

## 5. KESIMPULAN
Pada  penelitian  ini,  analisis  sentimen  yang dilakukan  pada  tanggal  28  November  2023 menggunakan data kuisioner Google Form mengenai Misi Artemis 2 terhadap perkembangan teknologi dan ilmu pengetahuan. Pada penelitian tersebut ditemukan bahwa 77.6% respon menyatakan positif, 10.2%  menyatakan  netral,  dan  12.2%  menyatakan negatif.  Hasil  positif  menyatakan  bahwa  Misi Artemis 2 dapat membawa perkembangan teknologi dan  ilmu  pengetahuan  sedangkan  netral  memilih untuk  tidak  mengambil  kesimpulan  dan  negatif memberikan tanggapan bahwa Misi Artemis 2 kurang bisa membawa dampak perkembangan teknologi dan ilmu  pengetahuan.  Ini  menunjukan  bahwa  sentimen positif  masih  mendominasi  dibandingkan  dengan sentimen netral maupun negatif. Ini merupakan kabar baik  bagi  industri  sains  dan  teknologi  karena  dapat selalu  mendorong  batasan  pengetahuan  untuk melakukan penemuan-pemenuan lainnya yang dapat memudahkan  hidup  manusia.  Dengan  dominannya sentimen positif, dapat mendukung pendanaan untuk misi-misi serupa di masa mendatang tetap terlaksana. Metode  Neural  Networks  dipilih  karena  dapat mengklasifikasikan  data  secara  sistematis  dan  cara kerjanya yang mirip serperti otak manusia. Data yang diproses telah diolah terlebih dahulu agar mendapatkan hasil yang diinginkan. Saran yang dapat diberikan oleh penulis adalah misi NASA Artemis 2 ini  dapat  membawa  perkembangan  teknologi  dan ilmu  pengetahuan  yang  sangat  berguna.  Sudah seharusnya  misi  ini  disambut  dengan  antusias  oleh publik  agar  pendanaan  terus  dilakukan  demi kelanjutan  misi-misi  berikutnya.  Melihat  dari  hasil analisis  sentimen,  publik  memiliki  respon  yang positif terhadap misi Artemis 2. Dalam meningkatkan keterlibatan  publik,  penelitian  sebaiknya  mencari cara untuk menggabungkan analisis sentimen dengan partisipasi  aktif  melalui  survei  daring  atau  platform keterlibatan  warga.  Selain  itu,  penting  untuk menangani  isu  etis  dan  privasi  terkait  dengan pengumpulan  dan  analisis  sentimen  publik.  Penting untuk  membandingkan  sentimen  terkait  Artemis  2 dengan  misi  antariksa  lainnya  guna  memahami perbedaan dan kesamaan dalam persepsi masyarakat terhadap  eksplorasi  luar  angkasa.  Tak  hanya  itu, edukasi  juga  diperlukan  untuk  pemahaman  subjek penelitian  terhadap  publik  mengingat  ini  bukanlah topik  biasa.  Analisis  khusus  terhadap  kelompok demografis  tertentu  dapat  memberikan  wawasan lebih  mendalam, dan integrasi data kualitatif seperti wawancara  dapat  memperkaya  pemahaman  tentang motivasi  dan  persepsi  individu.  Secara  keseluruhan, saran  penelitian  ini  akan  membantu  memperdalam pemahaman  tentang  bagaimana  analisis  sentimen dapat  diterapkan  dalam  konteks  eksplorasi  luar angkasa,  memberikan  manfaat  bagi  pengembangan model, keterlibatan publik, dan pemahaman dampak sosial dan budaya.

## UCAPAN TERIMA KASIH
Penulis  ingin  mengucapkan  terima  kasih  yang tulus  kepada  seluruh  dosen  di  Universitas  Pradita yang  telah  memberikan  bimbingan  dan  dukungan sepanjang  proses  penulisan  jurnal  ini.  Terima  kasih atas  semua  bantuan  dan  dukungan  yang  telah diberikan.

## DAFTAR PUSTAKA
[1] J. Qu, F. Liu, Y. Ma, and J. Fan, “A Neural- Network-Based  Method  for  RUL  Prediction and  SOH  Monitoring  of  Lithium-Ion
Battery,” IEEE  Access ,  vol.  7,  pp.  87178– 87191, 2019, doi: 10.1109/ACCESS.2019.2925468.
[2] D. H. N. Aini, D. Kurniasari, A. Nuryaman, and M. Usman, “Implementation of Artificial Neural  Network  With  Backpropagation Algorithm for Rating Classification on Sales of  Blackmores  in  Tokopedia,” J.  Tek.
Inform. , vol. 4, no. 2, pp. 365–372, 2023, doi: 10.52436/1.jutif.2023.4.2.539.
[3] Y.  M.  Wazery,  H.  S.  Mohammed,  and  H. Essam  Halim,  “Twitter  Sentiment  Analysis using  Deep  CNN,” 14th  Int.  Comput.  Eng. Conf. , pp. 177–182, 2018, [Online].
Available: http://link.springer.com/10.1007/978-3-319-
19644-2
[4] H.  Liu,  P.  Burnap,  W.  Alorainy,  and  M.  L. Williams,  “A  Fuzzy  Approach  to  Text Classification  with  Two-Stage  Training  for Ambiguous Instances,” IEEE Trans. Comput. Soc. Syst. ,  vol. 6,  no.  2,  pp. 227–240,  2019, doi: 10.1109/TCSS.2019.2892037.
[5] M. Khan and K. Malik, Sentiment Classification of Customer’s  Reviews About Automobiles in Roman Urdu BT  - Advances in Information and Communication
Networks . Springer International Publishing,
2019. doi: 10.1007/978-3-030-03405-4.
[6] M.  E.  Basiri,  S.  Nemati,  M.  Abdar,  E. Cambria, and U. R. Acharya, “ABCDM: An Attention-based  Bidirectional  CNN-RNN Deep  Model  for  sentiment  analysis,” Futur. Gener. Comput. Syst. , vol. 115, pp. 279–294,
2021, doi: 10.1016/j.future.2020.08.005.
[7] A.  Onan,  “Mining  opinions  from  instructor evaluation reviews: A deep learning approach,” Comput.  Appl.  Eng.  Educ. ,  vol. 28,  no.  1,  pp.  117–138,  2020,  doi: 10.1002/cae.22179.
[8] R. Jena, “An empirical case study on Indian consumers’  sentiment  towards  electric vehicles: A big data analytics approach,” Ind.
Mark. Manag. , no. December, pp. 0–1, 2020, doi: 10.1016/j.indmarman.2019.12.012.
[9] L.  Ardiani,  H.  Sujaini,  and  T.  Tursina, “Implementasi Sentiment Analysis Tanggapan Masyarakat Terhadap
Pembangunan  di  Kota  Pontianak,” J.  Sist. dan Teknol. Inf. , vol. 8, no. 2, p. 183, 2020, doi: 10.26418/justin.v8i2.36776.
[10] Y.  Li,  K.  Zhang,  J.  Wang,  and  X.  Gao,  “A cognitive  brain  model  for  multimodal sentiment analysis based on attention neural
networks,” Neurocomputing ,  vol.  430,  pp.
159–173, 2021,
doi:
10.1016/j.neucom.2020.10.021.
[11] U.  S.  Shanthamallu  and  A.  Spanias, Neural Networks  and  Deep  Learning .  2022.  doi: 10.1007/978-3-031-03758-0_5.
[12] A. Chamekh, M. Mahfoudh, and G. Forestier, “Sentiment  Analysis  Based  on  Deep
Learning  in  E-Commerce,” Lect.  Notes Comput.  Sci.  (including  Subser.  Lect.  Notes Artif. Intell. Lect. Notes Bioinformatics) , vol. 13369  LNAI,  pp.  498–507,  2022,  doi: 10.1007/978-3-031-10986-7_40.
[13] S.  Rai,  N.  Khandelwal,  and  R.  Boghey, Analysis  of  customer  churn  prediction  in telecom  sector  using  cart  algorithm ,  vol. 1045.  2020.  doi:  10.1007/978-981-15-0029- 9_36.
[14] R.  Deplano,  “THE  ARTEMIS  ACCORDS: EVOLUTION OR REVOLUTION in
INTERNATIONAL  SPACE  LAW?,” Int. Comp. Law Q. , vol. 70, no. 3, pp. 799–819,
2021, doi: 10.1017/S0020589321000142.
[15] S.  D.  Creech,  “NASA’s  Space  Launch System:  Launch  Capability  for  Lunar Exploration  and  Transformative  Science,” IEEE  Aerosp.  Conf.  Proc. ,  pp.  1–13,  2020, doi: 10.1109/AERO47225.2020.9172508.
[16] M. Smith et al. , “The Artemis Program: An Overview  of  NASA’s  Activities  to  Return Humans  to  the  Moon,” IEEE  Aerosp.  Conf. Proc. , pp. 1–10, 2020, doi: 10.1109/AERO47225.2020.9172323.
[17] L.  Watson-Morgan et  al. ,  “NASA’s  Initial and  Sustained  Artemis  Human  Landing Systems,” IEEE  Aerosp.  Conf.  Proc. ,  vol. 2021-March, pp. 1–11, 2021, doi: 10.1109/AERO50100.2021.9438179.