Jurnal Teknik Informatika dan Sistem Informasi ISSN 2407-4322 Vol. 10, No. 3, September 2023, Hal. 433-443 E- ISSN 2503-2933 433

## Identifikasi Multi Aspek Dan Sentimen Analisis Pada Review Hotel Menggunakan Deep Learning
Windi Astriningsih 1 , Dhomas Hatta Fudholi 2
1,2 Magister Informatika, Fakultas Teknologi Industri, Universitas Islam Indonesia, Yogyakarta
e-mail: * 1 19917017@students.uii.ac.id, 2 hatta.fudholi@uii.ac.id

## Abstrak
Review  hotel  tidak  hanya  memberikan  informasi  bermanfaat  bagi  pengusaha, tetapi  juga  membentuk  citra  hotel  di  mata  pelanggan.  Review  umumnya  mencakup berbagai  aspek  yang  diungkapkan  secara  jujur  oleh  pelanggan.  Dalam  era perkembangan  teknologi,  jumlah  review  hotel  di  media  online  semakin  meningkat, sehingga  pengolahan  penilaian  hotel  yang  dibahas  dalam  review  menjadi  tantangan bagi  banyak  pihak.  Untuk  mengatasi  hal  ini,  dikembangkan  analisis  sentimen  multi- aspek  yang  membantu  menggali  informasi  penilaian  hotel  dengan  lebih  spesifik  dari setiap  kalimat  review.  Aspek  penilaian  pada  review  meliputi  aspek  harga,  lokasi, pelayanan,  makanan,  fasilitas,  dan  kamar.  Dalam  pengembangan  model  analisis sentimen  multi  aspek,  digunakan  metode  deep  learning  berbasis  LSTM. Pembangunan arsitektur  model  LSTM  menggunakan  model  sequential  dengan  empat  layer  yaitu embedding,  SpatialDropout1D,  LSTM,  dan  dense.  Model  dilatih  dengan  pengaturan epochs  sebesar  10  dan  batch  size  32.  Evaluasi  model  dilakukan  dengan  tiga  skenario yang mencakup pengujian kalimat satu aspek, pengujian kalimat kombinasi dua aspek, dan  pengujian  kalimat  kombinasi  tiga  aspek.  Akurasi  kombinasi  dua  dan  tiga  aspek diterapkan pada pengujian kalimat kombinasi dua dan tiga aspek. Sementara F1_score digunakan  untuk  pengujian  kalimat  satu  aspek  dan  sentimen  kalimat.  Hasil  akurasi pengujian  yang  diperoleh  yaitu  sebesar  79%  pada  kalimat  kombinasi  dua  aspek  dan tiga  aspek,  F1_score  sebesar  85,7%  pada  kalimat  satu  aspek,  dan  F1_score  sebesar 83% pada sentiment kalimat. Perolehan hasil tersebut menunjukkan bahwa model yang dibangun sudah mampu melakukan sentiment multi aspek pada review hotel.
Kata kunci — Sentiment Analysis, LSTM, Review Hotel, Multi Aspek

## Abstract
A hotel review not only provides valuable information for business owners but also shapes the hotel's image in the eyes of customers. Reviews generally cover various aspects expressed honestly by customers. In the era of technological advancement, the number of hotel reviews online is increasing, making it a challenge for many parties to process  the  hotel  assessments  discussed  in  reviews.  To  address  this,  a  multi-aspect sentiment  analysis  has  been  developed  to  help  extract  specific  information  from  each sentence of a hotel review. The assessment aspects in the review include price, location,
434 Jatisi ISSN 2407-4322 Vol. 10, No. 3, September 2023, Hal. 433-443 E-ISSN 2503-2933
service,  food,  facilities,  and  rooms.  In  the  development  of  the  multi-aspect  sentiment analysis  model,  a  deep  learning  method  based  on  LSTM  is  used.  The  LSTM  model architecture  is  built  using  a  sequential  model  with  four  layers:  embedding, SpatialDropout1D, LSTM, and dense. The model is trained with 10 epochs and a batch size of 32. Model evaluation is conducted in three scenarios, including testing sentences with  one  aspect,  testing  sentences  with  a  combination  of  two  aspects,  and  testing sentences with a combination of three aspects. Accuracy in the combination of two and three  aspects  is  applied  to  testing  sentences  with  these  combinations.  Meanwhile, F1_score  is  used  for  testing  sentences  with  one  aspect  and  sentence  sentiment.  The accuracy results obtained are 79% for sentences with a combination of two aspects and three aspects, an F1_score of 85.7% for sentences with one aspect, and an F1_score of 83%  for  sentence  sentiment.  These  results  indicate  that  the  constructed  model  is capable of performing multi-aspect sentiment analysis on hotel reviews.
Keywords — Sentiment Analysis, LSTM, Hotel Review, Multi Aspect

## 1. PENDAHULUAN
Review  hotel  menjadi  salah  satu  dataset  yang  sangat  penting  untuk  diteliti  karena review  terkait  karakteristik  di  setiap  hotel  selalu  berbeda[1].  Review  tersebut  menjadi sumber  informasi  bagi  para  wisatawan  untuk  memilih  tempat  tinggal  saat  dalam perjalanan. Oleh karena itu, data review hotel dapat diolah untuk mengetahui sentiment review dan memberikan informasi dalam pengembangan industri dari hasil tersebut.
Sentimen  analisis  atau  disebut  juga opinion  mining adalah  bidang  studi  untuk menganalisa  opini,  sentimen,  sikap,  dan  emosi  manusia  terhadap  entitas  yang  melekat pada  suatu  barang,  jasa,  individu,  atau  topik  tertentu  [2].  Sentimen  analisis  berbasis aspek terdiri dari ekstraksi aspek dan sentimen, serta penentuan terhadap orientasi suatu aspek.  Orientasi dari aspek yang ditemukan dapat berupa positif dan negatif.
Pada  penelitian  sebelumnya,  telah  dilakukan  sentimen  analisis  berbasis  aspek menggunakan  data  review  hotel  berbahasa  indonesia.  Terdapat  enam  aspek  pada penelitian yang meliputi harga, lokasi, pelayanan, kamar, fasilitas, dan makanan. Proses pembuatan  model  dilakukan  dengan  menerapkan  beberapa  metode deep  learning diantaranya  LSTM,  RNN,  CNN, Attention ,  dan  GRU.  Hasil  akurasi  model  sebesar 0.926064  diperoleh  dari  proses  klasifikasi  aspek  menggunakan  metode  LSTM.  Akan tetapi pada model tersebut masih ditemukan beberapa ketidaksesuaian klasifikasi ketika terdapat aspek yang berbeda dalam satu kalimat review[3].
Penelitian  terkait  sentiment  analisis  berbasis  aspek  menunjukkan  hasil  akurasi yang  cukup  baik.  Namun  pengembangan  penelitian  terkait  sentimen  berbasis  aspek dalam  sebuah  kalimat  masih  terus  dikembangkan.  Hal  ini  sebagaimana  dijelaskan bahwa sentiment analisis berbasis aspek dianggap memberikan penilaian secara general terhadap  suatu  kalimat[4].  Padahal  bisa  jadi  terdapat  beberapa  aspek  yang  bisa diidentifikasi untuk menentukan maksud dari penulisan kalimat tersebut oleh manusia.
Maka pengembangan penelitian terkait sentiment berbasis multi aspek dilakukan agar mampu menyampaikan informasi yang lebih mendalam terhadap maksud penulisan
Jatisi ISSN 2407-4322 Vol. 10, No. 3, September 2023, Hal. 433-443 E- ISSN 2503-2933 435
sebuah kalimat. Penelitian dilakukan dengan melihat posisi aspek dalam urutan kalimat menggunakan  metode  Attention  [5].  Metode  deep  learning  lain  yaitu  BERT  juga diterapkan  untuk  melakukan  klasifikasi  multi  aspek  terhadap hate  speech di  media sosial. Penelitian dilakukan dengan menggabungkan metode BERT dan FastText. Pada metode tersebut diperoleh hasil akurasi model sebesar 98.63%[6].
Selanjutnya  penelitian  terkait  sentimen  analisis  berbasis  multi  aspek  juga diterapkan pada kalimat komentar di aplikasi Tiktok[7]. Pengguna aplikasi Tiktok dapat menuliskan  komentar  yang  berisis  informasi  berguna  bagi  berbagai  pihak.  Komentar tersebut  kemudian  dianalisis  dalam  tiga  aspek  yaitu  bisnis,  fitur,  dan  konten.  Metode deep  learning yang digunakan untuk pemodelan  komentar di Tiktok adalah kombinasi CNN  dan  fastText.  Kombinasi  metode  pada  model  yang  dibangun  berhasil  mencapai akurasi tertinggi sebesar 87,74% pada aspek fitur.
Long-short  Term  Memory (LSTM)  merupakan  salah  satu  metode  klasifikasi deep  learning yang  banyak  digunakan  pada  penelitian  beberapa  tahun  belakangan[8]– [11].  Berbagai  formula  dikembangkan  untuk  memodifikasi  metode  LSTM  dalam sentimen  analisis  berbasis  aspek  dan  multi-aspek.  Dengan  berbagai  modifikasi  seperti kombinasi  metode  CNN  dan  LSTM  [11],  metode  LSTM  telah  mencapai  performa terbaik dalam melakukan pemodelan data teks.
Berdasarkan  beberapa  penelitian  sebelumnya,  disimpulkan  bahwa  penilaian suatu kalimat review tidak dapat hanya berfokus pada satu aspek saja. Hal ini menjadi krusial  dalam  penulisan  review  hotel  karena  umumnya  terdapat  banyak  aspek  yang dinilai dalam satu ulasan. Meskipun penelitian multi aspek telah dilakukan sebelumnya dan memberikan hasil yang positif, namun masih ada ruang untuk pengembangan lebih lanjut dengan menggunakan metode deep learning dan dataset yang berbeda.
Penelitian  ini  bertujuan  untuk  membangun  model  sentimen  multi  aspek  pada data  review  hotel.  Model  dibangun  dengan  memanfaatkan  teknologi deep  learning berbasis  LSTM.  Hasil  pembangunan  model  diharapkan  mampu  melakukan  analisa informasi lebih mendalam terkait aspek penilaian apa saja  yang dibahas  dalam sebuah review.  Sehingga  informasi  tersebut  dapat  diolah  sebagai  bahan  untuk  pengembangan kualitas hotel guna meningkatkan pelayanan pelanggan.

## 2. METODE PENELITIAN
Diagram  flow  pada  Gambar  1  memberikan  gambaran  keseluruhan  tentang  apa yang  terjadi  dalam  pembangunan  model  multi  aspek.  Terdapat  enam  tahapan  dalam proses  pembangunan  model  yaitu  pengumpulan  data,  pra-pemrosesan  data,  klasifikasi multi aspek, klasifikasi sentiment, dan evaluasi. Masing-masing tahapan akan dijelaskan lebih mendalam pada paragraf berikutnya.
436 Jatisi ISSN 2407-4322 Vol. 10, No. 3, September 2023, Hal. 433-443 E-ISSN 2503-2933

## Gambar 1. Keseluruhan Proses Pembuatan Model Multi Aspek.

## 2.1 Data Collection
Tahap  awal  dalam  penelitian  ini  melibatkan  pengumpulan  dataset  yang  berasal dari  penelitian  sentimen  aspek  pada  data  review  hotel  [3].  Dataset  review  hotel  yang diperoleh telah diberi label dengan fokus pada satu aspek di setiap kalimat. Selanjutnya, review tersebut digunakan sebagai data pelatihan dalam pembangunan model. Hasil dari pemodelan data tersebut kemudian dievaluasi menggunakan data validasi.
Data validasi untuk evaluasi hasil model diambil dari berbagai review hotel yang ada  di  situs  pemesanan  hotel  online.  Data  validasi  akan  dibagi  menjadi  tiga  bagian, yaitu  validasi  untuk  kalimat  dengan  satu  aspek,  validasi  untuk  kalimat  dengan kombinasi  dua  aspek,  dan  validasi  untuk  kalimat  dengan  kombinasi  tiga  aspek.  Setiap kalimat akan diberi label aspek secara manual sebagai bagian dari proses evaluasi.

## 2.2 Data Preprocessing
Data preprocessing atau  pra-pemrosesan  data  adalah  serangkaian  teknik persiapan data sebelum data tersebut digunakan untuk membangun model multi aspek. Tahapan  pra-pemrosesan  data  meliputi  labeling  data,  pembersihan  data  ( data cleansing ),  dan  tokenisasi.  Setiap  kalimat  review  akan  dilabeli  secara  manual berdasarkan aspek dan sentimen  yang terkandung dalam kalimat tersebut. Selanjutnya, data  akan  melewati  proses  pembersihan  dengan  menghilangkan stopword dan mengubah huruf menjadi lowercase . Terakhir, data review akan ditokenisasi agar dapat dibaca oleh model dan standar panjang input ditetapkan sebesar 31 kata.

## 2.3 Multi Aspect Classification
Multi-aspect classification dalam review hotel dilakukan untuk mengidentifikasi aspek-aspek  yang  terdapat  dalam  sebuah  kalimat  review.  Dalam  model  multi  aspek, penilaian  hotel  yang  akan  diidentifikasi  mencakup  aspek  makanan,  pelayanan,  kamar, fasilitas, harga, dan lokasi. Untuk identifikasi aspek dalam rangkaian kalimat, dilakukan pembatasan  hingga  tiga  aspek  saja.  Hal  ini  didasarkan  pada  rata-rata  pelanggan  yang cenderung menulis review dengan tidak lebih dari tiga aspek.
Jatisi ISSN 2407-4322 Vol. 10, No. 3, September 2023, Hal. 433-443 E- ISSN 2503-2933 437
Pembangunan model  LSTM dengan menggunakan 100 unit, batch size 32, dan dropout sebesar 0.5 menjadi arsitektur terbaik pada analisis review hotel berbasis aspek [3]. Selain itu, penelitian mutli aspek dengan menggabungkan metode CNN dan LSTM juga  memberikan  akurasi  yang  baik  pada  klasifikasi  komentar  di  media  sosial  dalam bahasa  Bengali  [11].  Kedua  model  tersebut  menjadi  acuan  pembangunan  arsitektur multi aspek pada review hotel.
Gambar 2. Arsitektur Model LSTM.
Gambar  2  merupakan  susunan  arsitektur  model  LSTM  yang  dibangun  untuk model multi aspek dan sentimen analisis. Terdapat empat layer sequential pada model yaitu  embedding, Spatialdropout ,  LSTM,  dan Dense .  Penjelasan  lebih  lanjut  pada masing-masing layer adalah sebagai berikut:
1. Layer embedding digunakan  untuk  mengubah  representasi  kata  ke  dalam  ruang vektor  dengan  dimensi  yang  lebih  rendah.  Pertama  ukuran  kamus  kata  yang digunakan  sebesar  3281  berasal  dari  total  kata  unik  pada  dataset.  Kedua  mengatur dimensi  ruang  vektor  sebesar  32.  Ketiga  mengatur  panjang  input  teks  sebesar  31 yang berasal dari maksimal jumlah kata dalam sebuah kalimat.
2. Menambahkan layer SpatialDropout1D untuk mengurangi overfitting pada model.
3. Menambahkan  layer  LSTM  untuk  memproses  urutan  data  sebesar  64  unit,  dengan dropout rate 0.4, dan recurrent dropout rate 0.2.
4. Menambahkan  layer Dense ( fully  connected  layer )  sebagai  layer  output  dari  model sebanyak 2 unit dan fungsi aktivasi sigmoid.
Setelah  membuat  arsitektur  model,  langkah  selanjutnya  adalah  menambahkan optimizer untuk  mengatur  proses  pelatihan.  Penggunaan optimizer 'adam'  dan 'binary_crossentropy '  bertujuan  untuk  mengurangi loss  function pada  model  binary. Selanjutnya,  model  akan  diterapkan  pada  dataset  review  hotel  dengan  melatihnya menggunakan  pengaturan  10  epochs  dan  batch  size  sebesar  32.  Setiap  aspek  akan melalui proses pelatihan sehingga terbentuk enam model aspek.
438 Jatisi ISSN 2407-4322 Vol. 10, No. 3, September 2023, Hal. 433-443 E-ISSN 2503-2933

## 2.4 Sentiment Classification
Tahap  berikutnya  setelah  proses multi-aspect  classification pada  data  review hotel  menggunakan  metode  LSTM  adalah  pemodelan  sentimen  untuk  menentukan apakah  ulasan  tersebut  bersifat  baik  atau  buruk.  Metode  yang  digunakan  tetap  LSTM, namun  kali  ini  untuk  proses  klasifikasi  sentiment  kalimat.  Dalam  proses  klasifikasi sentimen,  model  akan  menerima  input  berupa  teks  ulasan  hotel  yang  telah  dilabeli secara  manual.  Hasil  dari  proses  sentimen  ini  akan  dikategorikan  sebagai  sentimen positif atau negative terhadap keseluruhan kalimat.

## 2.5 Data Evaluation
Pada  tahapan  akhir  dilakukan  proses  evaluasi  data.  Tujuan  evaluasi  data  pada model adalah untuk memeriksa seberapa baik model yang dibangun dapat memprediksi nilai target  yang ditetapkan dengan ukuran  akurasi. Proses evaluasi model review satu aspek dan sentimennya akan menggunakan confusion matrix dengan formula Accuracy dan F1-Score [10].  Sementara  itu,  pada  model  multi  aspek  akan  menggunakan  metode evaluasi akurasi  kombinasi  K-aspek. Metode  akurasi  K-aspek  merujuk  pada  Top-1 Accuracy  yang  dilakukan untuk  mengidentifikasi  dan  memperhitungkan  kemungkinan adanya beberapa aspek yang relevan dalam sebuah review[12].

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN

## 3.1   Dataset
Pada  penelitian  ini  dataset  terbagi  menjadi  dataset  untuk  training  dan  validasi. Data  training  yang  digunakan  sebanyak  5378  yang  merupakan data  review  hotel berbahasa  Indonesia.  Terdapat  kalimat  dengan  masing-masing  860  aspek  harga,  908 aspek lokasi, 864 aspek pelayanan, 962 aspek kamar, 936 aspek fasilitas, dan 856 aspek makanan. Data training akan dibagi menjadi dua, 80% sebagai data training model dan 20% data testing model.
Terdapat  tiga  kategori  data  validasi  untuk  pengujian  model.  Masing-masing kalimat validasi meliputi 70 kalimat satu aspek, 82 kalimat kombinasi dua aspek, dan 20 kalimat  kombinasi  tiga  aspek.  Seluruh  data  validasi  diperoleh  dari  review  hotel  di platform pemesanan hotel online seperti tiket.com dan traveloka.com.

## 3.2   Tahapan Preprocessing Data
Preprocessing data  merupakan  langkah  awal  dalam  mempersiapkan  data  untuk digunakan  dalam  pembuatan  model  multi  aspek.  Karena  data  training  yang  diperoleh sudah  cukup  baik,  maka  tahapan  ini  hanya  diterapkan  pada  dataset  untuk  proses evaluasi.  Langkah  preproses  meliputi cleansing dan lowercase pada  kalimat  review. Hasil data review yang telah di preproses dapat terlihat pada Gambar 4.
Jatisi ISSN 2407-4322 Vol. 10, No. 3, September 2023, Hal. 433-443 E- ISSN 2503-2933 439
Gambar 4. Hasil Preprocessing Data Evaluasi.
Preprocessing berikutnya  yaitu  tokenisasi.  Kalimat  review  dalam  bentuk  teks dipecah  menjadi  unit-unit  yang  lebih  kecil.  Data  teks  diubah  kedalam  bentuk  angka dengan panjang maksimum 31. Gambar 5 merupakan contoh dari proses tokenisasi yang dilakukan pada keseluruhan dataset.
Gambar 5. Hasil Tokenisasi Data Review.

## 3.3   Klasifikasi Multi Aspek
Tahapan  awal  pada  sentimen  multi  aspek  yaitu  dilakukan  pembangunan  tujuh model. Enam model fokus pada aspek yang berbeda dalam ulasan hotel dan satu model untuk sentimen. Tabel 1 menunjukkan Hasil akurasi model pada tiap aspek.
Tabel 1. Akurasi pada Setiap Aspek Model
Harga  Lokasi  Pelayanan  Kamar  Fasilitas  Makanan  Sentimen Accuracy  0.9038  0.9524 0.9028 0.9472 0.8125 0.9076 0.8736
Pencapaian  akurasi  Tabel  1  menunjukkan  bahwa  model-model  LSTM  yang dibangun berhasil dalam mengklasifikasikan ulasan hotel berdasarkan nilai yang dituju. Dengan  akurasi  yang  baik,  model  tersebut  menjadi  acuan  dalam  klafikasi  aspek  dan sentiment.  Sehingga  model  dapat  memahami  dan  menganalisis  setiap  penilaian  pada kalimat review.
Langkah  berikutnya  yaitu  pengujian  terhadap  berbagai  ulasan  terhadap  model yang dibangun. Pengujian dilakukan pada kalimat review dengan maksimal kombinasi tiga  aspek.  Tabel  2  merupakan  hasil  dari  pengujian  kalimat  dengan  satu  aspek.  Pada proses  ini  diperoleh  hasil  akurasi  tertinggi  sebesar  85,7%  yang  diperoleh  dari  aspek makanan.
440 Jatisi ISSN 2407-4322 Vol. 10, No. 3, September 2023, Hal. 433-443 E-ISSN 2503-2933
Tabel 2. Hasil Pengujian Kalimat Dengan Satu Aspek. Aspek F1_Score Harga 76,9% Pelayanan 81,8% Makanan 85,7% Fasilitas 81,8% Lokasi 81,8% Kamar 76,9%
Pengujian  selanjutnya  untuk  kalimat  review  dengan  kombinasi  dua  aspek. Terdapat 30 kelas aspek kombinasi yang berbeda. Dari proses pengujian diperoleh hasil lima kombinasi dengan akurasi tertinggi. Tabel 3 merupakan hasil pengujian kombinasi dua  aspek  dalam  sebuah  kalimat.  Akurasi  sebesar  79%  diperoleh  dari  review  dengan kombinasi aspek fasilitas dan kamar.
Tabel 3. Hasil Pengujian Kalimat Kombinasi Dua Aspek.
Kombinasi 2 Aspek Akurasi 2-Aspek Fasilitas – Kamar 79% Makanan – Kamar 69% Makanan – Harga 67% Makanan – pelayanan 66% Harga – Lokasi 65%
Selanjutnya  pengujian  multi  aspek  dilakukan  pada  kalimat  review  dengan kombinasi  tiga  aspek.  Terdapat  total  60  kelas  kombinasi  yang  berbeda  pada  tahap  ini. Hasil pengujian tiga aspek kombinasi sangat beragam. Pada Tabel 4 diperoleh lima hasil pengujian  kombinasi  dengan  tingkat  akurasi  terbaik.  Kombinasi  aspek  harga-kamar- pelayanan  dan  lokasi-kamar-makanan  mencapai  akurasi  kombinasi  2-aspek  sebesar 79%. Sementara pengujian akurasi 3-aspek pada kombinasi tiga aspek hanya mencapai 68%.
Tabel 4. Hasil Pengujian Kalimat Dengan Kombinasi Tiga Aspek. Kombinasi 3 Aspek Akurasi 3-Aspek Akurasi 2-Aspek Harga - Kamar - Pelayanan 53% 79% Lokasi - Kamar - Makanan 42% 79% Harga - Kamar - Makanan 52% 78% Harga - Fasilitas - Pelayanan 53% 74% Fasilitas – Makanan - Kamar 68% 63% Makanan – Kamar – Lokasi 68% 53% Fasilitas – Harga – Pelayanan 63% 47% Kamar - Harga - Lokasi 58% 42%
Jatisi ISSN 2407-4322 Vol. 10, No. 3, September 2023, Hal. 433-443 E- ISSN 2503-2933 441
Dari  hasil  pengujian  kalimat  dengan  kombinasi  tiga  aspek  menujukkan  model dalam  melakukan  prediksi  aspek  utama  masih  kurang  tepat.  Sementara  itu,  dalam mengidentifikasi dua aspek utama pada rangkaian kalimat sudah cukup relevan. Hal ini dibuktikan  dengan  hasil  akurasi  2-aspek  yang  cukup  tinggi  dibandingkan  dengan akurasi  3-aspek.  Dalam  pengujian  ini,  model  akan  dianggap  benar  jika  salah  dua  dari tiga aspek yang dipilihnya sesuai dengan aspek yang sebenarnya dalam kalimat.
Validitas model yang dibangun terpengaruh jumlah data teks yang tersedia untuk setiap  aspek.  Hal  ini  dapat  mempengaruhi  kemampuan  model  untuk  mempelajari  pola yang lebih kompleks dan menghasilkan prediksi yang lebih akurat. Model pembelajaran dengan  ukuran  data  pelatihan  yang  besar  cenderung  memiliki  tingkat  akurasi  paling tinggi dan secara konsisten menghasilkan hasil yang jauh lebih baik dan stabil[13].

## 3.4   Klasifikasi Sentimen
Setelah  melakukan  analisis  multi  aspek  pada  kalimat  review,  langkah  terakhir adalah  melakukan  analisis  sentiment.  Pada  tahap  ini  dilakukan  penggabungan  data validasi  dari  kalimat  review  dengan  satu  aspek  dan  kombinasi  aspek.  Dari  berbagai validasi data yang digunakan, contoh hasil analisis sentiment terlihat pada Gambar 6.
Gambar 6. Hasil Prediksi Sentimen Review.
Hasil perhitungan confusion matriks terhadap prediksi sentiment diperoleh nilai Accuracy sebesar 76% dan F1_Score sebesar 83%. Dalam pengujian sentiment kalimat masih ditemukan ketidaksesuaian saat melakukan prediksi label. Kalimat review dengan kombinasi aspek lebih dari satu cenderung menghasilkan prediksi yang kurang tepat.

## 4. KESIMPULAN DAN SARAN
Dalam penelitian ini, telah berhasil dilakukan pembuatan model sentimen multi aspek  pada  data  review  hotel  dengan  menggunakan  metode  LSTM.  Terdapat  7  model yang  terdiri  dari  6  model  aspek  dan  1  model  sentimen.  Seluruh  model  tersebut  dapat menggambarkan  nilai-nilai  yang  terkandung  dalam  kalimat  review,  terlepas  dari kombinasi aspek yang ada.
Hasil pengujian menunjukkan bahwa performa terbaik diperoleh pada pengujian kalimat  satu  aspek  dengan  F1 score sebesar  85,7%.  Namun,  untuk  kalimat  dengan kombinasi  aspek,  akurasi  yang  dicapai  lebih  rendah  yaitu  sebesar  79%.  Hal  ini menunjukkan bahwa model dapat dengan mudah mengidentifikasi aspek dalam kalimat
442 Jatisi ISSN 2407-4322 Vol. 10, No. 3, September 2023, Hal. 433-443 E-ISSN 2503-2933
satu aspek, tetapi terkendala dalam mendeteksi keseluruhan aspek dalam kalimat multi aspek.
Pemodelan multi aspek ini memungkinkan kita untuk mengetahui dengan lebih spesifik aspek-aspek apa saja yang terdapat dalam kalimat review. Hal ini memberikan manfaat  yang  lebih  baik  dalam  memahami  penilaian  hotel  yang  terkandung  dalam kalimat  review  tersebut.  Dengan  demikian,  model  ini  dapat  dimanfaatkan  secara  lebih efektif untuk analisis sentimen multi aspek pada review hotel.
Dari  hasil  penelitian  model  multi  aspek,  terdapat  dua  saran  yang  dapat digunakan sebagai pengembangan selanjutnya yaitu :
1. Perlu dilakukan pengembangan lebih lanjut untuk meningkatkan kemampuan model dalam mengenali dan menggambarkan aspek-aspek pada kalimat dengan kombinasi aspek.
2. Perlu dilakukan uji coba dengan teknik yang lebih canggih untuk memperluas variasi dan kuantitas data yang tersedia.

## DAFTAR PUSTAKA
[1] T.  Tran,  H.  Ba,  and  V.  N.  Huynh ,  “Measuring  Hotel  Review  Sentiment:  An Aspect-Based  Sentiment  Analysis  Approach,” in Lecture  Notes  in  Computer Science (Including Subseries Lecture Notes in Artificial Intelligence and Lecture Notes in Bioinformatics) , Springer Verlag, 2019, pp. 393–405. doi: 10.1007/978- 3-030-14815-7_33.
[2] B.  Liu, “Sentiment  Analysis:  Mining  Opinions,  Sentiments,  and  Emotions,” Sentiment Analysis: Mining Opinions, Sentiments, and Emotions , o. May, pp. 1– 367, 2015, doi: 10.1017/CBO9781139084789.
[3] S.  Cahyaningtyas,  D.  Hatta  Fudholi,  and  A.  Fathan  Hidayatullah ,  “Deep Learning  for  Aspect-Based  Sentiment  Analysis  on  Indonesian  Hotels  Reviews,” Kinetik: Game Technology, Information System, Computer Network, Computing, Electronics, and Control , Aug. 2021, doi: 10.22219/kinetik.v6i3.1300.
[4] M.  Bouazizi  and  T.  Ohtsuki, “A  Pattern-Based  Approach  for  Multi-Class Sentiment  Analysis  in  Twitter,” IEEE  Access ,  Vol.  5,  pp.  20617–20639,  Aug. 2017, doi: 10.1109/ACCESS.2017.2740982.
[5] X.  Ma,  J.  Zeng,  L.  Peng,  G.  Fortino,  and  Y.  Zhang, “Modeling  Multi-Aspects Within  One  Opinionated  Sentence  Simultaneously  for  Aspect-Level  Sentiment Analysis,”  Future  Generation  Computer  Systems ,  Vol.  93,  pp.  304–311,  Apr. 2019, doi: 10.1016/J.FUTURE.2018.10.041.
[6] A.  C.  Mazari,  N.  Boudoukhani,  and  A.  Djeffal, “BERT-Based  Ensemble Learning  For  Multi-Aspect  Hate  Speech  Detection,”  Cluster  Comput ,  pp.  1–15, Jan. 2023, doi: 10.1007/S10586-022-03956-X/METRICS.
Jatisi ISSN 2407-4322 Vol. 10, No. 3, September 2023, Hal. 433-443 E- ISSN 2503-2933 443
[7] R.  A.  A.  Malik  and  Y.  Sibaroni, “Multi-Aspect  Sentiment  Analysis  of  Tiktok Application  Usage  Using  FasText  Feature  Expansion  and  CNN  Method,” Journal  of  Computer  System  and  Informatics  (JoSYC) ,  Vol.  3,  No.  4,  pp.  277– 285, Sep. 2022, doi: 10.47065/josyc.v3i4.2033.
[8] W.  Widayat ,  “Analisis  Sentimen  Movie  Review  Menggunakan  Word2Vec  dan Metode  LSTM  Deep  Learning,” Jurnal  Media  Informatika  Budidarma ,  Vol.  5, No. 3, p. 1018, Jul. 2021, doi: 10.30865/mib.v5i3.3111.
[9] R.  A.  Priyantina  and  R.  Sarno, “Sentiment  Analysis  of  Hotel  Reviews  Using Latent  Dirichlet  Allocation,  Semantic  Similarity  and  LSTM,” International Journal  of  Intelligent  Engineering  and  Systems ,  Vol.  12,  No.  4,  pp.  142–155, 2019, doi: 10.22266/ijies2019.0831.14.
[10]  R.  Jayanto,  R.  Kusumaningrum,  and  A.  Wibowo, “Aspect-Based  Sentiment Analysis  for  Hotel  Reviews  Using  An  Improved  Model  of  Long  Short-Term Memory,”  International  Journal  of  Advances  in  Intelligent  Informatics ,  Vol.  8, No. 3, pp. 391–403, Nov. 2022, doi: 10.26555/ijain.v8i3.691.
[11]  R.  Haque,  N.  Islam,  M.  Tasneem,  and  A.  K.  Das ,  “Multi-Class  Sentiment Classification  On  Bengali  Social  Media  Comments  Using  Machine  Learning,” International Journal of Cognitive Computing in Engineering , Vol. 4, pp. 21–35, Jun. 2023, doi: 10.1016/j.ijcce.2023.01.001.
[12]  K. Simonyan and A. Zisserman , “Very Deep Convolutional Networks For Large- Scale  Image  Recognition,” 2015,  Accessed:  Jun.  04,  2023.  [Online].  Available: http://www.robots.ox.ac.uk/
[13]  A.  Abdulraheem,  R.  Abdullah  Arshah,  and  H.  Qin, “Evaluating  The  Effect  of Dataset  Size  on  Predictive  Model  Using  Supervised  Learning  Technique,” International  Journal  of  Software  Engineering  &  Computer  Sciences  (IJSECS) , Vol. 1, pp. 75–84, Feb. 2015, doi: 10.15282/ijsecs.1.2015.6.0006.