Volume 6 Nomor 2, Desember 2023 e-ISSN : 2614-1574 p-ISSN : 2621-3249

## PREDIKSI GENRE FILM DENGAN KLASIFIKASI MULTI KELAS SINOPSIS MENGGUNAKAN JARINGAN LSTM

## FILM GENRE PREDICTION WITH MULTI-CLASS CLASSIFICATION SYNOPSIS USING LSTM NETWORK
Riska Amelia 1 , Dwi Budi Santoso 2 1,2 Universitas Stikubank riskaamelia@mhs.unisbank.ac.id

## ABSTRACT
A film synopsis provides important information about storylines and themes that can be used to predict a film’s genre. However, predicting a film’s genre manually by looking at the synopsis in advance can make it less affective because the synopsis is long and varies a lot. Therefore, an automatic approach is needed by using multi-class classification techniques with LSTM (Long Short-Term Memory) networks to predict film genres based on their synopsis in order to make a useful contribution to the film industry. This study uses the LSTM network for multi- class classification to predict film genres with a datasets taken from the Kaggle website which consist of synopsis of  films of  different  genres. After that, the synopsis of  the film is processed through a process of  tokenization, vectorization, word embedding using NLP (Natural Language Processing). The results of testing the dataset using the multi-class classification method with the LSTM network are able to achieve an accuracy rate of 98% and a loss of 5% in predicting film genres based on synopsis.

## Keywords: Multi-Class Classification, LSTM, film synopsis, film genre

## ABSTRAK
Sinopsis  film  menyajikan  informasi  penting  mengenai  alur  cerita  dan  tema  yang  dapat  digunakan  untuk memprediksi genre film. Namun, memprediksi genre film secara manual dengan melihat sinopsis terlebih dahulu dapat  menjadikannya  kurang  efektif  karena  sinopsis  yang  panjang  dan  sangat  bervariasi.  Oleh  karena  itu, diperlukannya pendekatan otomatis dengan menggunakan teknik klasifikasi multi kelas dengan jaringan LSTM ( Long Short-Term Memory ) untuk memprediksi genre film berdasarkan sinopsisnya guna memberikan kontribusi yang bermanfaat  dalam industri  perfilman. Penelitian ini menggunakan jaringan LSTM untuk  klasifikasi  multi kelas  untuk  memprediksi  genre  film  dengan  dataset  yang  diambil  dari  situs  Kaggle  yang  terdiri  dari  berbagai sinopsis film dengan genre yang berbeda-beda. Setelah itu, sinopsis film tersebut diolah melalui proses tokenisasi, vektorisasi, embedding kata menggunakan NLP (Natural Language Processing). Hasil pengujian terhadap dataset dengan  menggunakan  metode  klasifikasi  multi  kelas  dengan  jaringan  LSTM  mampu  mencapai  tingkat  akurasi 98% dan loss 5% dalam memprediksi genre film berdasarkan sinopsis.
Kata Kunci : Kalsifikasi Multi Kelas, LSTM, Sinopsis Film, Genre Film

## PENDAHULUAN
Perkembangan  industri  film  yang pesat  dan  peningkatan  minat  masyarakat terhadap film-film dari berbagai genre telah mendorong  pengembangan  teknik-teknik yang dapat memprediksi genre film secara otomatis(Nurlaela, 2020). Dalam beberapa tahun  terakhir,  dengan  adanya  kemajuan besar  dalam  bidang  pengolahan  bahasa alami  dan  pembelajaran  mesin,  telah muncul berbagai metode yang memanfaatkan  kecerdasan  buatan  untuk memprediksi  genre  film  berdasarkan
sinopsisnya.  Salah  satu  metode  yang menarik  adalah  menggunakan  jaringan LSTM  (Long  Short-Term  Memory)  untuk melakukan  klasifikasi  multi  kelas  pada sinopsis film(Gunawan & Kristian, 2020).
Jaringan LSTM adalah jenis jaringan saraf  rekuren  (recurrent  neural  network) yang memiliki kemampuan untuk mengingat  informasi  jangka  panjang  dan menangani masalah urutan data(Amrustian et  al.,  2022).  Dalam  prediksi  genre  film, sinopsis  film  dapat  dianggap  sebagai  data yang  memiliki  urutan  kata-kata  yang
penting  untuk  memahami  konsep  film tersebut.  Dengan  menggunakan  jaringan LSTM, kita dapat memanfaatkan kemampuan jaringan ini untuk mengekstraksi  fitur-fitur  penting  dari sinopsis dan memprediksi genre film secara akurat(Ningrum et al., 2021).
Penelitian ini bertujuan untuk mengembangkan  dan  menerapkan  metode prediksi  genre  film  dengan  menggunakan klasifikasi  multi  kelas  pada  sinopsis menggunakan jaringan LSTM. Pendekatan ini diharapkan dapat memberikan kontribusi  dalam  memperbaiki  kualitas sistem rekomendasi film, serta memberikan pemahaman  yang  lebih  baik  tentang struktur dan karakteristik film dari berbagai genre.
Metode  yang  digunakan  dalam penelitian  ini  melibatkan  tahap-tahap seperti  pengumpulan  dataset  sinopsis  film dari  sumber  terpercaya,  pembersihan  dan preprocessing  data  untuk  menghilangkan noise  dan  mengubah  data  mentah  menjadi format yang sesuai untuk pemrosesan oleh jaringan  LSTM.  Selanjutnya,  dilakukan proses  pelatihan  (training)  jaringan  LSTM menggunakan dataset yang telah dipersiapkan.  Setelah  pelatihan  selesai, dilakukan  tahap  pengujian  (testing)  untuk mengevaluasi performa model yang dikembangkan.
Melalui  penelitian  ini,  diharapkan dapat  ditemukan  hasil  yang  menunjukkan kemampuan jaringan LSTM dalam memprediksi  genre  film  secara  akurat. Selain itu, diharapkan juga dapat mengidentifikasi faktor-faktor yang berkontribusi pada performa model, seperti ukuran  dataset,  panjang  sinopsis,  dan representasi  teks  yang  digunakan.  Hasil penelitian ini diharapkan dapat memberikan kontribusi dalam pengembangan teknik-teknik prediksi genre film yang lebih canggih dan efektif di masa depan.
Penelitian sebelumnya yang berjudul “Analisis Sentimen Multi-Class pada Sosial Media  menggunakan  Metode Long  Short Term-Memory (LSTM)”  yang  dilakukan
oleh Yuliya Astari, Afiyati, Saddam Wahid Rozaqi  pada  tahun  2021.  Penelitian  ini menggunakan  dataset  yang  langsung diambil  dan  dikumpulkan  dari  tulisan pengguna pada media sosial. Hasil pngujian dengan melakukan uji coba sebanyak 5 kali menujukkan  nilai  akurasi  tertinggi  91,9% dan nilai rata-rata dari multi-class mendapatkan hasil 89,45%(Astari & Wahib Rozaqi, 2021).
Penelitian  lainnya  yang  berjudul “Algoritma  LSTM-CNN  untuk  Sentimen Klasifikasi  dengan  Word2vec  pada  Media Online”  yang  dilakukan  oleh  Dedi  Tri Hermanto,  Arief  Setyanto,  Emha  Taufiq Luthfi  pada  tahun  2021.  Penelitian  ini menggunakan dataset judul artikel berbahasa Indonesia yang diambil dari situs
Detik Finance. Berdasarkan hasil pengujian memperlihatkan  bahwa  metode  LSTM, LSTM-CNN,  CNN-LSTM  memiliki  hasil akurasi sebesar 62%, 65% dan 74%(Hermanto et al., 2021). Kedua penelitian
sebelumnya menggunakan metode LSTM yang dimana metode  tersebut  diterapkan  juga  dalam penelitian ini. Perbedaan penelitian sebelumnya  dengan  penelitian  ini  yaitu dataset yang digunakan. Pada penelitian ini menggunakan dataset 1005 data judul film. Dengan memanfaatkan keunggulan LSTM dalam  memahami  konteks  dan  dependensi jangka  panjang(Arief  et  al.,  2023),  tujuan disusunnya penelitian ini untuk membangun model yang dapat mengklasifikasikan  sinopsis  film  kedalam beberapa golongan genre secara efisien dan akurat.
Tujuan akhir dari penelitian ini yaitu untuk  mengembangkan  sistem  yang  dapat membantu industri film dalam mengkalsifikasikan  genre  film.  Sehingga mampu  meyajikan  rekomendasi  film kepada penonton yang lebih relevan sesuai preferensi mereka dengan lebih akurat dan efisien.  Selain  itu,  penelitian  ini  juga mampu  memberikan  wawasan  dalam analisis teks dan pemrosesan bahasa alami

## METODE Metode LSTM untuk Klasifikasi Data
Metode  LSTM  (Long  Short-Term Memory)  adalah  salah  satu  jenis  jaringan saraf  rekuren  (recurrent  neural  network) yang  memiliki  kemampuan  khusus  untuk memahami  dan  mengolah  data  yang memiliki urutan atau urutan waktu, seperti teks atau data deret waktu. Dalam konteks prediksi  genre  film  berdasarkan  sinopsis, metode  LSTM  dapat  digunakan  untuk menganalisis  urutan  kata-kata  dalam sinopsis  film  dan  mempelajari  pola-pola yang  terkait  dengan  genre  tertentu(Dwi  et al., n.d.).
Salah satu keunggulan utama LSTM adalah  kemampuannya  untuk  mengatasi masalah  yang  dikenal  sebagai  vanishing gradient  problem,  di  mana  gradien  yang digunakan  untuk  melatih  jaringan  rekuren dapat  menghilang  atau  meledak  seiring dengan meningkatnya kedalaman jaringan(Setyo  Nugroho  et  al.,  2021). Dalam LSTM, ini dicapai melalui penggunaan  unit  memori  khusus  yang disebut  sel  memori  (memory  cell)  yang dapat menyimpan informasi jangka panjang, serta gerbang-gembok (gate) yang mengatur  aliran  informasi  di  dalam  sel memori.
LSTM  terdiri  dari  beberapa  gerbang yang  bertanggung  jawab  untuk  mengatur aliran  informasi  dalam  dan  keluar  dari  sel memori.  Gerbang  pertama  adalah  gerbang lupa (forget gate), yang mengontrol sejauh mana informasi lama akan dilupakan dalam sel memori. Gerbang kedua adalah gerbang input (input gate), yang menentukan sejauh mana informasi baru akan ditambahkan ke sel memori. Gerbang ketiga adalah gerbang keluaran  (output  gate),  yang  mengatur sejauh  mana  informasi  dalam  sel  memori akan  digunakan  untuk  menghasilkan output(Uly et al., 2023).
Gambar 1. Gerbang dalam LSTM
Selain itu, LSTM juga dapat memiliki jalur terhubung langsung yang disebut jalur sel  (cell  state),  yang  mengizinkan  aliran informasi  tanpa  ada  perubahan  oleh gerbang.  Jalur  sel  memungkinkan  LSTM untuk mempelajari dan mengingat informasi  jangka  panjang(Rolangon  et  al., 2023)  yang  relevan  untuk  prediksi  genre film.
Dalam  prediksi  genre  film,  jaringan LSTM  akan  dilatih  menggunakan  dataset sinopsis  film  yang  memiliki  label  genre yang  sesuai.  Selama  proses  pelatihan, jaringan  akan  mempelajari  pola  dan hubungan  antara  urutan  kata-kata  dalam sinopsis  dengan  genre  film  yang  sesuai. Kemudian, setelah pelatihan selesai, jaringan akan dapat menerima sinopsis film baru  dan  menghasilkan  prediksi  genre berdasarkan  pola  yang  telah  dipelajari selama pelatihan.
Dengan  memanfaatkan  kemampuan LSTM  dalam  mengingat  informasi  jangka panjang  dan  memahami  urutan  data, metode ini dapat membantu meningkatkan akurasi  dalam  prediksi  genre  film.  LSTM dapat  menangkap  hubungan  kompleks antara  kata-kata  dalam  sinopsis  dan  genre film yang relevan, sehingga memungkinkan model untuk menghasilkan prediksi genre yang lebih akurat.

## Tahapan Penelitian
Tahapan klasifikasi data yang dilakukan  pada  penelitian  ini  terdiri  dari pengumpulan dataset berupa sinopsis film, pra-pemrosesan, pembentukan representasi vektor  data, modelling menggunakan metode LSTM, dan evaluasi.
Gambar 2. Tahapan Penelitian
1. Dataset
Dalam  penelitian  ini,  digunakan dataset yang diunduh dari platform Kaggle dengan judul "IMDB Synopsis Indonesian Movies" yang dapat diakses melalui tautan https://www.kaggle.com/datasets/antonius cs/imdb-synopsis-indonesian-movies .
Dataset  ini  berisi  ringkasan  film  dari berbagai  genre  dalam  bahasa  Indonesia, dengan  jumlah  1005  data  judul  film  dan sinopsisnya.  Contoh  sampel  data  dapat dilihat pada tabel 1.
Tabel 1. Sampel Data Sinopsis Genre Raden  Mas  Said  putra  sulung Tumenggung Wilarikta di bawah  Kerajaan  Majapahit yang  berkuasa  di  wilayah Tuban melihat sekeluarga
miskin yang menderita busung lapar. Ia merasa sangat prihatin dan  hati  nuraninya  tergugah untuk  menolong.  Kemudian  ia mencoba  secara  diam-diam mengambil makanan dari lumbung orang tuanya.
Perbuatan  itu  tidak  disetujui orang tuanya bahkan ia dihukum  sekap  di  gudang makanan itu. Sejak kejadian itu
RM Said yang tumbuh dewasa tidak betah tinggal di rumah. Ia berkelana  dari  daerah  satu  ke daerah lainnya. Drama Steve dan beberapa sahabatnya merayakan  pesta  bujang  dan bermain “Jangka Setan” permainan  memanggil  arwah. Keesokan harinya mereka mulai dihantui berbagai macam kejadian aneh. Horror Suatu  pagi  yang  tenang  di bulan  Januari  2016  mendadak menjadi genting dan mencekam setelah terjadi
serangan  bom  di  Jalan  MH Thamrin Jakarta. Seorang polisi  bernama  Ardi  (Ario Bayu) dengan satuan kepolisian  segera  memburu pelaku pengeboman. Laga Johny WW Lengkong, seorang pelaut yang telah meninggalkan keluarganya
selama hampir 20 tahun, berniat  kembali  ke  Manado dengan  harapan  keluarganya mau  memaafkannya.  Namun
Romantis
ternyata istrinya telah meninggal dunia dan meninggalkan  seorang  anak bernama  Pingkan.  Johny  pun berjanji akan merawat Pingkan, namun  ternyata  semua  tidak berjalan dengan mudah. Dono  (Abimana  Aryasatya) Kasino  (Vino  G.  Bastian)  dan Indro  (Tora  Sudiro)  kembali beraksi  di  tengah  hiruk  pikuk kota Jakarta. Sekali lagi mereka memainkan  peran  sekelompok perwira yang dipekerjakan oleh lembaga  swasta  CHIPS  (A
Great  Way  untuk  Mengatasi Masalah-masalah Sosial). Meskipun mereka bersemangat melayani  masyarakat  mereka juga terus menimbulkan masalah karena tindakan
konyol dan lucu mereka. Komedi
2. Pra-pemrosesan
Pra-pemrosesan  dalam  penelitian  ini untuk mempersiapkan data sebelum digunakan dalam proses pemodelan. Dalam penelitian ini, sebelum sinopsis film dimasukkan  ke  dalam  model  klasifikasi multi  kelas  dengan  jaringan  LSTM  perlu dilakukannya  pra-pemrosesan  data  yang dimana termasuk pada serangkaian langkah. Tujuan pra-pemrosesan data yaitu untuk  membersihkan  data  teks,  mengubah format,  atau  mengubah  data  agar  sesuai dengan kebutuhan model. Adapun tahapan- tahapan pra-pemrosesan yang dilakukan:
a) Penghapusan karakter khusus, dalam pra-pemrosesan data, penghapusan karakter  khusus  merupakan  tahap membersihkan  teks  dari  karakter  yang tidak relevan atau mengganggu(Aditya Quantano  Surbakti  et  al.,  2021),  serta tidak  memberikan  kontribusi  dalam pengklasifikasian genre film. Penelitian ini menggunakan library NLTK
(Natural  Language  Toolkit)  untuk melakukan penghapusan karakter khusus  pada  sinopsis  film  sebelum proses pemrosesan lebih lanjut. Metode  penghapusan  karakter  khusus dengan  menggunakan  library  NLTK dilakukan dengan memanfaatkan berbagai alat pemrosesan bahasa alami
yang  telah  tersedia,  memungkinkan untuk mengidentifikasi dan menghapus karakter  khusus  seperti  tanda  baca, simbol,  angka,  dan  karakter  non- alfanumerik  lainnya,  dengan  hasil seperti  pada  tabel  2,  dengan  contoh  3 data teratas.

## Tabel 2. Hasil Menghapus Karakter Khusus

## Sinopsis
Raden  Mas  Said  putra  sulung  Tumenggung Wilarikta  di  bawah  Kerajaan  Majapahit  yang berkuasa di wilayah Tuban melihat sekeluarga miskin yang menderita busung lapar Ia merasa sangat  prihatin  dan  hati  nuraninya  tergugah untuk menolong Kemudian ia mencoba secara diamdiam  mengambil  makanan  dari  lumbung orang  tuanya  Perbuatan  itu  tidak  disetujui orang  tuanya  bahkan  ia  dihukum  sekap  di gudang  makanan  itu  Sejak  kejadian  itu  RM Said  yang  tumbuh  dewasa  tidak  betah  tinggal di  rumah  Ia  berkelana  dari  daerah  satu  ke daerah  lainnya  Dari  sanalah  ia  tahu  betapa banyak penyelewengan dan kesewenangwenangan para lurah yang munafik Soe Hok Gie adalah seorang aktivis yang hidup di  tahun  enam  puluhan  Terletak  di  era  paling gelap  sejarah  modern  Indonesia  GIE  adalah interpretasi  dari  apa  yang  terjadi  berdasarkan jurnalnya Guru  Bangsa  Tjokroaminoto  menceritakan tentang  setelah  lepas  dari  era  tanam  paksa  di akhir  tahun  1800  Hindia  Belanda  memasuki babak baru yang berpengaruh dalam kehidupan masyarakatnya  yaitu  dengan  gerakan  politik etis  yang  dilakukan  oleh  pemerintah  Belanda Tetapi  kemiskinan  masih  banyak  terjadi Rakyat  banyak  yang  belum  mengenyam pendidikan  dan  kesenjangan  sosial  antaretnis dan kasta masih terlihat jelas
b) Tokenisasi, tokenisasi  adalah  proses membagi  teks  yang  dapat  berupa kalimat, paragraf, atau dokumen menjadi unit yang lebih kecil seperti ata atau frasa yang
disebut token(Jamaluddin et al., 2020). Misalnya  tokenisasi  sinopsis  “Kisah cinta  anak  remaja  yang  penuh  drama” menghasilkan tujuh token, yakni: “Kisah”,  “cinta”,  “anak”,  “remaja”, “yang”, “penuh”, “drama”.
Tabel 3. Hasil Tokenisasi Sinopsis Raden, Mas, Said, putra, sulung,
Tumenggung, Wilarikta, di, bawah,
Kerajaan,  Majapahit,  yang,  berkuasa,  di, wilayah, Tuban, melihat, sekeluarga, miskin, yang,  menderita,  busung,  lapar,  Ia,  merasa, sangat,  prihatin,  dan,  hati,  nuraninya, tergugah,  untuk,  menolong,  Kemudian,  ia, mencoba,  secara,  diamdiam,  mengambil, makanan,  dari,  lumbung,  orang,  tuanya, Perbuatan, itu, tidak, disetujui, orang, tuanya, bahkan,  ia,  dihukum,  sekap,  di,  gudang, makanan, itu, Sejak, kejadian, itu, RM, Said, yang, tumbuh, dewasa,  tidak, betah, tinggal, di,  rumah,  Ia,  berkelana,  dari,  daerah,  satu, ke,  daerah,  lainnya,  Dari,  sanalah,  ia,  tahu, betapa, banyak, penyelewengan, dan, kesewenangwenangan,  para,  lurah,  yang, munafik Soe, Hok, Gie, adalah, seorang, aktivis, yang, hidup, di, tahun, enam, puluhan, Terletak, di, era, paling, gelap, sejarah, modern, Indonesia, GIE, adalah, interpretasi, dari, apa, yang, terjadi, berdasarkan, jurnalnya Guru, Bangsa, Tjokroaminoto, menceritakan, tentang,  setelah,  lepas,  dari,  era,  tanam, paksa,  di,  akhir,  tahun,  1800,  Hindia, Belanda,  memasuki,  babak,  baru,  yang, berpengaruh, dalam, kehidupan,
masyarakatnya,  yaitu,  dengan,  gerakan, politik, etis, yang, dilakukan, oleh, pemerintah,  Belanda,  Tetapi,  kemiskinan, masih, banyak, terjadi, Rakyat, banyak, yang, belum, mengenyam, pendidikan, dan, kesenjangan,  sosial,  antaretnis,  dan,  kasta, masih, terlihat, jelas
c) Penghapusan  Stopword, stopword merupakan  kata-kata  yang  muncul namum  tidak  memiliki  makna  yang signifikan  dalam  analisi.  Misalnya dalam  bahasa  Indonesia  adalah  “dan”, “di”,  “dari”,  “yang”.    Penghapusan stopword adalah salah satu langkah yang umum dilakukan dalam pra-pemrosesan teks  untuk  menghilangkan  kata-kata umum  yang  tidak  memberikan  banyak informasi  penting  dalam  analisis  teks. Proses penghapusan stopword bertujuan untuk membersihkan teks dari kata-kata yang umum dan tidak relevan, sehingga meningkatkan akurasi dan keberlanjutan analisis(Khomsah  &  Agus  Sasmito Aribowo, 2020). Penghapusan stopword dapat membantu mengurangi kebisingan dalam teks dan memfokuskan perhatian pada  kata-kata  yang  lebih  informatif untuk  ekstraksi  fitur  atau  analisis berbasis kata.

## Tabel 4. Hasil Penghapusan Stopword Sinopsis
Raden  Mas  Said  putra  sulung  Tumenggung Wilarikta  bawah  Kerajaan  Majapahit  berkuasa wilayah  Tuban  melihat  sekeluarga  miskin menderita  busung  lapar  merasa  sangat  prihatin hati  nuraninya  tergugah  untuk  menolong
Kemudian mencoba secara diamdiam mengambil  makanan  lumbung  orang  tuanya Perbuatan itu tidak disetujui orang tuanya bahkan dihukum  sekap  gudang  makanan  itu  Sejak kejadian itu RM Said tumbuh dewasa tidak betah tinggal rumah Ia berkelana daerah satu ke daerah lainnya  Dari  sanalah  tahu  betapa  banyak penyelewengan kesewenangwenangan para lurah munafik Soe Hok Gie seorang aktivis hidup  tahun enam puluhan Terletak era paling gelap sejarah modern Indonesia  GIE  adalah  interpretasi  terjadi berdasarkan jurnalnya Guru  Bangsa  Tjokroaminoto  menceritakan tentang setelah lepas era tanam paksa akhir tahun 1800  Hindia  Belanda  memasuki  babak  baru berpengaruh  dalam  kehidupan  masyarakatnya dengan gerakan politik etis dilakukan pemerintah Belanda Tetapi kemiskinan masih banyak terjadi Rakyat  banyak  belum  mengenyam  pendidikan kesenjangan sosial antaretnis kasta masih terlihat jelas
d) Stemming, merupakan proses  dalam pra-pemrosesan  teks  yang  bertujuan untuk  mengubah  kata-kata  menjadi bentuk  dasarnya  yang  disebut  "kata dasar" atau  "akar  kata"(Guterres  et  al., 2019).  Tujuan  dari  stemming  adalah untuk  mengurangi  variasi  bentuk  kata dalam  teks  sehingga  kata-kata  dengan akar  yang  sama  dianggap  sebagai entitas yang sama, meskipun ada variasi bentuk  morfologis.  Penelitian  ini, menggunakan  library  Sastrawi  untuk melakukan  stemming  pada  sinopsis film.  Sastrawi  merupakan  library pemrosesan  bahasa  Indonesia  yang dirancang  khusus  untuk  memenuhi kebutuhan  pemrosesan  teks  dalam bahasa Indonesia,
termasuk
stemming(Rahmawati & Santoso, 2023).
Stemming  menggunakan  aturan  dan algoritma  linguistik  untuk  menghapus imbuhan  (affixes)  pada  kata-kata  dan menghasilkan  akar  kata  yang  umum. Proses  stemming  dapat  melibatkan
pemangkasan (trimming) imbuhan kata-kata, penggantian imbuhan dengan bentuk dasar yang tepat, atau kombinasi keduanya.
Tabel 5. Hasil Stemming Sinopsis raden, mas, said, putra, sulung, tumenggung, wilarikta,  raja,  majapahit,  kuasa,  wilayah, tuban, keluarga, miskin, derita, busung, lapar, prihatin, hati, nurani, gugah, tolong, kemudian,  coba,  diamdiam,  ambil,  makan, lumbung,  orang,  tua,  buat,  tuju,  orang,  tua, hukum,  sekap,  gudang,  makan,  sejak,  jadi, rm,  said,  tumbuh,  dewasa,  betah,  tinggal, rumah, ia, kelana, daerah, daerah, dari, sana, betapa,  seleweng,  kesewenangwenangan, lurah, munafik soe,  hok,  gie,  aktivis,  hidup,  enam,  puluh, letak, era, gelap, sejarah, modern, indonesia, gie, interpretasi, dasar, jurnal guru,  bangsa,  tjokroaminoto,  cerita,  lepas, era,  tanam,  paksa,  1800,  hindia,  belanda, pasuk,  babak,  pengaruh,  hidup,  masyarakat, gera,  politik,  etis,  perintah,  belanda,  tetapi, miskin,  rakyat,  kenyam,  didik,  senjang, sosial, antaretnis, kasta

## 3. Modelling
Pada tahapan ini, dimodelkan sebuah model  jaringan  saraf  rekuren  (RNN) dengan  arsitektur  STM  (Long  Short-Term Memory)  untuk  memprediksi  genre  film berdasarkan sinopsisnya. Model ini dirancang dengan tujuan untuk menggabungkan  kecerdasan  buatan  dan pemrosesan  bahasa  alami  dalam  upaya meningkatkan kualitas sistem rekomendasi film, dengan menggunakan library TensorFlow  untuk  memodelkan  jaringan saraf  rekuren.  Model  ini  terdiri  dari beberapa  layer  yang  berfungsi  untuk memproses dan mempelajari pola dari data sinopsis film.
Pertama,  terdapat  layer  embedding yang  bertugas  mengonversi  kata-kata dalam sinopsis menjadi representasi vektor numerik. Kemudian, layer LSTM digunakan  untuk  memahami  urutan  kata- kata dan mempertahankan informasi jangka panjang.  Proses  ini  memungkinkan  model untuk memahami konteks dan relasi antara kata-kata dalam sinopsis film.
Selanjutnya,  terdapat  layer  dense dengan  fungsi  aktivasi  ReLU  yang
bertindak sebagai layer tersembunyi dalam model.  Layer  ini  membantu  dalam mengenali pola-pola kompleks dan memperkuat  fitur  yang  diekstraksi  dari layer LSTM sebelumnya.
Terakhir, terdapat layer dense output dengan  fungsi  aktivasi  softmax  untuk menghasilkan prediksi genre film. Layer ini memberikan probabilitas untuk setiap genre film  berdasarkan  sinopsis  yang  diberikan, sehingga kita dapat mengidentifikasi genre yang  paling  mungkin  sesuai  dengan sinopsis film.
Tabel 6. Model LSTM Layer Nilai Embedding input_dim=5000, output_dim=16 LSTM 64 Dense 128, activation='relu' Dense 5, activation='softmax'

## 4. Evaluasi
Pertama,  didefinisikan  fungsi  loss
(loss function) yang akan digunakan dalam pelatihan model menggunakan categorical_crossentropy karena jenis klasifikasi  yang  digunakan  multi  kelas,  di mana label target diubah menjadi representasi one-hot encoding.
Selanjutnya, menentukan metrik yang akan digunakan  untuk  mengukur  kinerja  model selama  pelatihan  dan  pengujian.  Dalam penelitian ini, menggunakan metrik accuracy (akurasi) yang mengukur persentase  keberhasilan  dalam  klasifikasi dengan benar.

## HASIL DAN PEMBAHASAN
Hasil  uji  pada  klasifikasi  dari model yang  digunakan,  telah  diukur  nilai  akurasi dan  loss  dari  metode  LSTM.  Tabel  7 memperlihatkan hasil klasifikasi menggunakan metode LSTM. Tabel 7. Hasil Uji Loss dan Accuracy Epoch Loss Accuracy 1 1.6101 0.1903 2 1.6063 0.2376 3 1.6499 0.3557 4 1.4392 0.4117 5 1.1555 0.4801
6 0.9392 0.4975 7 0.8180 0.5771 8 0.7089 0.6468 9 0.5358 0.7649 10 0.3745 0.8122 11 0.2639 0.9167 12 0.2294 0.9403 13 0.1379 0.9689 14 0.0752 0.9851 15 0.0506 0.9876 Dalam  tabel  tersebut,  terlihat  bahwa loss dan akurasi mengalami perubahan pada setiap epoch .  Pada  awal  pelatihan  yaitu pada epoch 1-3,  loss  dan  akurasi  masih rendah. Namun, seiring berjalannya pelatihan,  loss  semakin  berkurang  dan akurasi semakin meningkat secara signifikan.
Pada epoch 11,  akurasi  telah mencapai sebesar 0.9167. Dan pada epoch 15,  akurasi  terus  meningkat  menjadi 0.9876. Hal ini menunjukkan bahwa model telah mengalami peningkatan secara signifikan  selama  dilakukannya  proses pelatihan.
Setelah  melakukan  uji  coba  dengan mengubah epoch yang  berbeda-beda, terlihat hasil akurasi yang paling baik 98% dengan melakukan sebanyak 15 kali epoch

## SIMPULAN
Dalam  penelitian  ini  dilakukan percobaan  mengenai  penggunaan  metode LSTM  untuk  klasifikasi  multi  kelas, didapatkan kesimpulan sebagai berikut:
1. Metode  LSTM  data  diterapkan  pada model  untuk  proses  klasifikasi  pada sinopsis  film  menggunakan  data  dari situs  Kaggle  sebanyak  1005  data  judul film dan sinopsisnya.
2. Hasil  uji  coba  pada  metode  LSTM memperoleh  hasil  akurasi  sebesar  98% dan loss sebesar 5%.

## DAFTAR PUSTAKA
Aditya  Quantano  Surbakti,  Regiolina Hayami, & Januar Al Amien. (2021). Analisa  Tanggapan  Terhadap  Psbb Di  Indonesia  Dengan  Algoritma Decision  Tree  Pada  Twitter. Jurnal CoSciTech  (Computer  Science  and
Information  Technology) , 2 (2),  91–
97.
https://doi.org/10.37859/coscitech.v2
i2.2851
Amrustian,  M.  A.,  Widayat,  W.,  &
Wirawan,  A.  M.  (2022).  Analisis Sentimen Evaluasi Terhadap Pengajaran  Dosen  di  Perguruan Tinggi Menggunakan Metode LSTM. JURNAL  MEDIA  INFORMATIKA BUDIDARMA , 6 (1), 535. https://doi.org/10.30865/mib.v6i1.35 27 Arief, B., Kholifatullah, H., & Prihanto, A. (2023).  Penerapan  Metode  Long Short Term Memory Untuk Klasifikasi Pada Hate Speech. Journal of Informatics and Computer
Science , 04 .
Astari,  Y.,  &  Wahib  Rozaqi,  S.  (2021). Analisis  Sentimen  Multi-Class  pada Sosial  Media  menggunakan  metode Long  Short-Term  Memory  (LSTM). Jurnal  Linguistik  Komputasional ,
4 (1).
Dwi,  R.,  Santosa,  W.,  Arif  Bijaksana,  M., & Romadhony,
A. (n.d.).
Implementasi Algoritma Long Short- Term Memory (LSTM) untuk Mendeteksi  Penggunaan  Kalimat Abusive Pada Teks Bahasa
Indonesia.  In Jurnal  Tugas  Akhir Fakultas Informatika (Vol. 12, Issue 2020).
Gunawan,  R.,  &  Kristian,  Y.  (2020). Automatic  Parental  Guide  Scene Classification  Menggunakan  Metode Deep Convolutional Neural Network
Dan  LSTM. Journal  of  Intelligent System  and  Computation , 2 (2),  86– 90. https://doi.org/10.52985/insyst.v2i2. 124
Guterres,  A.,  Gunawan,  &  Santoso,  J.
(2019).  Stemming  Bahasa  Tetun Menggunakan Pendekatan Rule Based. Teknika , 8 (2),  142–147. https://doi.org/10.34148/teknika.v8i2 .224
Hermanto, D. T., Setyanto, A., & Luthfi, E. T.  (2021).  Algoritma  LSTM-CNN untuk  Binary  Klasifikasi  dengan Word2vec  pada  Media  Online. Creative  Information  Technology Journal , 8 (1), 64. https://doi.org/10.24076/citec.2021v 8i1.264
Jamaluddin,  T.,  Arif  Bijaksana,  M.,  & Asror, I.  (2020). Perbandingan Algoritma  Sentencepiece  BPE  dan
Unigram  Pada  Tokenisasi  Artikel
Bahasa  Indonesia. E-Proceeding  of Engineering , 8323–8331.
Khomsah,  S.,  &  Agus  Sasmito  Aribowo.
(2020).  Text-Preprocessing  Model Youtube  Comments  in  Indonesian. Jurnal RESTI (Rekayasa Sistem Dan Teknologi Informasi) , 4 (4), 648–654. https://doi.org/10.29207/resti.v4i4.20 35
Ningrum, A. A., Syarif, I., Gunawan, A. I., Satriyanto, E., & Muchtar, R. (2021).
Algoritma  Deep  Learning-LSTM untuk Memprediksi Umur Transformator. Jurnal Teknologi Informasi Dan Ilmu Komputer , 8 (3),
539.
https://doi.org/10.25126/jtiik.202183
4587
Nurlaela,  D.  (2020).  Penerapan  Adaboost Untuk  Meningkatkan  Akurasi  Naive Bayes  Pada  Prediksi  Pendapatan Penjualan  Film. INTI  Nusa  Mandiri ,
14 (2),
181–188. https://doi.org/10.33480/inti.v14i2.1
220
Rahmawati,  L.,  &  Santoso,  D.  B.  (2023).
Implementasi  Metode  Naive  Bayes Untuk Klasifikasi Ulasan Aplikasi E- Commerce Tokopedia Implementation  Of  Naive  Bayes Method For Classification Of
Tokopedia E-Commerce Application Review. Journal  of  Information Technology  and  Computer  Science (INTECOMS) , 6 (1).
Rolangon, A., Weku, A., & Sandag, G. A.
(2023). Perbandingan Algoritma LSTM  Untuk  Analisis  Sentimen

## Pengguna Twitter Terhadap Layanan
Rumah Sakit Saat Pandemi Covid-19.
TeIKa , 13 (01), 31–40.
https://doi.org/10.36342/teika.v13i01 .3063 Setyo  Nugroho,  K.,  Akbar,  I.,  &  Nizar Suksmawati,  A.  (2021).  Deteksi
Depresi  Dan  Kecemasan  Pengguna
Twitter  Menggunakan  Bidirectional
Lstm. The  4th  Conference  on
Innovation and Application of Science and Technology (CIASTECH
2021) , 287–296.
Uly,  N.,  Hendry,  H.,  &  Iriani,  A.  (2023).
CNN-RNN Hybrid Model for Diagnosis  of  COVID-19  on  X-Ray Imagery. Digital Zone: Jurnal Teknologi Informasi Dan Komunikasi , 14 (1), 57–67.
https://doi.org/10.31849/digitalzone. v14i1.13668