## Analisis Sentimen Publik Twitter terhadap Pemilu 2024 menggunakan Model Long Short Term Memory

## Sentiment Analysis Public Twitter on 2024 Election using the Long
Short Term Memory Model
1 Dimas Anugrah Firdlous*, 2 Rian Andrian
12 Pendidikan Sistem Dan Teknologi Informasi, Kampus Purwakarta, Universitas Pendidikan Indonesia
Jalan Veteran No.8, Nagri Kaler, Kec. Purwakarta, Kabupaten Purwakarta, Jawa Barat 41115, Indonesia
*e-mail: firdlous@upi.edu
( received : 7 Juli 2022, revised : 18 Oktober 2022 , accepted : 7 Desember 2022)

## Abstrak
Sebagai  Negara  Demokrasi  pada  Tahun  2024  merupakan  tahun  politik  bagi  Indonesia  dikarenakan akan  diadakannya  pemilu serentak  dimulai  dari  pejabat  dari  daerah hingga  presiden,  oleh  karena itu menimbulkan banyak reaksi yang beragam di sosial media terutama twitter yang bisa memunculkan berbagai  macam  opini,  tidak  hanya  opini  yang  positif  tapi  juga  yang  negatif  sehingga  menjadi  hal menarik  untuk  dikaji,  Kecenderungan  pengguna  Twitter  untuk  memposting  konten  dapat  diketahui melalui  analisis  sentimen,  maka  tujuan  penelitian  ini  adalah  untuk  mengetahui  sentimen  pengguna twitter  terhadap  pemilu  2024  bernilai  negatif  atau  positif,  langkah-langkah  dalam  penelitian  ini dimulai dengan pengumpulan data tweet, melakukan preprocessing text mining kemudian memasukan label lexicon  based  feature, membangun  model  dengan Long  Short  Term  Memory (LSTM)  dan melakukan  evaluasi  model  dengan confusion  matrix tool  yang  digunakan  pada  penelitian  ini menggunakan google  collaboratory, analis  sentimen  dilakukan  dengan  858  data  hasil  proses preprocessing dengan  perbandingan  80%  data  train  dan  20%  data  uji menghasilkan  akurasi  sebesar 78% dengan sentimen positif berjumlah 52,2 %, sentimen yang termasuk kedalam positif kebanyakan berisi tentang dukungan untuk menyukseskan pemilu, serta informasi terkait pemilu, dan negatif 37% yang  termasuk  kedalam  sentimen  negatif  dalam  penelitian  ini  antara  lain  tweet  dengan  kata-kata kotor, caci maki, dan penghinaan terhadap partai politik  dan netral sebesar 10,8%.
Kata kunci: Pemilu 2024, Analisis Sentimen, Twitter, LSTM

## Abstract
As  a  Democratic  State  in 2024  is  a  political  year  for  Indonesia  because  there  will  be  simultaneous elections starting from officials from the regions to the president, therefore it causes a lot of diverse reactions  on  social  media,  especially  Twitter  which  can  give  rise  to  various  kinds  of  opinions,  not only positive but also positive opinions. also negative ones so that it becomes an interesting thing to study, the tendency of Twitter users to post content can be known through sentiment analysis, so the purpose of this study is to find out the sentiment of twitter users towards the 2024 election is negative or  positive,  the  steps  in  this  study  begin  with  data  collection  tweets,  preprocessing  text  mining  and then entering lexicon based feature labels, building a model with Long Short Term Memory (LSTM) and evaluating the model with the confusion matrix tool used in this study using google collaboratory, sentiment analysis is carried out with gan 858 data from the preprocessing process with a comparison of  80%  of  train  data  and  20%  of  test  data  resulted  in  an  accuracy  of  78%  with  positive  sentiment amounting  to  52.2%,  sentiment  that  was  included  in  the  positive  mostly  contained  support  for  the success  of  the  election,  as  well  as  information  related  to  the  election,  and  37%  negative  sentiment which is included in the negative sentiment in this study include tweets with dirty words, misguiding opinions, and making fun of political and neutral parties by 10.8%.
Keywords: 2024 Election, Sentiment Analysis, twitter, LSTM

## 1 Pendahuluan
Sebagai  negara  demokrasi,  penyelenggaraan  pemilu  merupakan  prasyarat  penting  bagi terciptanya  negara  demokrasi  [1].  Demokrasi  di  Indonesia  diwujudkan  dalam  pemilihan  umum (pemilu)  presiden,  kepala  daerah,  dan  anggota  parlemen  yang  berlangsung  setiap  lima  tahun  sekali. Tahun 2024 merupakan tahun politik bagi Indonesia karena KPU akan menyelenggarakan pemilihan umum pada tahun 2024 seperti Dewan Perwakilan Rakyat  (DPR RI) atau Dewan Perwakilan Rakyat Daerah  (DPRD)  tingkat  provinsi,  kabupaten,  atau  kota  serta  pemilihan  presiden  dan  wakil  presiden periode  2024-2029.  Kampanye  politik  merupakan  jalan  bagi  aktor  politik  untuk  memasuki  arena politik guna mendapatkan suara rakyat [2].
Tahun  politik  menjadi  sebuah  tahun  yang  seringkali ditunggu  oleh  sebagian  masyarakat  karena setiap mendekati tahun politik di setiap gelarannya pasti akan banyak sebuah fenomena atau peristiwa politik yang unik terjadi seperti di tahun-tahun sebelumnya salah satunya adalah komentar komentar yang  beragaram  dari  masyarakat.  Dalam  memasuki  tahun-tahun  politik  saat  ini  akan  banyak bertebaran  informasi  dan  komentar  dari  masyarakat  terhadap  pelaksanaan  pemilu,  komentar  atau pendapat  yang  disampaikan  akan  sangat  beragam  dimulai  dari  dukungan  terhadap  pelaksanaan pemilu,  penggiringan  opini  publik,  ujaran  kebencian  dan  komentar-komentar  lainnya.  kemajuan teknologi saat ini mengakibatkan penyampaian pendapat dapat dengan mudah dipublikasikan melalui media sosial. salah satunya adalah melalui media twitter, twitter menjadi salah satu media sosial yang paling  sering  digunakan  masyarakat  dalam  mengemukakan  pendapatnya  karena  dianggap  bebas. Hingga  saat  ini  media  twitter  menjadi  media  yang  sangat  bebas  dan  luas  dalam  menyampaikan informasi  sehingga  dalam  memasuki  tahun  politik  ini  akan  ada  banyak  asumsi  dari  masyarakat terhadap pemilu 2024, komentar-komentar yang diberikan sangatlah beragam sehingga menimbulkan fenomena  politik,  dikarenakan  komentar  yang  diberikan  setiap  individu  unik  dan  beragam  maka diperlukan  sebuah  analisa  publik  terkait  pendapat  pelaksanaan  pemilu  2024,  dengan  melakukan analisis  opini  masyarakat  di  media  sosial  twitter  terhadap  pemilu  2024  nanti  kita  dapat  mengetahui respon  masyarakat  Indonesia  terhadap  gelaran  tersebut  seperti  apa,  selain  itu  dapat  dijadikan  acuan untuk terhindar dari berita hoax , penggiran opini negatif, dan ujaran kebencian kepada satu pihak.. Berdasarkan  latar  belakang  di  atas,  penelitian  ini  bertujuan  untuk  mengetahui  sentimen masyarakat khususnya pengguna twitter terhadap pemilu 2024 yang bersifat negatif atau positif yang kemudian penelitian ini dapat digunakan untuk penelitian lebih lanjut dengan menggunakan algoritma Long  Short  Term  Memory (LSTM),  dan  digunakan  sebagai  acuan  untuk  membantu  pemahaman masyarakat dalam konteks politik dengan batasan pemodelan yang dilakukan merupakan single layer tanpa  dilakukan hyperparameter  tunning .  Dalam  implementasinya,  penelitian  ini  digunakan google collaboratory sebagainya toolsnya dan Crawling data  melalui  API  twitter  serta  menggunakan pendekatan Lexicon  Based  Features untuk  mengekstraksi  fitur  makna  kata  dengan  sentimen  negatif atau  positif,  sehingga  peran  sumber  leksikal  menjadi  tolak  ukur  utama  [3].  Sedangkan  untuk klasifikasi postingan Twitter dengan sentimen negatif atau positif, menggunakan metode Long Short Term  Memory (LSTM). Long  Short  Term  Memory (LSTM)  merupakan  kesepakatan  berdasarkan Deep  Learning yang  merupakan  varian  dari Recurrent  Neural  Network (RNN).  Pada  LSTM, modifikasi dilakukan pada RNN dengan menambahkan sel memori yang dapat menyimpan informasi dalam waktu yang lama [3].

## 2 Tinjauan Literatur
Long Short Term Memory (LSTM) adalah sejenis jaringan saraf berulang strukturnya terdiri atas terdiri atas neural network dan beberapa blok memori yang berbeda. Dalam Recurent Neural Network (RNN) output dari langkah terakhir diumpankan sebagai input pada langkah saat ini sedangkan dalam LSTM  Informasi  yang  dikumpulkan  oleh  algoritma  LSTM  kemudian  akan  disimpan  oleh  sel  dan manipulasi  memori  dilakukan  oleh  komponen  yang  disebut  dengan gate .  Ada  tiga  jenis  gate  pada algoritma  LSTM,  di  antaranya Forget  gate,  Input  gate,  dan    Output  gate .  LSTM  dirancang  oleh Hochreiter  &  Schmidhuber.  LSTM  mengatasi  masalah  ketergantungan  jangka  panjang Recurent Neural  Network (RNN)  di  mana  RNN  tidak  dapat  memprediksi  kata  yang  disimpan  dalam  memori jangka panjang tetapi dapat memberikan prediksi yang lebih akurat dari informasi terbaru. RNN tidak memberikan kinerja yang efisien. Sehingga algoritma LSTM memiliki kelebihan dapat secara default
http://sistemasi.ftik.unisi.ac.id
Hasil Sentimen Modelling : LSTM Evaluasi Model
Pembobotan Sentimen Text Preprocessin Pengumpulan Data
menyimpan  informasi  untuk  jangka  waktu  yang  lama  sehingga  digunakan  untuk  memproses, memprediksi,  dan  mengklasifikasikan  berdasarkan  data,  akan  tetapi  karena  kelebihan  tersebut  maka terjadi  peningkatan  kompleksitas  komputasi  dibandingkan  dengan  RNN  karena  lebih  banyak parameter untuk dipelajari. Memori yang dibutuhkan lebih tinggi daripada RNN konvensional karena adanya beberapa memori sel.
Setelah kita melakukan pemodelan sebuah data maka nantinya kita memerlukan sebuah evaluasi performa model yang telah kita buat dalam pemodelan klasifikasi kinerja sebuah algoritma biasanya diukur melalui confusion matrix yaitu pengukuran performa untuk klasifikasi machine learning yang kemudian akan mengukur Recall, Precision, Specificity, Accuracy, dan AUC-ROC Beberapa Penelitian serupa yang menggunakan analisis sentimen untuk topik politik atau pemilu yang telah dilakukan sebelumnya antara lain Analisis Persepsi Publik terhadap Pemilu 2019 di Media Sosial  Twitter  Menggunakan Naive  Bayes tahun  2019  yang  diteliti  oleh  Cahyo  Prianto  pada  tahun 2019  dimana  masalah  yang  diangkat  terkait  dengan  publik  persepsi  pelaksanaan  pemilu.  dengan pelabelan  manual  oleh  2  orang  ahli  pada  tingkat  akurasi  klasifikasi Naive  Bayes sebesar  81%  pada dataset  latih  dan  76%  pada  dataset  pengujian,  keterbatasan  penelitian  ini  adalah  pengumpulan  data yang  masih  tergolong  kecil  yaitu  221  data.  Selanjutnya  sentimen  calon  presiden  dan  wakil  presiden periode 2019-2024 pasca debat pilpres di Twitter yang dilakukan oleh Rizka Ardiansyah pada tahun 2019  yang  bertujuan  untuk  merangkum  dan  menyimpulkan  opini  publik  yang  disuarakan  melalui media sosial Twitter terkait pemilihan calon Presiden. dan Wakil Presiden Indonesia periode 2019.  - 2024 pasca debat Pilpres dengan ditemukannya pasangan Joko Widodo dan Ma'aruf Amin, sentimen paling  positif  adalah  25%  dan  sentimen  negatif  hanya  4,5%.  Sedangkan  pada  dataset  Prabowo Subianto dan Sandiaga Uno sentimen positif sebesar 5,1% dan sentimen negatif sebesar 2,5%.  Yulia Astari,dkk.  yang  melakukan  penelitian  dengan  judul  Analisis  Sentimen  Multi-Class  pada  Sosial Media  menggunakan  metode Long  Short-Term  Memory (LSTM)  di  mana  dalam  penelitian  tersebut didapatkan akurasi sebesar 91,9% dengan melakukan beberapa pengujian sampel pada dataset.
Dari  literature  diatas  terkait  penelitian-penelitian  yang  telah  dilakukan  sebelumnya  kebanyakan menggunakan model algoritma machine learning dan hanya penelitian Yulia,dkk yang menggunakan model deep learning dengan algoritma LSTM yang menghasilkan nilai akurasi yang tinggi, sehingga pada penelitian ini akan dilakukan analisis sentimen dengan pendekatan deep learning dan algoritma LSTM  seperti  yang  dilakukan  Yulia,dkk.  namun  pada  penelitian  ini  akan  dicoba  dengan  satu  kelas dan  satu  kali  ujicoba  dengan  pembobotan  nilai  berdasarkan  kamus  data  dan  nantinya  akan  dilihat perbedaan nilai akurasi yang dihasilkan.

## 3 Metode Penelitian
Tahapan-tahapan  yang  akan  dilakukan  pada  penelitian  ini  dapat  dilihat  pada  Gambar  1. Penelitian dimulai dengan melakukan pengumpulan data.

## Gambar 1. Metode Penelitian

## 3.1 Pengumpulan Data
Crawling adalah pengumpulan data di situs web dengan memasukkan Uniform Resource Locator (URL).  URL  ini  adalah  referensi  untuk  menemukan  semua hyperlink di  situs  web.  Kemudian pengindeksan  dilakukan  untuk  menemukan  kata-kata  dalam  dokumen  pada  setiap  tautan  yang  ada. Data yang diambil adalah tweet yang terdapat pada media sosial Twitter dengan menggunakan media Twitter API. Akses terhadap tweet memerlukan hak akses berupa kunci konsumen, rahasia konsumen,
token  akses,  dan  rahasia  token  akses.  Kata  kunci  yang  menjadi  kata  kunci  adalah  sebagai  berikut: pemilu, pemilu 2024, 2024.
3.2 Text Preprocessing Tahap preprocessing dilakukan untuk mengolah data mentah menjadi kumpulan data yang siap digunakan. beberapa tahapan preprocessing yang dilakukan pada penelitian ini, yaitu:
1) Menangani Duplikat: tahap lagu yang dirayapi yang memiliki banyak kemungkinan dalam pengumpulan data.
2) Case folding : mengubah teks dalam dokumen menjadi bentuk standar, yaitu huruf kecil.
3) Cleaning : proses menghilangkan komponen-komponen tertentu yang terdapat dalam tweet yaitu Uniform Resource Locator (URL), username, RT (Retweet), karakter HTML, dan hashtag.
4) Tokenize : proses memecah teks menjadi kata-kata, dengan pembatasan tanda baca dan spasi.
5) Stopword Removal : pada tahap ini akan dilakukan penghapusan kata berdasarkan kata-kata yang terdapat pada stoplist.
6) Stemming : Proses memecah kata menjadi tenses dasar.

## 3.3  Pembobotan Sentimen
Langkah  pertama  dalam  proses  pembobotan  ini  adalah  dengan  mengimplikasikan  kamus  atau leksikon yang mengandung sentimen, atau yang disebut kamus sentimen. Dalam penelitian ini l exicon yang  digunakan  berasal  dari  https://github.com/fajri91/InSet  dimana  terdapat  dua lexicon  inset yaitu negatif dengan nilai -1 sampai 5 dan positif dengan nilai 1 sampai 5.

## 3.4 Analisis Sentimen
Dalam  penelitian  ini  analisis  sentimen  dilakukan  dengan  hasil  dari  label lexicon  based  feature yaitu  dengan  rentang  -1  sampai  -5  akan  termasuk  ke  dalam  sentimen  negatif,  nilai  0  netral,  dan  1 sampai 5 masuk ke dalam sentimen positif.

## 3.5 Modeling
Dalam  penelitian  ini  akan  dilakukan  modeling  dengan  menggunakan  algoritma deep  learning Long Short Term Memory (LSTM) . sebelum dilakukan modeling data akan dibagi kedalam data train data test serta tidak akan dilakukan metode hyperparameter tunning.

## 3.6  Evaluasi Model
Dalam penelitian kali ini untuk mengevaluasi model yang telah dibuat digunakan confusion matrix yaitu pengukuran performa untuk masalah klasifikasi machine learning dimana keluaran dapat berupa dua kelas atau lebih sebagai derajat evaluasi untuk menghitung akurasi yang dihasilkan secara aktual selain itu juga digunakan laporan klasifikasi accuracy, recall, precision, dan F1 Score .

## 4 Hasil dan Pembahasan
Pada    bagian    ini    akan    dibahas  terkait  hasil  penelitian  yang  telah  dilakukan  dimulai  dari  tahapan pengumpulan  data, text preprocessing yang  dilakukan  terhadap  data  yang  digunakan,  pembobotan sentimen, hasil analisis sentimen berdasarkan lexicon, modeling LSTM,  dan Evaluasi model.

## 4.1 Hasil Pengumpulan Data
Dalam  Penelitian  ini  dilakukan  teknik  crawling  data  twitter  dengan  memanfaatkan  API  dengan menggunakan pemrograman python dengan tools yang digunakan adalah google collaboratory yang disediakan  oleh  Twitter  Development, crawling  data yang  dilakukan  dalam  penelitian  ini menggunakan kata kunci pemilu2024,pemilu,dan 2024 dengan didapatkan hasil sebanyak 859 cuitan pengguna terhadap pemilu 2024.

## 4.2 Hasil Text Preprocessing
Pada penelitian ini dilakukan Text Preprocessing terhadap 859 data mentah dengan tahapan pertama adalah  melakukan,  melakukan  koversi  huruf  menjadi lowercase(case  folding), menghapus  data duplikat  dan  inkonsisten (data  cleaning), melakukan  pemisahan  kata  dalam  suatu  kalimat ( tokenizing), roses filtering, pemilihan kata-kata penting dari hasil token yaitu kata-kata apa saja yang di gunakan untuk mewakili dokumen ( stopword removal), dan proses menghilangkan infleksi kata ke bentuk dasarnya ( stemming) , berikut merupakan hasil dari proses text proccesing dapat dilihat pada gambar 2 dan gambar 3.
http://sistemasi.ftik.unisi.ac.id
Gambar 2. Teks asli
Gambar 3. Hasil Preprocessing

## 4.3 Pembobotan Sentimen
Dalam melakukan labeling atau pembobotan nilai sentimen dalam penelitian ini menggunakan sebuah metode yang disebut lexicon based features yaitu sebuah kamus data kata yang sudah memiliki label. Lexicon Based Features yang digunakan dengan terdiri dari 3.609 kata positif dan  6.609  kata  negatif  dengan  bobot  mulai  dari  -5  hingga  +5,  berikut  beberapa  contoh  bobot nilai kata dalam penelitian kali ini ditunjukan pada Tabel 1.
Tabel 1. Pembobotan Lexicon Based Feature InSet Kata Sentimen Bobot Hilang nyawa gila nelangsa terimakasih maaf berlangganan Negatif
Negatif Negatif Positif
Positif Positif -5 -4 -3 5 3
2

## 4.4 Hasil Analisis Sentimen
Hasil sentimen didapatkan dengan pendekatan lexicon based feature sehingga data twitter yang sudah didapatkan akan langsung dilakukan labeling berdasarkan kamus data yang tersedia, berikut hasil analis sentimen sebagai berikut di tunjukan oleh Gambar 4.

## Gambar 4. Sentimen Analisis
Dari diagram lingkaran di atas didapatkan bahwa  sebanyak 52,2% memberikan sentimen positif, 37% sentimen negatif dan 10,2% memiliki sentimen netral. Berikut merupakan beberapa tweet berdasarkan kategori sentimennya di tunjukan pada Tabel 2.
Tabel 2. Hasil Sentimen
Tweet Sentimen
mendukung suksesnya penyelenggaraan pemilu dan pemilihan senada august mellaz  meyakini  dengan  dukungan  media  sosialisasi  kepemiluan  dapat semakin  massif  sementara  itu  metro  tv  yang  dipimpin  direktur  utama  don bosco selamun berterima kasih atas penerimaan kpu
ganesha id mereka memang sampah masyarakat yang pada pemilu inshaallah akan musnah seperti musnahnya gerombolan cebonk cebonk puan mengingatkan agar anggaran pemilu dikelola secara efektif dan efisien serta  dimaksimalkan  sesuai  dengan  kebutuhan  sejak  dimulainya  tahapan pemilu pada juni
bagi anda kerja pak anies top markotop tanpa kurang sedikitpun tetapi untuk kerja  pak  jokowi  bagi  anda  nol  besar  tanpa  ada  benar  sedikitpun  anda memang  luar  biasa  sangat  layak  untuk  mencalonkan  diri  sbg  capres  di pemilu nanti dan aku memilih anda itu jika anda lolos
Positif Negatif Positif Negatif
Dari  Tabel  1  kita  melihat  beberapa  tweet  yang  termasuk  ke  dalam  sentimen  positif  atau negatif  dari  contoh  pada  tabel  1  sentimen  positif  mengarah  kepada  ajakan  untuk  menyukseskan pemilu  2024  sedangkan  untuk  sentimen  negatif  mengarah  kepada  caci  maki  terhadap  suatu golongan. Berdasarkan pada gambar 4. dan tabel 1 kita bisa melihat bawa masyarakat cenderung memberikan  pendapat  positif  itu  lebih  tinggi  sedikit  dibandingkan  dengan  pemberian  pendapat negatif.

## 4.5 Hasil Modeling LSTM
Pada penelitian kali ini digunakan LSTM single layer dengan teknik membagi data kedalam kelompok training dan testing dengan  presentase  data  train  dan  data  test  adalah  8:2  yaitu  80% untuk data training dan 20% untuk testing dengan hasil yang didapatkan untuk training accuracy dan validation  accuracy ditunjukan  Gambar  5.  untuk  pengecekan  terhadap  model  yang  dibuat apakah terjadi sebuah kondisi underfitting atau overfitting.
Gambar 5. Train Validation Akurasi
Dari Gambar 6 kita dapat melihat dan menyimpulkan bahwa model yang dibuat sudah cukup baik  karena  grafik  menunjukkan  bawa  ketika  akurasi  data  latih  naik  maka  validasinya juga  ikut naik sehingga tidak terjadi underfitting ataupun overfitting.
4.6 Evaluasi Model
Pada  penelitian  kali  evaluasi  model  yang  digunakan  adalah  menggunakan confusion  matrix dan classification  report berupa accuracy,  precission,  recall, dan F-Measure. Gambar  7.  Akan menunjukkan confusion matrix
Gambar 6. Confusion Matrix
Dari Hasil confusion matrix yang di tunjukan gambar 7 dihasilkan true positive 26, false positive 9, true negative 37, dan false negative 2 sehingga dapat kita ambil kesimpulan bahwa data model
http://sistemasi.ftik.unisi.ac.id
yang kita lakukan sudah cukup baik karena tingkat keakuratan confusion matrix sudah cukup tinggi, selanjutnya untuk laporan klasifikasi yang dihasilkan di tunjukan oleh tabel 3.
Tabel 3. Classification Report precision Recall F1-Score Support 0 1 2 Accuracy Macro avg Weighted avg 0.84 0.50 0.77 0.70 0.78 0.72 0.29 0.93 0.64 0.78 0.78 0.36 0.84 0.78 0.66 0.77 36 7 40 83 83 83
Dari  Tabel  2  di  atas  kita  dapat  melihat  bahwa  akurasi  yang  dihasilkan  sebesar  78%  nilai akurasi yang diperoleh sudah cukup baik namun masih lebih rendah dibanding penelitian sejenis dengan  algoritma  yang  sama  seperti  yang  dilakukan  oleh  Yulia  Astari,dkk.  yang  melakukan penelitian dengan judul Analisis Sentimen Multi-Class pada Sosial Media menggunakan metode Long Short-Term Memory (LSTM) di mana dalam penelitian tersebut didapatkan akurasi sebesar 91,9%.  Penelitian  tersebut  memiliki  nilai  akurasi  lebih  tinggi  dikarenakan  melakukan  5  kali  uji coba dengan berbagai parameter berbeda dengan penelitian ini yang hanya melakukan satu kali uji coba tanpa melakukan Hyperparameter Tunning.

## 5 Kesimpulan
Penelitian untuk melakukan analisis sentimen terhadap pemilu 2024 dengan menggunakan data tweet  pada  twitter  telah  dilakukan  terhadap  858  data  twitter  terkait  dengan  pemilu  2024  dapat disimpulkan  bahwa  sebanyak  52,2%  masyarakat  menyambut  pemilu  2024  dengan  positif  dan  37% pengguna twitter menanggapinya dengan negatif kemudian sebanyak 10 % bersikap netral, selain itu grafik training dan validation akurasi  yang  dihasilkan  juga  sudah  baik  karena  tidak  mengalami overfitting dan underfitting , dan untuk akurasi dengan model LSTM ini dihasilkan sebesar 78% nilai ini sudah cukup baik dan tinggi dalam menghasilkan sebuah model prediksi, akurasi yang dihasilkan memiliki nilai yang lebih rendah dibandingkan dengan penelitian sejenis lainnya diduga karena pada penelitian  ini  hanya  dilakukan  satu  kali  uji  coba  terhadap  satu  parameter,  dan  tidak  dilakukannya metode hyperparamater  tunning untuk  meningkatkan  nilai  akurasi.  Dalam  penelitian  kali  ini memiliki  beberapa  keterbatasan  di  antaranya  adalah  hanya  melakukan  satu  kali  uji  coba,  objek penelitian  hanya  difokuskan  pada  media  twitter,  serta  kurangnya  eksplorasi  terhadap  data  yang diperoleh, serta pelabelan sentimen hanya memanfaatkan lexicon based fetaures, oleh karena itu untuk Penelitian sejenis  selanjutnya  di  masa  mendatang  untuk  meningkatkan  akurasi  yang  diperoleh  dapat dilakukan  dengan  beberapa  cara  yaitu  memperbanyak  kamus  data  pada lexicon  based  features , menggunakan  model  LSTM  dengan  beberapa  kali  uji  coba , dan  bisa  juga  dengan  menggunakan hyperparamater tunning untuk  mencari  parameter  terbaik  untuk  data  yang  sedang  diteliti  sehingga dapat menghasilkan yang terbaik dalam model tersebut.

## Referensi
[1] S. Sorik, “Penataan Demokrasi dan Pemilu di Indonesia Pasca Reformasi,” J. Penelit. Polit., vol. 16, no. 1, pp. 101–107, 2019.
[2]  J.  Junaidi,  F.  Alfiah,  E.  Susanti,  J.  Kristinna,  O.  R.  Ardiansyah,  and  D.  Pradipta,  “Manfaat Menganalisis  Pengaruh  Sosial  Media  Facebook  Terhadap  Kampanye  Politik  Di  Indonesia,” Semin.  NasionalTeknologiInformasidan  Multimed.,  pp.  6–8,  2015,  [Online].  Available: https://www.ojs.amikom.ac.id/index.php/semnasteknomedia/article/download/1020/982.
[3] Y. yuli Astari, A. Afiyati, and S. W. Rozaqi, “Analisis Sentimen Multi-Class Pada Sosial Media Menggunakan Metode Long Short-Term Memory (LSTM),” J. Linguist. Komputasional, vol. 4, no. 1, pp. 8–12, 2021, [Online]. Available: http://inacl.id/journal/index.php/jlk/article/view/43.
[4]  C.  Prianto,  N.  H.  Harani,  and  I.  Firmansyah,  “Analisis  Sentimen  Terhadap  Kandidat  Presiden Republik  Indonesia  Pada Pemilu  2019  di  Media  Sosial Twitter,” J. Media  Inform.  Budidarma, vol. 3, no. 4, p. 405, 2019, doi: 10.30865/mib.v3i4.1549.
[5] J.  Vanderplass,  Python  data science  handbook:  Essential tools  for  working  with  data, First  Edit. O’Reilly Media, Inc, 2016.
[6] V. Nasir and F. Sassani, “A review on deep learning in machining and tool monitoring: methods, opportunities, and challenges,” Int. J. Adv. Manuf. Technol., vol. 115, no. 9–10, pp. 2683–2709, 2021, doi: 10.1007/s00170-021-07325-7.
[7]  M.  Birjali,  M.  Kasri,  and  A.  Beni-Hssane,  “A  comprehensive  survey  on  sentiment  analysis: Approaches,  challenges  and  trends,”  Knowledge-Based  Syst.,  vol.  226,  p.  107134,  2021,  doi: 10.1016/j.knosys.2021.107134.
[8] F. Resyanto, Y. Sibaroni, and A. Romadhony, “Choosing The Most Optimum Text Preprocessing Method  for  Sentiment  Analysis:  Case:iPhone  Tweets,”  Proc.  2019  4th  Int.  Conf.  Informatics Comput. ICIC 2019, pp. 2–6, 2019, doi: 10.1109/ICIC47613.2019.8985943.
[9] S. A. Azzahra and A. Wibowo, “Analisis Sentimen Multi-Aspek Berbasis Konversi Ikon Emosi dengan Algoritme Naïve Bayes untuk Ulasan Wisata Kuliner Pada Web Tripadvisor,” J. Teknol. Inf. dan Ilmu Komput., vol. 7, no. 4, p. 737, 2020, doi: 10.25126/jtiik.2020731907.
[10]  F.  T.  Saputra,  Y.  Nurhadryani,  S.  H.  Wijaya,  and  D.  Defina,  “Analisis  Sentimen  Bahasa Indonesia pada Twitter Menggunakan Struktur Tree Berbasis Leksikon,” J. Teknol. Inf. dan Ilmu Komput., vol. 8, no. 1, p. 135, 2021, doi: 10.25126/jtiik.0814133.
[11] N. Hardi, Y. Alkahfi, P. Handayani, W. Gata, and M. R. Firdaus, “Analisis Sentimen Physical Distancing pada Twitter Menggunakan Text Mining dengan Algoritma Naive Bayes Classifier,” Sistemasi, vol. 10, no. 1, p. 131, 2021, doi: 10.32520/stmsi.v10i1.1118.
[12]  N.  M.  A.  J.  Astari,  Dewa  Gede  Hendra  Divayana,  and  Gede  Indrawan,  “Analisis  Sentimen Dokumen  Twitter  Mengenai  Dampak  Virus  Corona  Menggunakan  Metode  Naive  Bayes Classifier,” J. Sist. dan Inform., vol. 15, no. 1, pp. 27–29, 2020, doi: 10.30864/jsi.v15i1.332.
[13] R. C. Staudemeyer and E. R. Morris, “Understanding LSTM -- a tutorial into Long Short-Term Memory Recurrent Neural Networks,” pp. 1–42, 2019, [Online]. Available: http://arxiv.org/abs/1909.09586.
[14] Y. Wang, M. Huang, L. Zhao, and X. Zhu, “Attention-based LSTM for aspect-level sentiment classification,” EMNLP 2016  - Conf. Empir. Methods Nat. Lang. Process. Proc., pp. 606–615, 2016, doi: 10.18653/v1/d16-1058.
[15] Y. Xie, L. Le, Y. Zhou, and V. V. Raghavan, Deep Learning for Natural Language Processing, 1st ed., vol. 38. Elsevier B.V., 2018.