Diajukan 2 September 2023; Ditinjau 15 November 2023; Diterima 10 Desember 2023; Diterbitkan 30 Desember 2023 Copyright © 2023. The authors. This is an open access article under the CC BY-SA license

## Analisis sentimen perpindahan ibu kota negara pada aplikasi Tiktok menggunakan metode LSTM
Firman Nurdiyansyah 1*, Lionardi Ursaputra Pratama 1
1 Program Studi Informatika Fakultas Teknik, Universitas Widyagama Malang Jl. Borobudur No.35, Malang, Jawa Tengah, Indonesia. 65128. *E-mail: firmannurdiyansyah7@gmail.com
Abstrak: Topik pemindahan ibu kota menjadi perbincangan dan semakin menyita perhatian masyarakat luas, akibat pemindahan ibu kota negara dari DKI Jakarta ke Pulau Kalimantan, Tiktok semakin populer sebagai platform media sosial untuk berbagi pemikiran dan ambisi. Oleh karena itu, tujuan penelitian ini adalah menggunakan metode analisis sentimen untuk mengkaji opini masyarakat seputar pemindahan ibu kota melalui komentar pada sosial media Tiktok.  Dalam  penelitian  ini,  sentimen  komentar  masyarakat  dikaji  dengan  menggunakan pendekatan Deep  Learning khususnya Long  Short  Term  Memory (LSTM).  Penelitian  ini bertujuan  untuk  mengetahui  opini  masyarakat  mengenai  pemindahan  ibu  kota  akan menguntungkan  atau  tidak  bagi  keberlangsungan  bernegara.  Penelitian  ini  menghasilkan akurasi  sebesar  100%  dan validation  accuration sebesar  74%.  Hasil  akurasi  yang  tinggi menunjukkan  potensi  pendekatan  menggunakan  metode  LSTM  dalam  memahami  opini publik mengenai pemindahan ibu kota dan persepsi publik terhadap pemindahan tersebut.
Kata Kunci: analisis sentimen, LSTM, opini publik, relokasi ibu kota, Tiktok
Abstract: Topic about national capital relocation has become a topic of conversation and has increasingly  captured  the  attention  of  the  wider  community  due  to  the  relocation  of  the national capital from DKI Jakarta to Kalimantan Island. TikTok is increasingly popular as a social  media  platform  for  sharing  thoughts  and  ambitions.  Therefore,  the  purpose  of  this research is to use sentiment analysis methods to examine public opinion around the relocation of the capital city through comments on the Tiktok application. In this study, the sentiment of  people's  comments  is  studied  using  a  Deep  Learning  approach,  especially  Long  Short Term Memory (LSTM). This research aims to find out whether public opinion regarding the relocation of the capital city will be beneficial or not. This research resulted in an accuracy of 100% and validation accuration of 74%. The high accuracy results show the potential of this approach in understanding public opinion on the capital move and public perceptions of the move.
Keywords: capital city relocation, LSTM, public opinion, sentiment analysis, Tiktok

## PENDAHULUAN
emindahan  ibu  kota  negara  dari  DKI  Jakarta  ke  Pulau  Kalimantan,  tepatnya  di Kabupaten Penajam Paser Utara, Kalimantan Timur, resmi dicanangkan Presiden Joko  Widodo  pada  26  Agustus  2019.  Pasalnya,  Jakarta  dianggap  terlalu  berat sebagai  ibu  kota  negara.  Kalimantan  dipilih  sebagai  lokasi  ibu  kota  baru  (Assyam  & Hasan,  2023).  Badan  Pusat  Statistik  melaporkan  jumlah  penduduk  Jakarta  meningkat menjadi 10,6 juta jiwa dan masih terus bertambah. Kemacetan lalu lintas, kesenjangan sosial, polusi udara, urbanisasi yang hanya melanda Jakarta, kekurangan air bersih, banjir, dan  permasalahan  perumahan  bagi  masyarakat  kelas  menengah  ke  bawah  semuanya disebabkan oleh besarnya jumlah penduduk yang terus meningkat (Purnama & Chotib, 2023). Seiring dengan perbincangan yang semakin intens mengenai pemindahan ibu kota, banyak masyarakat yang membuat video mengenai perkembangan perpindahan ibu kota negara, maka semakin banyak juga masyarakat yang menyampaikan aspirasinya melalui P
komentar  pada  video  Tiktok  yang  dibuat  (Pradana  et  al.,  2023).  Memanfaatkan metodologi Deep Learning adalah salah satu dari banyak metode yang dapat digunakan untuk menilai sentimen. Deep Learning adalah sejenis jaringan saraf tiruan yang dapat mengenali  struktur  data  yang  sangat  besar  dan  terdiri  dari  banyak  neuron  tersembunyi (Alzubaidi  et  al.,  2021).  Performa  model  dapat  ditingkatkan  dengan  lebih  banyak menambahkan  input  data.  Selain  itu,  teknik  ini  mampu  mengolah  data  yang  rumit, termasuk  teks  dan  grafik. Long  Short  Term  Memory (LSTM)  merupakan  salah  satu algoritma Deep Learning yang dapat dimanfaatkan untuk analisis sentimen (Isnain et al., 2022).
Long Short-Term Memory (LSTM) adalah salah satu jenis arsitektur jaringan saraf tiruan  ( neural  network )  yang  khusus  dirancang  untuk  mengatasi  masalah  peringatan jangka  panjang  ( long-term  dependencies )  dalam  pemrosesan  data  berurutan  atau sequential data. LSTM adalah bagian dari keluarga jaringan saraf rekuren (RNN), tetapi dibuat  untuk  mengatasi  masalah  " vanishing  gradient "  yang  sering  terjadi  pada  RNN konvensional (Al-Areef & Saputra S, 2023).
Penelitian sebelumnya yang dilakukan oleh Rahman et al. (2021) mengenai respon masyarakat tehadap kebijakan pemerintah saat Covid pada aplikasi Twitter menggunakan metode LSTM menghasilkan akurasi 81%, dimana hasil ini lebih tinggi dengan selisih sebesar  8%  dibandingkan  hasil  dari  metode Naïve  Bayes .  Penelitian  lainnya  dilakukan oleh Rolangon et al. (2023) mengenai sentiment analisis layanan rumah sakit saat Covid pada pengguna Twitter menghasilkan akurasi 85%.
Berdasarkan penelitian yang telah dilakukan, LSTM mendapatkan akurasi tertinggi dibandingkan  dengan  algoritma Deep  Learning lainnya,  maka  penulis  mengusulkan metode Long  Short  Term  Memory (LSTM)  untuk  melakukan  sentiment  analisis  pada respon masyarakat terhadap pemindahan ibu kota ke Ibu Kota Nusantara (IKN) melalui komentar  pada  video  yang  diunggah  ke  dalam media  sosial  Tiktok. Sentiment  analisis memberikan kemudahan dalam memahami opini publik mengenai pemindahan ibu kota dan persepsi publik terhadap pemindahan tersebut.

## METODE PENELITIAN
Untuk melakukan sentiment analisis pada komentar pada video yang diunggah pada sosial media Tiktok, peneliti menggunakan analisis sentimen pada sosial media Tiktok. Pendekatan  penelitian  kuantitatif  yang  disebut  LSTM  ( Long  Short-Term  Memory ) menggunakan metode analisis data berdasarkan deep learning . Tujuan dari penelitian ini adalah  untuk  memberikan  kemudahan  dalam  memahami  opini  publik  mengenai pemindahan  ibu  kota  dan  persepsi  publik  terhadap  pemindahan  tersebut.  Langkah- langkah desain dan penelitian dapat diamati pada Gambar 1.
Langkah pertama, seperti pada Gambar 1, adalah memasukkan data Tiktok melalui API  Tiktok.  Diperlukan  parameter  untuk  mengumpulkan  data  dari  Tiktok  dengan  API seperti kata kunci, waktu, lokasi, atau bahasa. Setelah menentukan parameter pencarian, kirimkan permintaan API dan terima data dalam format JSON. Setelah data terkumpul, persiapan data dilakukan untuk mempersiapkannya untuk analisis yang lebih menyeluruh, pembersihan data, casefolding , tokenizing , filtering , dan stemming adalah beberapa teknik yang dapat digunakan untuk preprocessing data pada komentar Tiktok.
Pertama, pembersihan data dilakukan untuk menghilangkan karakter-karakter dari kalimat yang tidak diperlukan, seperti tanda baca, angka, dan karakter khusus  lainnya. Hal ini dilakukan agar data lebih efisien dan mudah diproses. Selain itu, pembersihan data mungkin  mempercepat  prosedur  pemrosesan  data.  Dilakukan casefolding pada  huruf besar-kecil  untuk  mengubah  semua  kalimat  pada  komentar  menjadi  huruf  kecil. Casefolding adalah  teknik  yang  digunakan  untuk  mencegah  duplikasi  data  selama pemrosesan data. Sebab, dua kata yang ejaannya sama tetapi  huruf kapitalnya berbeda dianggap sebagai kata yang terpisah. Tokenisasi kemudian digunakan untuk memisahkan komentar menjadi frasa yang berbeda. Tokenisasi adalah proses memecah teks menjadi token yang dapat diproses lebih lanjut. Teks diberi token dengan cara dibagi menjadi kata, frasa, atau simbol, yang kemudian digunakan sebagai token. Dengan memberi token pada data  teks,  diharapkan  dapat  mempercepat  pemrosesan  data  dan  mengekstrak  informasi yang lebih tepat. Langkah selanjutnya adalah pemfilteran, yang melibatkan penghapusan kata-kata yang tidak perlu. Stopwords sering kali merupakan kata-kata yang digunakan dalam komentar dan tidak memiliki arti khusus, seperti "dan", "the", "on", dan "to". Pada penelitian  ini  dilakukan preprocessing data  pada  komentar  Tiktok  sebelum  dilakukan analisis sentimen dengan metode LSTM. Setelah itu menentukan polaritasnya, kemudian membangun  model  dengan  metode  LSTM  dan  terakhir  mengevaluasi  model menggunakan matrix confusion . Penelitian ini menggunakan beberapa tools pada tahap preprocessing hingga  evaluasi  analisis  sentimen.  Setelah  tahap preprocessing selesai, peneliti  melakukan  analisis  sentimen  dengan  menggunakan  metode rule  based .  Proses analisis  sentimen  dilakukan  dengan  menggunakan  bahasa  pemrograman  Python  pada Google Colaboratory.

## HASIL DAN PEMBAHASAN
Hasil dan analisis terkait analisis sentimen perkembangan proses pemindahan ibu kota  baru  menggunakan  algoritma  LSTM  pada  data  komentar  sosial  media  Tiktok disajikan pada bagian ini. Data didapatkan sebanyak 1551 yang dikumpulkan antara 22- 02-2023  dan  04-04-2023  menggunakan  kata  kunci  "Ibu  Kota  Nusantara"  dan  "IKN". Selanjutnya, dilakukan tahap preprocessing pada data yang telah diperoleh.
Tabel 1. Data processing No Unique Id Text Clean Text Preprocessed 1 user2359873719600 info loker boss [info, loker, boss] 2 cindyastrianingsi1 hutan nya bagus padahal itu [hutan, nya, bagus] 3 anggikenji eucalyptus kan mahal juga [eucalyptus, mahal]
Berdasarkan  hasil preprocessing pada  Tabel  1,  selanjutnya  dilakukan  penentuan polarity untuk mendapatkan kata yang mengandung sentimen negatif, positif, dan netral. Dalam  penelitian  ini,  teknik rule-based digunakan  untuk  mengidentifikasi  polaritas komentar dengan menggunakan kumpulan istilah (leksikon) yang telah diklasifikasikan menurut polaritasnya (positif, negatif, atau netral). InSet (Kosakata Sentimen Indonesia)
adalah  kosakata  yang  digunakan  dalam  penelitian  ini  (Rufaida  et  al.,  2023).  Polaritas positif  dan  negatif  adalah  dua  kategori  dasar  yang  dapat  dibedakan  dalam  analisis sentimen komentar. Komentar dengan polaritas positif cenderung mengungkapkan emosi positif, antara lain senang, terkesan, atau senang dengan kebijakan pemindahan ibu kota ini.  Sebaliknya,  komentar  dengan  polaritas  negatif  sering  kali  mengungkapkan  emosi negatif  seperti  kekecewaan,  kemarahan,  atau  ketidakpuasan  terhadap  kebijakan. Komentar  yang  memiliki  polaritas  netral  tidak  banyak  mengandung  sentimen  pro  atau kontra.
Gambar 2. Polarity komentar kebijakan pemindahan ibu kota baru
Berdasarkan Gambar 2, polaritas negatif masih menjadi mayoritas komentar pada kebijakan pemindahan ibu kota, yaitu sebesar 42,4% dari seluruh komentar, diikuti oleh polaritas positif sebanyak 30,9% dan polaritas netral 26,7%. Hal ini menunjukkan bahwa, masyarakat  masih  meragukan  keberlangsungan  dan  dampak  ke  depan  dari  kebijakan pemindahan  ibu  kota  baru  ini.  Sebagai  contoh,  beberapa  pengguna  Tiktok mengungkapkan  kekecewaannya  pada  pemerintah  karena  dinilai  kebijakan  ini  terlalu memakan  biaya  yang  besar  sedangkan  di  sisi  lain  masih  banyak  alokasi  dana  yang seharusnya diprioritaskan. Kebijakan pemindahan ibu kota telah menghasilkan sejumlah respon  masyarakat  dengan  polaritas  positif  dari  pengguna  Tiktok  yang  senang  dengan keputusan  ini.  Meskipun  demikian,  peneliti  menggunakan  set  data  dengan  polaritas negatif dan positif, sedangkan netral hanya digunakan sebagian dalam model.
Gambar 3. Word Cloud komentar Tiktok tentang kebijakan pemindahan ibu kota baru.
Berdasarkan hasil pengamatan pada Gambar 3, didapatkan hasil bahwa ukuran kata dalam analisis word cloud meningkat sebanding dengan seberapa sering istilah tersebut muncul  dalam  kesimpulan.  Berdasarkan  data  kata cloud yang  ditampilkan  di  atas, terdapat beberapa stopword yang belum dihilangkan dan masih terlihat pada kata cloud . Langkah  selanjutnya  adalah  mengembangkan  model  yang  akan  menganalisa  sentimen dari  data  komentar  yang  didapatkan  menggunakan  LSTM  setelah  melakukan  analisa word  cloud .  Data  dibagi  menjadi  dua  bagian,  yaitu  80% data  training dan  20%  data testing , sebelum dimasukkan ke dalam model untuk pelatihan. Total ada 310 data untuk testing dan 1240 data untuk training . Selanjutnya membuat model, dan melatihnya atau mencocokkannya dengan data yang telah diproses sebelumnya.
Gambar 4. Grafik training dan validasi
Berdasarkan Gambar 4, didapatkan hasil akurasi maksimal sebesar 1.0 atau 100% pada epoch ke 21 dan model tidak menunjukkan adanya penurunan, hal ini memandakan model sudah mencapai titik konvergen. Konvergen adalah kondisi dimana model tidak dapat lagi untuk training , kondisi ini ditandai dengan grafik akurasi yang menunjukkan tidak adanya kenaikan ataupun penurunan (Nurkasanah & Hayaty, 2022).

## KESIMPULAN
Berdasarkan penelitian analisis sentimen terhadap opini publik pada aplikasi Tiktok menggunakan  metode  LSTM,  dengan dataset sebanyak  1550  data  dan  dibagi  menjadi 80% data untuk training dan 20% untuk testing . Didapatkan hasil akurasi  yang tinggi, sebesar 100%. Dapat disimpulkan bahwa metode LSTM merupakan metode terbaik untuk melakukan analisis sentimen terhadap data komentar video sosial media Tiktok mengenai kebijakan pemerintah pemidahan ibu kota baru ke Ibu Kota Nusantara (IKN).

## DAFTAR PUSTAKA
Al-Areef, M. H., & Saputra S, K. (2023). Analisis sentimen pengguna  Twitter mengenai calon presiden Indonesia  Tahun  2024  menggunakan  algoritma  LSTM. Jurnal  SAINTIKOM  (Jurnal  Sains Manajemen Informatika dan Komputer) , 22(2), 270-279. https://doi.org/10.53513/jis.v22i2.8680. Alzubaidi, L., Zhang, J., Humaidi, A. J., Al-Dujaili, A., Duan, Y., Al-Shamma, O., Santamaría, J., Fadhel, M. A., Al-Amidie, M., & Farhan, L. (2021). Review of deep learning: Concepts, CNN architectures, challenges, applications, future directions. Journal of Big Data , 8(1), 1-73. https://doi.org/10.1186/s40537-021-00444-8.
Assyam, H. D. A., & Hasan, F. N. (2023). Analisis sentimen twitter terhadap perpindahan ibu kota negara ke  IKN  Nusantara  menggunakan orange  data  mining . KLIK:  Kajian  Ilmiah  Informatika  dan Komputer , 4(1), 341-349. https://doi.org/10.30865/klik.v4i1.957.
Isnain, A. R., Sulistiani, H., Hurohman, B. M., Nurkholis, A., & Styawati, S. (2022). Analisis perbandingan algoritma  LSTM  dan Naive  Bayes untuk Analisis  Sentimen . Jurnal  Edukasi  dan  Penelitian Informatika (JEPIN) , 8(2), 299-303. https://doi.org/10.26418/jp.v8i2.54704. Nurkasanah, A., & Hayaty, M. (2022). feature extraction using Lexicon on the emotion recognition dataset of Indonesian text. Ultimatics: Jurnal Teknik Informatika , 14(1), 20–27.
https://doi.org/10.31937/ti.v14i1.2540.
Pradana,  Y.  A.,  Cholissodin,  I.,  &  Kurnianingtyas,  D.  (2023).  Analisis  sentimen  pemindahan  ibu  kota Indonesia  pada  media  sosial  Twitter  menggunakan  metode  LSTM  dan  Word2Vec. Jurnal Pengembangan Teknologi Informasi dan Ilmu Komputer , 7(5), 2389–2397.
Purnama,  S.  J.,  &  Chotib,  C.  (2023).  Analisis  kebijakan  publik  pemindahan  ibu  kota  negara. Jurnal Ekonomi dan Kebijakan Publik , 13(2), 153–166. https://doi.org/10.22212/jekp.v13i2.3486. Rahman, M. Z., Sari, Y. A., & Yudistira, N. (t.t.). Analisis Sentimen Tweet COVID-19 menggunakan Word Embedding  dan  Metode  Long  Short-Term  Memory  (LSTM). Jurnal  Pengembangan  Teknologi Informasi dan Ilmu Komputer , 5(11), 5120–5127.
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.
Rufaida,  A.,  Permanasari,  A.,  &  Setiawan,  N.  (2023).  Lexicon-based  sentiment  analysis  using  inset dictionary:  A  Systematic  literature  review .  Proceedings  of  the  5th  International  Conference  on Applied Engineering, ICAE 2022 , 1-11. https://doi.org/10.4108/eai.5-10-2022.2327474.