## ANALISIS PERFORMA METODE CONVOLUTIONAL NEURAL NETWORK (CNN) DENGAN WORD EMBEDDING GLOVE PADA KLASIFIKASI SENTIMEN DARI TWITTER
1 Intan Wulansari 2 Rifiana Arief Magister Manajemen Sistem Informasi, Universitas Gunadarma, Jl. Margonda Raya No. 100, Depok, Jawa Barat, Indonesia - 16424
1 intanwulan30@gmail.com, 2 rifiana@staff.gunadarma.ac.id

## Abstrak
Media sosial masih menjadi salah satu sarana yang digunakan untuk mengakses, berbagi, dan berdiskusi  mengenai  berbagai  informasi  dan  isu-isu  yang  beredar  di  masyarakat.  Setiap pengguna  media  sosial  bebas  untuk  mengutarakan  tanggapannya  dalam  menanggapi  setiap informasi dan isu – isu yang ada. Salah satu media sosial untuk mengutarakan tanggapan atau opini  yang  sering  digunakan  adalah  twitter.  Tweet    Salah  satu  metode  Deep  Learning  yang dapat digunakan untuk analisis sentimen adalah Convolutional Neural Network (CNN). Tujuan dari penelitian ini adalah menentukan metode terbaik dalam melakukan analisis sentiment pada data  tweets  yang  diambil  dari  media  social  twitter  dengan  kata  kunci  kuliah  daring.  Metode analisis  sentiment  yang  digunakan  adalah  model  CNN  dengan  word  embedding  Glove  dan tanpa Glove.  Hasil penelitian menunjukkan bahwa model CNN menggunakan word embedding Glove  100  dimensi  mendapatkan  nilai  akurasi  yang  cukup  tinggi  yaitu  82.86  %,  presisi  71%, F1-socre 70% dan waktu yang dibutuhkan untuk melakukan training selama 2 jam 47 menit 59 detik. Model CNN menggunakan word embedding tanpa glove memiliki nilai akurasi lebih kecil yaitu  77.46%,  presisi  69%  dan  f1-score  69.4%  dan  waktu  yang  dibutuhkan  untuk  melakukan training  model  CNN  tanpa  glove  membutuhkan  waktu  selama  5  jam  29  menit  15  detik. Berdasarkan performa model klasifikasi maka model terbaik yang diperoleh adalah model CNN dengan word embedding menggunakan Glove.
Kata Kunci :  Analisis Sentimen , Convolutional Neural Network, Glove

## Abstract
Social media is still one of the means used to access, share, and discuss a variety of information and  issues  that  circulate  in  the  community.  Every  social  media  user  is  free  to  express  his/her responses in responding to any information and questions – issues that exist. One of the social media for expressing responses or opinions that is commonly used is twitter. Tweet One of the deep  learning  methods  that  can  be  used  for  sentimental  analysis  is  the  Convolutional  Neural Network.(CNN). The aim of this study is to determine the best method of conducting sentiment analysis  on  tweets  data  taken  from  social  media  twitter  with  online  lecture  keywords.  The method of sentiment analysis used is the CNN model with word embedding Glove and without Glove.  The  results  of  the research showed  that  CNN models  using  word  embedded  Glove  100 dimensions obtained fairly high accuracy values of 82.86%, precision 71%, F1-socre 70% and the time it took to do training for 2 hours 47 minutes 59 seconds. The CNN model using Word embedding without glove had smaller accurations of 77.46%, 69% and f1-score 69.4%, and it took 5 hours 29 minutes 15 seconds to do the training of CNN model without gloves.
Keywords : Sentiment Analysis , Convolutional Neural Network, Glove

## PENDAHULUAN
Natural Language Processing (NLP)
adalah  suatu  pendekatan  dalam  analisis sentimen  untuk  proses  ekstraksi,  konversi, dan  menafsirkan  opini  dari  sebuah  teks  serta
mengklasifikasikannya  ke  dalam  sentimen positif, negatif atau netral dengan menggunakan  pendekatan [1]. D eep learning merupakan  salah  satu  algoritma  yang  bisa digunakan  pada  analisis  sentimen  [2].  CNN merupakan  salah  satu  metode  dari deep learning yang  dapat  diterapkan  untuk melakukan  klasifikasi  suatu  objek.  CNN dapat  mengekstraksi  fitur  dari  informasi global  dan  melakukan  operasi  konvolusi  dari layer sebelumnya sehingga data dapat diekstraksi sebagai fitur dan mem- pertimbangkan  hubungan  antar  fitur  tersebut [3].  Sebelumnya  penelitian  serupa  pernah dilakukan oleh Nabil dan Rifky dengan judul “Analisis Sentimen Pengguna Twitter Terhadap  Belajar  Daring  Selama  Pandemi Covid-19 dengan Deep
Learning” menggunakan  metode  Naïve  Bayes,K-NN dan  deep  learning.  Hasil  dari  penelitian  ini adalah  metode  deep  learning  memberikan hasil  akurasi  terbaik  dari  dua  metode  lainnya yaitu  dengan  nilai  sebesar  100%  untuk akurasi, perisisi dan recall [4]. Penelitian juga dilakukan oleh Arliyanti Nurdin dkk, mengenai  klasifikasi  Teks  menggunakan metode  Word2Vec,  GloVe  dan  FastText. Penelitian tersebut menunjukkan bahwa word embedding  dengan  metode  FastText  lebih unggul  dibandingan  dengan  metode  lainnya meskipun  bergantung  pada  dataset  yang dugunakan.  Pada  dataset  newsgrup  nilai  F- Measure mencapai 0.979 sedangkan nilai F-
Measure untuk dataset Reuters hanya 0.815 [5].
Penelitian lain mengenai analisis sentimen  juga  dilakukan  oleh  Saleh,  Oktarini dan Hilman terkait analisis sentimen terhadap Indihome dan First Media. Metode penelitian yang  digunakan  adalah  CNN.  Hasil  dari penelitian  ini  adalah  nilai  akurasi  pada  tiap label  provider  dan  juga  performasi  berupa nilai  precision,  recall,  dan  f1-score.  Untuk nilai  akurasi  provider  tertinggi  adalah provider  Indihome  sebesar  98%,  nilai precision  sebesar  98%,  recall  98%  dan  f1- score  98%  sedangkan  untuk  provider  First media  nilai  akurasi  sebesar  91%,  precision 92%, recall 90% dan f1-score 91% [6].
Berdasarkan uraian tersebut maka pada penelitian ini dilakukan klasifikasi opini pada data  twitter  terhadap  opini  kuliah  daring menggunakan algoritma deep learning dengan metode  CNN  dan  glove  untuk  melakukan klasifikasi  opini  pada  data  twitter  terhadap opini  kuliah  daring.  Kinerja  model  CNN dengan  glove  dan  tanpa  glove  dianalisis untuk  menentukan  metode  mana  yang  lebih baik dalam melakukan analisis sentimen.

## METODE PENELITIAN
Tahapan yang dilakukan pada penelitian  ini  dapat  dilihat  pada  Gambar  1. Penelitian  dilakukan  dalam  6  tahapan  yaitu pengumpulan  data,  pra-pengolahan  data, ekstrkasi fitur, model CNN, evaluasi model, dan hasil analisis.

## Gambar 1. Tahapan Penelitian
Pengumpulan Data Penelitian ini dimulai dengan
melakukan pengumpulan data dari data tweet Twitter. Data pada penelitian ini
menggunakan  data  dari  forum  github  yang bersifat open  source  yang  dapat  diakses  pada
link berikut https://github.com/rifkyahmadsaputra/Sentim ent-Analysis-Online-Lectures-in-Indonesia .
Pengumpulan dataset dilakukan dengan cara mengambil data tweet dari twitter menggunakan scrapping tool Twint ( https://github.com/twintproject/twint ) .  Data yang  diambil  berupa data tweets  dengan  kata kunci  “Kuliah  Online”.  Data  yang  diambil sebanyak  25000  data.  Data  yang  diambil berupa data tweets dengan kata kunci “Kuliah Daring”.

## Pra-pengolahan Data
Tahap  pra-pengolahan  data  dilakukan agar  data  set  penelitian  berupa  data  tweets siap  untuk  digunakan  ke  dalam  model  CNN. terdiri  dari  beberapa  langkahdimana  dalam tahap ini akan dilakukan cleaning, casefolding,  tokenization,  stopword,  stemming dan pelabelan pada setiap data
tweet. Tahap ini bertujuan untuk mengekstrak informasi  dari  data  tweet  serta  mengubah kata-kata yang ada pada setiap tweet sehingga siap  digunakan  sebagai input untuk  model CNN.
1. Cleaning
Tahap  pertama  yang  dilakukan  pada pra-pengolahan  data  adalah  cleaning  text. Cleaning  text  dilakukan  untuk  menghapus karakter  khusus  pada  dataset seperti tanda baca,  angka  numerik  dan  karakter  lainnya termasuk emotikon termasuk link Uniform Resource  Locator  (URL).  Tujuan  dari cleaning  text  adalah  menghapus  karakter yang  tidak  mempengaruhi  pada  proses pelabelan tweet.
2. Case Folding
Tahap selanjutnya adalah case folding.  Pada  tahap  ini  data  tweets  hasil cleaning  selanjutnya  dengan  membuat semua  huruf  menjadi  huruf  kecil  atau lower case [7].
3. Tokenization
Tokenization merupakan suatu proses untuk  memisah  suatu  kalimat  ke  dalam unit  yang  lebih  kecil  yaitu  token  yang ditandai oleh suatu karakter pemisah.
Beberapa  contoh  karakter  pemisah  antara lain spasi, tanda baca, angka, dan karakter selain huruf [8]. 4. Stopword
Tahap  selanjutnya  adalah  melakukan stopword  pada  data.  Stopword  adalah kumpulan kata yang bukan merupakan ciri atau kata unik yang terdapat dalam sebuah dokumen [9]. 5. Steamming
Stemming  merupakan  salah  satu tahapan  pada  pra-pemrosesan  data  yang bertujuan  untuk  mengubah  kata  menjadi kata asal dengan menghilangkan imbungan pada kata. Semua imbuhan kata apakah itu awalan kata (prefixes), sisipan kata (infixes), akhiran  kata  (suffixes)  akan  dihilangkan. Selain  imbuhan  juga  akan  dihilangkan kata-kata  turunan  yang  memiliki  awalan dan akhiran (confixes) [10].
6. Pelabelan Data
Data hasil stemming, selanjutnya data akan  diberi  label  untuk  memudahkan proses  analisis  sentiment.  Pelabelan  data dilakukan  secara  otomatis  menggunakan kamus  lexicon.  Kamus  lexicon  yang  di- gunakan adalah kamus positive dan kamus negative dari https://github.com/fajri91/InSet [11].  Data  akan  diberi  nilai  sesuai  dengan bobot yang ada pada kamus.

## Ekstraksi Fitur
Tahap  selanjutnya  adalah  melakukan word embedding menggunakan dua cara yaitu tanpa model Glove dan dengan model Glove.
Pada  tahap  ini  dilakukan  ekstraksi  fitur  word embedding  yaitu proses  konversi  kata  yang
berupa karakter alphanumeric ke dalam bentuk vector .

## Word Embedding Glove
Word  embeddings merupakan  proses konversi  kata  yang  berupa  karakter  kedalam sebuah  vector.  GloVe  menggunakan  metode global matrix factorization, matriks yang me- wakili  kemunculan  atau  ketiadaan  kata-kata dalam  suatu  dokumen  [12].  Pelatihan  model GloVe  bertujuan  untuk  mempelajari  vektor kata  sedemikian  rupa  sehingga  dot  product kata  -  kata  tersebut  sama  dengan  logaritma probabilitas  kata  -  kata  untuk  muncul bersama  atau  probabilitas  co  –  occurencenya [5].

## Arsitektur Model CNN
Pada  tahap  ini  dilakukan  pembuatan arsitektur  model  CNN.  Pada  lapisan  pertama merupakan  layer  input  yang  menyimpan  teks yang  akan  diubah  menjadi  matriks  dari gabungan  vector  represantasi  kata.  Pada lapisan  kedua  terdapat  layer  embedding. Convolutional Layer, layer ini akan melakukan  konvolusi  terhadap  data  input dengan  menggeser  sebuah  filter  agar  dapat menghasilkan  output.  Lapisan  berikutnya adalah  Pooling  Layer.  Lapisan  ini  dilakukan untuk  mengurangi  dimensi  dari  output  hasil konvolusi  menjadi  data  dengan  ukuran  yang lebih  kecil  sehingga  mudah  mengontrol overfitting .  Proses  pooling  dapat  dilakukan
Gambar 2. Model CNN
menggunakan max  pooling atau average pooling .  Lapisan  terakhir  pada  CNN  adalah Fully  Connected  Layer,  pada  lapisan  ini setiap  neuron  terhubung  ke  semua  aktivasi dari  lapisan  sebelumnya.  Pada  Gambar  2 berikut merupakan layer-layer pada arsitektur model CNN yang digunakan dalam penelitian.

## Evaluasi Model
Setelah  itu  dilakukan  evaluasi  model menggunakan  Confusion  Matrix.  C onfusion matrix juga dikenal dengan error matrix yaitu sebuah  metode  yang  memungkinkan  mem- visualisasikan  suatu  kinerja  algoritma,  salah satunya  adalah supervised  learning [13].
Setiap  kolom  dari  matriks  merepresentasikan prediksi dari setiap kelas atau predicted class , sementara  setiap  baris  merepresentasikan kelas  sebenarnya actual  class [14].    Metrics yang digunakan adalah TP (true positive), FN (false  negative),  TN  (true  negative),  dan  FP (false positive) pada data pelatihan.

## Analisis
Tahap  terakhir  yaitu  menganalisis performa  model  klasifikasi  sentimen  dengan model  CNN  menggunakan  word  embedding dengan  Glove  dan  tanpa  Glove.  Analisis performa  model  klasifikasi  dilakukan  ber- dasarkan pada confusion matrix.

## HASIL DAN PEMBAHASAN

## Hasil Pengumpulan Data
Data yang diambil berupa data tweets dengan  kata  kunci  “Kuliah  Online”.  Data yang diambil sebanyak 25000 data. Data yang telah  diambil  kemudian  akan  dimasukkan kedalam  file  dengan  ekstensi  .CSV.  Contoh data  tweet  belum  diolah  dapat  dilihat  pada Tabel 1.

## Hasil Pra-pengolahan Data
Pada  tahap  ini  dataset  yang  disimpan dalam  bentuk  CSV  dilakukan  prepocessing, proses  ini  dilakukan  untuk  membersihkan data  teks  yang  tidak  terstruktur.  Hasil  pra- pemrosesan  tahap  cleaning  dan  case  folding dapat dilihat pada Gambar 3.
1. Cleaning
Tweets  hasil  proses  cleaning  adalah kolom  text_clean.  Hasil  tahap  selanjutnya
pada  pra-pemrosesan  data  dapat  dilihat  pada Gambar  4  berikut.  Hasil  proses  case  folding dapat  dilihat  pada  kolom  text_casefolding. Setelah  melalui  proses  tokenisasi  maka kalimat  tersebut  menjadi  sekumpulan  array yang  setiap  selnya  berisi  kata-kata  yang  ada pada  kalimat  tersebut  seperti  yang  terlihat pada  kolom  text_tokenize.  Pada  proses stopwords  digunakan  library  nltk  corpus ‘indonesian’.  Hasil  proses  hasil  stopword dapat dilihat pada kolom text_filter.
2. Pelabelan Data
Pada  pelabelan  ini  akan  dihasilkan  3 kelas yaitu positive, negative dan netral. Data yang  bobotnya  benilai  >  1  akan  berlabel positive,  data  >  1  akan  berlabel  negative  dan data  yang  bernilai  0  berlabel  netral.  Pada Tabel  2  dapat  dilihat  hasil  pelabelan berdasarkan  skor  polaritas  dari  kata  dalam suatu kalimat.

## Tabel 1. Raw Tweets
Gambar  3. Tweets hasil proses Cleaning
No Username Raw Tweets 1 stayhble Kuliah daring lagi anjerr baru aja bayar kosan Ã°Å¸ËœÂ 2 yeaitsnay daring tu enak tp ga dapet uang saku anjir jadi males
3 makjimissufekw @missufe Aku udah semangat mau kuliah offline eh daring lagi,tentu saja paling sangat semangat ya daring lagiÃ°Å¸Ëœâ€š
Gambar 4.  Hasil Proses Case Folding Hingga Stemming
Tabel 2. Pelabelan Text_Stemming Polarity_score Label ['iya', 'sih', 'maksud', 'sender', 'kuliah', 'online', 'kali'] 2 Positive ['males', 'kuliah', 'online', 'temennya', 'sikit'] -6 Negative ['tumben', 'td', 'kuliah', 'online', 'dosen', 'join', 'zoom',
'trs',  'temen',  'ngcht',  'nyuruh',  'masuk',  'krn',  'yg',
'udh',  'join',  'tinggal',  'gua',  'doang',  'yg',  'blm', 'okedeh',  'cepet',  'cepetcuma',  'pakek',  'daster', 'kemeja',  'timpa',  'gt',  'daster',  'gua',  'pasmina', 'jadilaaaa'] -6 Negative ['makasih',  'nder',  'doa',  'ya',  'biar',  'online',  'nya', 'lanjut',  'pandemi',  'selesai',  'tp',  'kuliah',  'online', 'nya', 'panjang', 'aja'] 0 Neutral

## Hasil Ekstraksi Fitur
Ekstraksi  fitur  menggunakan  Word Embedding  yang  akan  digunakan  adalah Glove  100  Dimensi.  Pada  Gambar  5  dapat dilihat hasil word embedding glove 100D dari kata “daring”.

## Pelatihan Model CNN
Pemrosesan data menggunakan algoritma Convolutional Neural Netwok (CNN) dengan nilai  epoch  sebesar  100  epoch.  Pengujian dilakukan  dengan  menggunakan  CNN  tanpa Glove  dan  kedua  CNN  menggunakan  Glove. Penelitian menggunakan Glove dengan dimensi 100.
Gambar 5. Word Embedding Glove100D Tabel 3. Hasil Training Data Tanpa Glove Epoch Akurasi Loss Val Akurasi Val Los 1 0.5307 0.1877 0.5451 0.1837 2 0.5788 0.1770 0.5673 0.1711 3 0.6536 0.1535 0.6301 0.1628 4 0.7041 0.1342 0.6131 0.1731 … … … … … 97 0.9840 0.0087 0.7820 0.1308 98 0.9844 0.0084 0.7812 0.1340 99 0.9845 0.0085 0.7962 0.1263 100 0.9836 0.0092 0.7706 0.1392
(a) Grafik Akurasi CNN                      (b) Grafik Loss CNN
Gambar 6. Hasil Training CNN Tanpa Glove
Proses training dengan CNN
menggunakan  Glove  dengan  data  tweet sebanyak  23.698  data,  dan  menggunakan Glove  sebagai  Embbeding  Layer  dengan dimensi  sebesar  100  vektor  kata.  Hasil training  data  tanpa  Glove  dapat  dilihat  pada Tabel 3.
Dari  Tabel  3  ditunjukkan  bahwa semakin  banyak  epoch  yang  dijalanlan,  nilai loss  yang  dihasilkan  semakin  kecil,  seperti pada  epoch  ke-1  nilai  loss  yang  didapat sebesar  0.1877,  pada  epoch  ke-4  nilai  loss yang didapat sebesar 0.1342, selanjutnya pada epoch  ke-100  nilai  loss  yang  didapat  sebesar
Tabel 4. Hasil Training Data dengan Glove Epoch Akurasi Loss Val Akurasi Val Los 1 0.5359 0.1671 0.5484 0.1785 2 0.6035 0.1671 0.6065 0.1622 4 0.6857 0.1409 0.70010 0.1346 5 0.7421 0.1184 0.7101 0.1340 … … … … … 96 0.9895 0.0060 0.7898 0.1319 97 0.9900 0.0057 0.7734 0.1376 98 0.9902 0.0058 0.7793 0.1373 99 0.9896 0.0058 0.7865 0.1335 100 0.9907 0.0054 0.7886 0.1315
(a) Akurasi CNN+Glove 100 D          (b) Loss CNN+Glove 100 D
Gambar 7. Hasil Training CNN dengan Glove
0.0092.  Nilai  akurasi  juga  terus  bertambah seiring  dengan  bertambahnya  epoch.  Pada epoch  ke-1  nilai  akurasi  sebesar  0.5307  dan pada  epoch  ke-100  nilai  akurasi  mencapai 0.9836.  Proses  training  berlangsung  selama  5 jam  16  menit  21  detik.  Perubahan  loss  serta akurasi dari  epoch  ke-1  sampai  epoch  ke-100 dapat  dilihat  dalam  grafik,  grafik  hasil  loss dan  akurasi  training  CNN  tanpa  Glove  dapat dilihat pada Gambar 6.
Pada  Tabel  4  berikut  disajikan  hasil training data menggunakan Glove. Pada Tabel 4  ditunjukkan  bahwa  semakin  banyak  epoch yang  dijalankan  maka  nilai  loss  yang
dihasilkan  semakin  kecil.  Pada  epoch  ke-100 nilai  loss  sebesar  0.0054  dan  menghasilkan akurasi sebesar 0.9907.
Proses  training  tersebut  berlangsung selama  2  jam  47  menit  59  detik.  Semakin besar epoch nilai loss semakin berkurang dan akurasi  semakin  bertambah.  Perubahan  pada loss  dan  accuracy  epoch  ke-1  sampai  epoch ke-100 dapat dilihat pada Gambar 7.
Model  yang  telah  dibuat  akan  di- evaluasi  menggunakan  confusion  matrix. Pada  confusion  matrix  akan  dihasilkan  nilai true positive, true negative  dan lain sebagainya seperti yang sudah dijelaskan sebelumnya.

## Evaluasi Model
Gambar 8. Confusion Matrix CNN tanpa Glove
Gambar 9. Confusion Matrix  CNN Menggunakan Glove
Berdasarkan plot confusion matrix yang dihasilkan  pada  Gambar  8,  dapat  dihitung nilai akurasi,  presisi,  recall  dan  f1-score  pada model  yang  dihasilkan.  Pada  model  CNN tanpa  glove  menghasilkan  nilai  akurasi sebesar  77%.  Sedangkan  untuk  nilai  presisi pada  setiap  kelas  mendapatkan  hasil  sebesar 86%  untuk  kelas  negative,  81%  untuk  kelas positive  dan  44%  untuk  kelas  netral.  Untuk nilai  presisi  secara  keseluruhan  didapatkan hasil  sebesar  70%.  Dibawah  ini  merupakan perhitungan  lengkap  untuk  nilai  presisi  yang didapatkan.  Untuk  nilai  recall  pada  setiap
kelas  mendapatkan  hasil  sebesar  83%  untuk kelas  negative,  74%  untuk  kelas  positive  dan 60%  untuk  kelas  netral.  Untuk  nilai  recall secara  keseluruhan  didapatkan  hasil  sebesar 72%.  Dibawah  ini  merupakan  perhitungan lengkap  untuk  nilai  presisi  yang  didapatkan. Setelah  didapatkan  nilai  presisi  dan  nilai recall, selanjutnya di-lakukan evaluasi terhadapat nilai f1-score.
Nilai  f1-score  pada  setiap  kelas mendapatkan hasil yang berbeda. Untuk kelas negative  nilai  f1-score  yang  didapatkan sebesar  84%,  kelas  positive  sebesar  77%  dan
kelas neutral mendapatkan nilai f1-score kecil yaitu sebesar 51%. Untuk nilai f1-score secara keseluruhan  didapatkan  hasil  sebesar  71 %.Hasil  evalusi  plot  confusion  matrox  pada model  CNN  dengan  glove  dapat  dilihat  pada Gambar 9.
Hasil  akurasi  yang  didapatkan  dari model  CNN  dengan  menggunakan  Glove sebesar 82,86%, sedangkan untuk nilai presisi pada  setiap  kelas  mendapatkan  hasil  sebesar 84.6%  untuk  kelas  negative,  77,4%  untuk kelas  positive  dan  51%  untuk  kelas  netral. Nilai  presisi  secara  keseluruhan  didapatkan hasil  sebesar  71%.    Nilai  recall  pada  setiap kelas mendapatkan hasil sebesar 86.7% untuk kelas  negative,  78,6%  untuk  kelas  positive dan  43,6%  untuk  kelas  netral.  Untuk  nilai recall  secara  keseluruhan  didapatkan  hasil sebesar  69.3%.    Nilai  nilai  f1-score  sendiri sebesar 0.70%.  Untuk kelas negative nilai f1- score  yang  didapatkan  sebesar  85.5%,  kelas positive  sebesar  77.9%  dan  kelas  neutral mendapatkan nilai f1-score kecil yaitu sebesar 46.4%.

## Hasil Analisis
Hasil  penelitian  menunjukkan  bahwa CNN  menggunakan  word  embedding  Glove 100  dimensi  mendapatkan  nilai  akurasi  yang cukup tinggi yaitu 82.86 %, presisi 71%, F1- socre 70% dan waktu yang dibutuhkan untuk melakukan training selama 2 jam 47 menit 59 detik. Sedangkan CNN tanpa glove mendapatkan  nilai  akurasi  lebih  kecil  yaitu 77.46%, presisi 69% dan f1-score 69.4% dan
waktu  yang  dibutuhkan  untuk  melakukan training model CNN tanpa glove membutuhkan waktu selama 5 jam 29 menit 15 detik.
Penggunaan  Word  Embedding  Glove mengakibatkan  peningkatan  akurasi  CNN dalam  analisis  sentimen.  Berdasarkan  hasil analisis  yang  didapatkan  bahwa  penambahan Word  Embedding  Glove  dapat  memberikan peningkatan  terhadap  kinerja  CNN  dalam analisis  sentimen.  Terjadi  kenaikan  akurasi sekitar  5,86%  Dimana  akurasi  awal  tanpa menggunakan Word Embedding Glove adalah 77% sedangkan akurasi setelah menggunakannya mencapai 82,86% .

## KESIMPULAN DAN SARAN
CNN  menggunakan  word  embedding Glove  dengan  vector  kata  100  dimensi mendapatkan  nilai  akurasi  yang  cukup  tinggi yaitu  sebesar  82.86  %.  Word  embedding Glove  dapat  meningkatkan  kinerja  deep learning  CNN  dalam  melakukan  analisis sentiment.  Waktu  yang  dibutuhkan  untuk melakukan training model CNN
menggunakan  Glove  membutuhkan  waktu  2 jam  47  menit  59  detik  dengan  nilai  presisi 71%, F1-socre 70%.
Saran  untuk  penelitian  berikutnya adalah dengan melakukan analisis lebih lanjut untuk  menentukan  pengolahan  dataset  agar menghasilkan  dataset  yang  bersih  dan memiliki  sentimen  yang  tepat sehingga  dapat meningkatkan  akurasi  yang  lebih  baik. Penggunaan  metode  Deep  Learning  lain seperti  RNN,  LSTM,  CNN-LSTM  serta
metode  Deep  Lerning  lainnya.  Penggunaan word  embedding  glove  dengan  dimensi lainnya seperti dimensi 300 dan lainnnya.

## DAFTAR PUSTAKA
[1] B. Agarwal, N. Mittal, P. Bansal, and S.
Garg., “Sentiment analysis using common-sense and context information , ” Comput.  Intell.  Neurosci., vol.  2015,
2015. doi: 10.1155/2015/715730
[2] Shilpa P.C., R. Shereen, S. Jacob, Vinod P.,  “Sentiment  Analysis  Using  Deep
Learning,” Proceedings  of  the  Third
International  Conference  on  Intelligent Communication Technologies and Virtual  Mobile  Networks  (ICICV  2021), 2021, hal. 183-190
[3] S.  Rani  dan  P.  Kumar,  “Deep  Learning Based Sentiment Analysis Using
Convolution  Neural  Network,” Arabian Journal  for  Science  and  Engineering , vol. 44, no. 4, hal. 3305–3314, 2018. doi: 10.1007/s13369-018-3500-z.
[4] N.  Ramadhani  dan  R.H.  Al-Fadillah,
“Analisis  Sentimen  Pengguna  Twitter Terhadap Belajar Daring Selama Pandemi Covid-19 dengan Deep Learning,” Jurnal Siliwangi Seri Sains dan Teknologi , vol. 7, no. 2, hal. 66 - 72,
2021.
[5] A.  Nurdin,  B.A.S.  Aji,  A.  Bustamin,  Z. Abidin,  “Perbandingan  Kinerja  Word
Embedding  Word2vec,  Glove,  Dan Fasttext  Pada  Klasifikasi  Teks,” Jurnal
TEKNOKOMPAK ,  vol.  14,  no.  2,  hal.
74-79, 2020.
[6] S.  H.  Badjrie,  O.  N.  Pratiwi,  H.  D.
Anggana,  “Analisis  Sentimen  Review Customer  Terhadap  Produk  Indihome Dan First Media Menggunakan Algoritma Convolutional Neutal Network,” e-Proceeding of Engineering , vol.8,  no.  5,  Oktober  2021,  hal.  9047  - 9061.
[7] D.  G.  Nugroho,  Y.  H.  Chrisnanto,  A.
Wahana,  “Analisis  Sentimen  Pada  Jasa Ojek  Online  Menggunakan  Metode Naïve  Bayes,” Pros.  SNST  Ke-7  Tahun 2016 Fakultas Teknik Universitas Wahid Hasyim  Semarang, vol.  1,  no.  1,  hal. 156–161, 2016.
[8] Indriati  and  A.  Ridok,  “Sentiment
Analysis for Review Mobile Applications  Using  Neighbor  Method Weighted  K-nearest  Neighbor,” Journal Of Engineering and Sustainable
Technology ,  vol.  3,  no.  1,  hal.  23–32,
2016.
[9] E.C.  Dragut,  F.  Fang,  A.P.  Sistla,  C.T. Yu  dan  W.  Meng,  “Stop  word  and related  problems  in  web  interface integration,” Proceedings  of  the  VLDB Endowment ,  vol.  2,  no.  1,  hal.349–360,
2009,
https://doi.org/10.14778/1687627.1687667.
[10] R.  Feldman  dan  J.  Sanger, The  Text Mining Handbook: Advanced Approaches  in  Analysing  Unstructured Data .        New York:         Cambridge
University Press, 2007.
[11] F.  Koto  dan  G.Y.  Rahmaningtyas,  “ InSet Lexicon: Evaluation of a Word List for  Indonesian  Sentiment  Analysis  in
Microblogs,” IEEE in the 21st International Conference on Asian
Language Processing (IALP) , Singapore,
December 2017.
[12] J.  Pennington,  R.  Socher  dan  C.
Manning,  “Glove:  Global  Vectors  for
Word  Representation,” Proceedings  of the  2014  Conference  on  Empirical Methods in Natural Language Processing  (EMNLP) ,  Doha,  Qatar: Association for Computational Linguistics, 2014, hal. 1532–1543.
[13] S. V. Stehman, “Selecting and interpreting measures of thematic classification accuracy,” Remote Sensing of  Environment ,  vol.  62,  no.  1,  hal.  77– 89, 1997.
[14] J.B.  Brown,  “Classifiers  and  their
Metrics Quantified,” Molecular Informatics ,  vol.37,  hal.  1-11,  2018