JURNAL ILMIAH KOMPUTER GRAFIS , Vol.16, No.2, Desember 2023, pp. 235-244 p-ISSN : 1979-0414(print), e-ISSN :  2621-6256 (online) DOI : https://doi.org/10.51903/pixel.v16i2.1641
Systematic Literature Review terhadap Klasifikasi Emosi pada Lirik Lagu Berbahasa Ambon menggunakan Metode Bidirectional LSTM dengan Glove Word Representation Weighting
Kholida Zia Abidin 1 , Arief Setyanto 2 , Rudyanto Arief 3
1 Universitas Amikom Yogyakarta, e-mail: kholida.1257@students.amikom.ac.id
2 Universitas Amikom Yogyakarta, e-mail: arief_s@amikom.ac.id 3 Universitas Amikom Yogyakarta e-mail: rudy@amikom.ac.id

## ARTICLE  INFO
Article history:
Received 20 September  2023 Accepted 26 Oktober 2023
Published 29 Desember 2023

## ABSTRACT
One form of text that can express emotions is lyrics. Lyrics  are  a  type  of  literary  work  expressed  in  the form of words, the contents of which can express the songwriter's  personal  feelings,  thoughts,  and emotions.  Therefore,  the  lyrics  can  be  used  as  an object  of  research  on the  classification of  emotions. The  classification  of  song  lyrics  really  requires  bi- LSTM to be the input value when classifying data in the form of song lyrics in order to get high accuracy results. This research was carried out systematically and  the  results  were  measurable.  Descriptive qualitative  research  was  used  in  this  research.  The results  of  identification  based  on  case  studies  and statistics show that the reviews of popular topics are identical.  The  classification  of  song  lyrics  really requires  bi-LSTM  to  be  the  input  value  when classifying data in the form of song lyrics in order to get high accuracy results.
Keywords:  Emotion;  Song  Lyrics,  Glove  Word Representation Weighting, LSTM

## 1. Pendahuluan
Emosi  dapat  diekspresikan  oleh  seseorang  melalui  kata-kata,  ekspresi  wajah,  nada  dan teks.  Salah  satu  bentuk  teks  yang  dapat  mengekspresikan  emosi  adalah  lirik.  Lirik  adalah  jenis karya  sastra  yang  diungkapkan  dalam  bentuk  kata-kata,  yang  isinya  dapat  mengungkapkan perasaan,  pikiran,  dan  emosi  pribadi  penulis  lagu.  Oleh  karena  itu,  lirik  dapat  dijadikan  sebagai objek penelitian klasifikasi emosi [1].
Penelitian  untuk  melakukan  klasifikasi  teks  baik  berupa  lirik  lagu,  cerita  dan  ulasan banyak  dilakukan  oleh  peneliti  selama  decade  2012  sampai  2021  Algoritma  yang  digunakan bervariasi  dari  algoritma  klasifikasi  klasik  seperti  Naïve  Bayes,  support  vector  machine  dan KNN.  Klasifikasi  emosi  terhadap  text  juga  dilakukan  menggunakan  deep  learning  seperti  …., LSTM  dan  BiLSTM.  Isi  text  pada  litrik  maupun  narasi  dikdoekan  dalam  bentuk  vector menggunakan  berbagai  cara  seperti  TF-IDF,  menggunakan  word  embeeding  seperti  GLOVE, Word2Vec. Sistematic literature review ini bermaksud mendeskripsikan perkembangan penelitian terkait  dengan  klasifikasi  emosi  pada  lirik  text  termasuk  lirik  lagu  serta  mengidentifikasi algoritma algoritma yang memberikan performa baik dalam melakukan klasifikasi emosi terhdap text.
Berdasarkan  hasil  eksperimen  yang  dilakukan  oleh  [2]  GloVe  dapat  mendemonstrasikan  cara menggunakan  statistik  global  yang  terdapat  dalam  dokumen  [3][4].  Semantik  merupakan  suatu kata    tidak  hanya  dipengaruhi  oleh  kata-kata  di  sekitarnya  tetapi  juga  oleh  statistik  keseluruhan dokumen tersebut. GloVe gunakan a probabilitas kemunculan rasio bersama antara kata-kata [5]. Wod2vec didasarkan pada informasi bahasa lokal. Semantik kata tersebut dipengaruhi oleh kata- kata  di  sekitarnya.  [6].  FastText  didasarkan  pada  model  word2vec,  yang  menghasilkan subkata/suku kata. Hasil percobaan, ketika menggunakan word embedding word2vec, GloVe, dan FastText  untuk  mengklasifikasikan  teks  dengan  ukuran  F  Measure,  adalah  0.925,  0.958,  and 0.979,  serta  0.694,  0.688,  dan  0.715  kumpulan  data  Reuters  news  [7][8].  Berdasarkan  hasil pengujian dan beberapa penelitian yang membandingkan kinerja word2vec, GloVe dan FastText, terlihat  bahwa  word  ketiga  embeddings  mempunyai  kinerja  yang  kompetitif.  Penyisipan  kata tergantung pada kumpulan data yang digunakan dengan domain yang akan memecahkan. Padahal GloVe tidak bisa  memberikan  vektor kata yang tidak  ada di korpus (di  luar kosakata). Pada saat yang  sama,  untuk  bobot  kata,  penulis  menggunakan  GloVe  penyisipan  kata  yang  telah  dilatih sebelumnya,  yang  memiliki  akurasi  lebih  baik  daripada  model  penyisipan  kata  lainnya  (seperti CBOW dan skip-gram). GloVe  mengungguli  model lain dalam analogi kata, kesamaan kata, dan tugas pengenalan entitas bernama secara keseluruhan.

## 2. Research Method
PRISMA  merupakan  informasi  yang  digunakan  untuk  memunculkan  perangkat  untuk penilaian sistematis dan meta-analisis. PRISMA membantu penulis dan peneliti dalam menyusun tinjauan sistematis dan  meta-analisis yang bagus. PRISMA terdiri dari pedoman yang  mencakup informasi tentang objek apa yang harus ada dan didefinisikan secara hati-hati dalam evaluasi dan meta-analisis yang sistematis.
Penelitian  ini  dilakukan  secara  sistematis  dan  hasil  yang  terukur.  Penelitian  kualitatif deskriptif  digunakan  pada  penelitian  ini.  Penelitian  jenis  kualitatif  deskriptif  merupakan  jenis penelitian  yang  menggunakan  kajian  keilmuan,  literature  review  dari  beberapa  artikel,  jurnal maupun buku serta memanfaatkan penalaran deduktif  yang  didukung  dengan  data dan informasi yang  valid  kemudian  diolah  dan  dianalisa  berdasarkan  kaidah  –  kaidah  penelitian.  Penelitian  ini hasilnya  tidak  didapat  dari  prosedur  atau  bentuk  hitungan,  penelitian  ini  dipaparkan  secara deskriptif  serta  dilakukan  Analisa  secara  induktif.  Penelitian  ini  menggikuti  beberapa  langkah penelitian yaitu:
Langkah 1. Pengumpulan Data
Data diperoleh dari jurnal, artikel dan  dokumen ataupun buku yang sesuai topik penelitian kemudian  menetapkan  periode  publikasi  dari  tahun  2017  -  2021.  Pemilihan  periode  ini  dirasa sudah  cukup  mewakili  pemikiran  tentang  topik  yang  telah  dipilih  pada  penelitian  ini.  Kemudian literatute dipilih dari beberapa database yaitu Google Scholar.
Langkah 2. Analisis Data
Kemudian  dilakukan  Analisis  terhadap  topik  yang  telah  ditentukan  berdasarkan  data  hasil wawancara dan literature sehingga menghasilkan penelitian yang lebih terstruktur.

## Tahun Penelitian
Selama  periode  2017-2021,  penelitian  tentang  pengklasifikasian  lirik  lagu berdasarkan  emosi  semakin  meningkat.  Peningkatan  signifikan  terjadi  dalam  dua  tahun terakhir yaitu tahun 2020 dan 2021. Grafik distribusi tahun penelitan ditunjukan pada gambar berikut ini dengan jumlah presentase.
Systematic Literature Review terhadap Klasifikasi Emosi pada Lirik Lagu Berbahasa Ambon menggunakan Metode Bidirectional LSTM dengan Glove Word Representation Weighting
(Kholida Zia Abidin)

## Gambar 1. Tahun
Hal  ini  menunjukkan  bahwa  penelitian  pada  bidang  tersebut  masih  sangat  relevan  untuk dilakukan  saat  ini.  Isu  pengklasifikasian  lirik  lagu  berdasarkan  emosi  masih  menjadi  isu  yang mengkhawatirkan, terutama dalam dua tahun terakhir.
Bahasa
Beberapa  bahasa  dari  lirik  lagu  yang  ada  dalam  penelitian  ini  dijelaskan  dalam  gambar berikut:
Gambar 2. Bahasa
Gambar 3. Algoritma

## Akurasi
Penentuan  algoritma  dalam  penelitian  ini  didasarkan  pada  presentase  tingkat  akurasi  dari masing-masing  algoritma.  Algoritma  dengan  presentase  tingkat  akurasi  paling  mendekati  100% menunjukan estimasi paling akurat dalam mengklasifikasi lirik lag berdasarkan emosi.
Gambar 4. Akurasi
Pada  penelitian  klasifikasi  lagu  sebelumnya  dilakukan  oleh  [9],  performansi  metode  Bi- LSTM  lebih  baik  dibandingkan  metode  deep  learning  lainnya,  seperti  Naive  Bayes  dengan akurasi 68% [10] [11], KNN dengan akurasi 75% [12], RNN dengan akurasi 83.13% [13], akurasi metode  Bi-LSTM  mencapai  91,08%  [9],  sehingga  Bi-  LSTM  Lebih  baik  dari  algoritma  lain. Model Bi-LSTM memiliki dua lapisan LSTM yang berpindah dari kata pertama ke  kata terakhir (maju)  dan  kata terakhir ke  kata pertama (mundur), sehingga model  Bi-LSTM mengidentifikasi kalimat  positif  dan  kalimat  negative  dalam  pengklasifikasian  sentiment.  Dengan  cara  ini,  model Bi-LSTM  dapat  memahami  pola  kalimat  yang  dihasilkan,  sehingga  mengurangi  kesalahan klasifikasi dalam ulasan makanan Amazon [6] [14][15]
Penelitian  dengan  membandingkan  lima  algoritma  klasifikasi,  Naive  Bayes,  KNN,  SVM, RNN  dan  BiLSTM  untuk  mengklasifikasi  lirik  lagu  berdasarkan  emosi,  akurasi  masing-masing algoritma  menunjukkan  bahwa  algoritma  BiLSTM  memiliki  akurasi  tertinggi  dan  yang  menjadi pilihan  utama  adalah  Algoritma  BiLSTM.  Penulis  mendukung  pemilihan  algoritma  BiLSTM yang digunakan pada penelitian yang dilakukan oleh Jiddy dengan judul “Emotion Classification of  Song  Lyrics  Using  Bidirectional  LSTM  Method  “.  Sedangkan  penulis  kurang merekomendasikan algoritma Naïve Bayes untuk  digunakan  dalam  mengklasifikasikan  lirik lagu berdasarkan emosi.
Langkah 3. Kesimpulan dan Saran
Kesimpulan  dalam  penelitian  ini  diuraikan  dan  dipaparkan,  kemudian memberikan saran untuk peneliti selanjutnya agar lebih baik lagi.

## Gambar 5. Metode Penelitian
Teknik  pengumpulan  data  yang  digunakan  dalam  penelitian  ini  adalah  studi  literatur/ studi  pustaka.  Teknik  analisis  data  dalam  penelitian  ini  adalah  deskripsi  kualitatif.  Teknik  ini digunakan  karena  dapat  membantu  mencapai  tujuan  penelitian  yaitu    memberikan  pengetahuan terkini  mengenai  pengaruh  rotasi  pekerjaan  terhadap  peningkatan  produktivitas  pegawai. Penelitian  ini  menggunakan  pendekatan  tinjauan  literatur  sistematis  yang  mencakup  deskripsi pertanyaan penelitian, strategi pencarian, kriteria inklusi, kriteria evaluasi, dan ekstraksi data [16]. 3. Results and Analysis
Systematic  Literature  Review (SLR)  adalah  metode  untuk  mengidentifikasi  kesenjangan dalam  penelitian  sebelumnya  dan  dapat  digunakan  untuk  mendiagnosis  masalah  secara  rahasia. Fernando  dan  rekannya  menggunakan  metode Systematic  Literature  Review (SLR)  untuk
Systematic Literature Review terhadap Klasifikasi Emosi pada Lirik Lagu Berbahasa Ambon menggunakan Metode Bidirectional LSTM dengan Glove Word Representation Weighting
(Kholida Zia Abidin)
mengidentifikasi teknologi tepat yang menjadi kebutuhan bisnis  perusahaan logistik. [17]. Selain itu,  metode Systematic  Literature  Review (SLR)  bisa  digunakan  untuk  mengidentifikasi permasalahan  di  beberapa  bidang  pengetahuan.  [17]  Metode  yang  digunakan  adalah Systematic Literature  Review (SLR),  dengan  batasan  atau  ruang  lingkup  untuk  menganalisis  kesenjangan: Kesenjangan penelitian adalah perbedaan  dalam jumlah bahan  yang tersedia pada topik tertentu. Kesenjangan  empiris  mengacu  pada  perbedaan  jumlah  literatur  berdasarkan  studi  kasus. Kesenjangan  Teoritis  mengacu  pada  perbedaan  dalam  jumlah  penelitian  yang  ditujukan  untuk pemeriksaan  menyeluruh  dari  aspek  teoretis.  Kesenjangan  metodologis  terjadi  ketika  ada perbedaan dalam jumlah studi yang dilakukan pada aliran atau metode penelitian yang digunakan dalam  mengukur  sentimen  menggunakan  studi  kasus.  Dari  hasil  gap  analysis  tersebut,  hasil Systematic Literature Review (SLR) dapat memberikan rekomendasi untuk penelitian selanjutnya. Systematic  Literature  Review (SLR)  dilakukan  melalui  pencarian  database  pada  tahap implementasi. Systematic  Literature  Review (SLR)  adalah  suatu  metode  untuk  mengidentifikasi kelompok  yang  dapat  diklasifikasikan  ke  dalam  lima  kategori:  penelitian,  empiris,  teoritis,  dan metodologi.  Ada  sekitar  30  artikel  yang  sudah  direview.  Mendeley  merupakan  alat  yang  dapat digunakan  untuk  mendukung  proses  tinjauan  literatur secara  sistematis.  Seleksi  dan  kategorisasi artikel  menurut relevansinya akan dilakukan dengan Mendeley. Fase pengkodean terbuka adalah proses  konseptual  di  mana  data  dikategorikan  dan  kemudian  dianalisis  untuk  identifikasi  dan diskriminasi.  Topik,  studi  kasus,  dan  metode  disusun  berdasarkan  kategori.  Tahap  selective coding  adalah  proses  pemilahan  kategori  yang  dibahas  dalam  kajian  fokus.  Proses  penetapan kategori  dan  subkategori  berdasarkan  teori  yang  relevan  dikenal  sebagai  pengkodean  aksial. Setelah  tahap  pengkodean  selesai,  visualisasi  hubungan  antar  entitas  ditampilkan  dalam  bentuk peta proyek.
Tabel 1. Peta Proyek Keyword Fokus Penelitian Tahun Song  Lyrics,  Emotion,  Data Mining, K-Nearest Neighbor I. Lagu  adalah  sebuah  karya  musik  yang  terdiri  dari susunan  not-not  musik  yang  teratur  dan  berisi  lirik. Lirik  adalah  bagian  yang  dapat  menciptakan  emosi. Memilih  kata  yang  tepat  untuk  lirik  sangat  penting karena akan menciptakan  emosi yang tepat. Kemudian, memilih  lagu  yang  tepat  untuk  didengarkan  juga penting.  Algoritma  k-NN  a dalah salah  satu  algoritma klasifikasi yang akan menghitung tetangga terdekat dari variabel  k.  Hasil  dalam  penelitian  ini  menunjukkan akurasi rata-rata 75% [12]. 2018 Naive Bayes algorithm; music emotion; lyrics. Karakteristik penting dari musik adalah emosinya, yang mencerminkan persepsi manusia. Ada banyak algoritma untuk  mencapai  klasifikasi  teks,  dan  salah  satu algoritma  yang  paling  populer  adalah  algoritma  Naive Bayes [11] 2017 Japanese Morphology Process, Affixation, Derivation, Inflexion. Bahasa Jepang adalah bahasa aglutinasi, di mana proses morfologis dilakukan dengan afiksasi. Metode penelitian yang dipakai dalam artikel ini adalah metode kualitatif deskriptif [18]. 2020 Naive  Bayes,  Particle  Swarm Optimization, Support Vector Machine,  Feature  Selection, Consumer Review. Laman  aplikasi  klikindomaret  di  GooglePlay  adalah aplikasi  yang  dapat  digunakan  untuk  mendapatkan informasi  pengumpulan  data  review.  Namun,  untuk mendapatkan  informasi  mengenai  opini  atau  review 2020
konsumen  bukanlah  hal  yang  mudah  dan  memerlukan metode khusus dalam mengkategorikan atau mengelompokkan  review  tersebut  ke  dalam  kelompok- kelompok  tertentu,  yaitu  review  positif  atau  negatif. Oleh  karena  itu,  makalah  ini  menganalisis  sentimen pelanggan  dari  aplikasi  klikindomaret  menggunakan algoritma Naive Bayes Classifier (NB) yang dibandingkan  dengan  Support  Vector  Machine  (SVM) serta  melakukan  optimasi  Feature  Selection  (FS) menggunakan  metode  Particle  Swarm  Optimization [19].[20] Multinomial  Naïve  Bayes (MNB) Perkembangan  teknologi  saat  ini  mempengaruhi  jenis layanan  informasi  yang  diberikan,  khususnya  layanan sistem  informasi  yang  selalu  berhubungan  dengan jaringan  internet.  Proses  klasifikasi  menggunakan metode  MNB  pada  respon  positif  dan  negatif, memperoleh  hasil  respon  negatif  tertinggi  di  iGracias yaitu  respon  rinci  dari  sub  layanan  sistem  informasi sebesar 44,27% [21]. 2019 Tweet, Naive Bayes, WordNet, Hiponim, Hipernim, K-Fold Banyak  tweet  yang  diposting  mencegah  tweet  terkait muncul  di  halaman  beranda  Twitter.  Tweet  ini  tidak termasuk  dalam  kategori  berita  seperti  kesehatan, olahraga, teknologi, ekonomi, perjalanan, dll. Penambahan  yang  dilakukan  merupakan  sinonim  dan hypernym  dari    dokumen  asli  WordNet.  Metode perhitungan  k-fold  yang  akurat  digunakan  untuk mendeteksi overfitting pada dokumen. [22]. 2018 Klasifikasi, Lirik lagu, Improved K-Nearest Neighbor Pesatnya  perkembangan  teknologi  mempercepat  proses penyebaran  lagu  di  Indonesia.  Namun,  lagu-lagu  yang beredar  tidak  memiliki  batasan  usia    berdasarkan liriknya,  begitu  pula  label  usia  pada  filmnya.  Hal  ini tentu  menyulitkan  masyarakat  dalam  memilih  lagu yang  sesuai  dengan  usianya,  sehingga  menyulitkan masyarakat  untuk    menikmati  berbagai  lagu  dengan nyaman, sehingga berdampak negatif terhadap perkembangan  minat  remaja.  Maka  dibuatlah  sebuah sistem  untuk  memfilter    lagu  berdasarkan  usianya, maka  lagu  tersebut  akan  memiliki  tag.  Pencarian  ini menggunakan  metode  inovatif  K-Nearest  Neighbor, yang mengurutkan lagu berdasarkan usianya. [23]. 2020 Classification of lyrics, regional songs, TF-IDF, naïve bayes. Penelitian  ini  adalah  upaya  untuk  mengelompokkan lagu-lagu  daerah  di  Indonesia  berdasarkan  daerah. Klasifikasi  ini    diharapkan  bisa  menjadi    cara  untuk mengenali  dan  memetakan  lagu-lagu  daerah  yang  ada di  Indonesia  sehingga  masyarakat  Indonesia  dapat mengenal budayanya sendiri [24]. 2019 klasifikasi, seleksi Fitur, BM25, improved KNN Emosi  adalah  reaksi  atau  perasaan  seseorang  dalam suatu  keadaan.  Lagu-lagu  yang  mereka  dengarkan merupakan  contoh  lingkungan  yang  bisa  merangsang emosi  seseorang.  Lirik    berperan  dalam  membangun emosi.  Pemilihan  kata  yang  tepat  diperlukan  untuk
2019
Systematic Literature Review terhadap Klasifikasi Emosi pada Lirik Lagu Berbahasa Ambon menggunakan Metode Bidirectional LSTM dengan Glove Word Representation Weighting
(Kholida Zia Abidin)
menciptakan  emosi  yang  tepat.  Dalam  hal  ini,  proses pengklasifikasian  emosi  pada  lirik    akan  dilakukan dengan  menggunakan  beberapa  metode,  khususnya advanced K-Nearest Neighbor, BM25, dan seleksi fitur [25]. Klasifikasi,  Jaringan  Saraf Tiruan, Naïve Bayes, Support Vector Machine, Decission Tree, Fuzzy Pengolahan data termasuk salah satu hal  penting dalam teknologi  informasi.  Berbagai  jenis  data    diolah menggunakan metode yang efisien dan efektif sehingga akan  menghasilkan  informasi  yang  akurat.  Seiring dengan berkembangnya teknologi, banyak pula berbagai  metode  pengolahan  data  yang  dikembangkan. Ini  melibatkan  pemenuhan  kebutuhan    metode  yang digunakan  tergantung  pada  jenis  data  yang  diproses. Klasifikasi  adalah  Salah  satu  metode    pengolahan  data [26] 2018 word  embedding,  word2vec, glove, fasttext, klasfikasi teks,  convolutional  neural network, cnn Dalam  bidang  pengolahan  teks,  fitur  teks    tidak terstruktur  menjadi  tantangan  dalam  ekstraksi  fitur. Tujuan dari penelitian ini adalah untuk membandingkan kinerja  algoritma  word  embedding  seperti  Word2Vec,
GloVe, dan FastText dan merangkingnya menggunakan algoritma  convolutional  neural  network.  Dibandingkan dengan teknik tradisional seperti Bag of Words, metode ketiga  lebih  disukai  karena  bisa  menangkap  makna semantik,  sintaksis,  keteraturan,  dan  bahkan  konteks seputar kata [26]. 2020 classification, emotion, music, recurrent neural network Musik  adalah  salah  satu  hiburan  bagi  masyarakat    di Indonesia dan seluruh dunia. Penelitian ini menggunakan metode Recurrent Neural Network untuk mengklasifikasikan  emosi  berdasarkan  lirik  lagu. Parameter  Recurrent  Neural  Network  yang  diuji  dalam penelitian  ini  adalah  hidden  size,  learning  rate,  dan dropout.  Data  dalam  penelitian  ini  dibagi  menjadi dataset pengembangan dan dataset pengujian [13] 2019 amazon  fine  food  review, analisis sentimen, Bidirectional Encoder Representations from Transformers, Bidirectional Long  Short-Term  Memory, Word2Vec. Revolusi  industri  4.0  mengakibatkan  banyak  orang menggunakan  layanan  online  dengan  infrastruktur internet yang memadai dan biaya yang semakin rendah. Untuk meningkatkan keuntungan, bisnis harus memahami  kebutuhan  pelanggan.  Oleh  karena  itu, diperlukan  analisis  sentimen  konsumen  terhadap makanan  dengan  menggunakan  pengolahan  bahasa alami.  Mesin  tidak  mudah  mengenali  bahasa  manusia, sehingga metode yang dikembangkan lebih profesional, sehingga  hasil  klasifikasi  tidak  menjelaskan  cara menafsirkan  ulasan  pada  objek  Amazon  Food, menggunakan  metode  representasi  Encoder  dua dimensi  dari  vektor  dari  Transformers  dibuat  dengan ulasan [6].[15] 2020 Application-specific Sistem  koreksi  kesalahan  maju  berdasarkan  pada  kode  2016
integrated circuit (ASIC) synthesis, forward error correction (FEC), low-density parity-check  (LDPC)  codes, low power. soft-decision  low-density  parity  check  (LDPC)  untuk aplikasi  di  jaringan  transpor  optik  100–400-Gbps.
Bersama  dengan  kode  LDPC  yang  terstruktur  secara acak  dengan  panjang  blok  dari  30.000  hingga  60.000 bit dan overhead (OH) dari 6,7% menjadi 33% [6].[27] Multifeature Combined Network Classifier Bertujuan  pada  kekurangan  model  klasifikasi  jaringan tunggal,  makalah  ini  menerapkan  jaringan  gabungan CNN-LSTM  (jaringan  saraf  convolutional-long  short- term  memory)  di  bidang  klasifikasi  emosi  musik  dan mengusulkan pengklasifikasi jaringan gabungan multifitur berdasarkan CNN-LSTM yang menggabungkan  Masukan  fitur  2D  (dua  dimensi) melalui  CNN-LSTM  dan  masukan  fitur  1D  (dimensi tunggal)  melalui  DNN  (jaringan  saraf  dalam)  untuk menutupi kekurangan model fitur tunggal asli [28]. 2020 Recurrent neural networks. Pengulangan  reguler  jaringan  saraf  tiruan  (RNN) diperluas  ke  jaringan  saraf  berulang  dua arah  (BRNN). BRNN  dapat  dilatih  tanpa  ada  batasan  hanya  dengan menggunakan informasi masukan dalam kerangka kerja masa depan yang sudah ditentukan sebelumnya. Hal ini dicapai  dengan  melakukannya  secara  bersamaan  dalam arah waktu positif dan negatif [29]. 2013 emotion classification, BiLSTM, deep learning, GloVe, song lyrics Pesat  pasar  music  dari  analog  ke  digital  telah menyebabkan  pesatnya  jumlah  musik  yang  tersebar  di seluruh  dunia,  serta  musik  yang  mudah  dibuat  dan dijual.  Banyak  lagu  yang  tersedia  telah  memengaruhi cara orang mendengarkan musik, yang paling menonjol didasarkan  pada  konten  emosional  lagu  tersebut.  Any emosi  music  pengenalan  dan  rekomendasi  membantu pendengar  musik  menemukan  lagu  yang  sesuai  dengan emosinya. Oleh karena itu, diperlukan klasifikasi emosi untuk  menilai  dampak  emosional  dari  sebuah  lagu.
Klasifikasi  emosional  sebuah  lagu  didasarkan  pada ekstraksi  fitur  dan  pembelajaran  dari  kumpulan  data yang tersedia. [9].[27] 2021 LSTM and BiLSTM models Program Python berisi sistem tanya jawab yang berasal dari  kumpulan  data  yang  telah  menggunakan  dan mengimplementasikan  chatbot  di  era  modern  ini. dimana  data  yang  dikumpulkan  berupa  korpus  yang berisi  percakapan  fiktif  kaya  metadata  yang  luas  yang berasal  dari  naskah  film  yang  diekstraksi,  yang  biasa disebut corpus dialog film cornell [30]. 2019

## 4. Conclusion
Artikel  ini  menggunakan Systematic  Literature  Review (SLR)  untuk  mengklasifikasikan analisis sentimen berbasis metodologi, penelitian media sosial dan platform. Tahap coding dibagi menjadi  tiga  tahap,  yaitu  open,  selective,  dan  axial  coding.  Studi  literatur  tentang  analisis sentimen  dibagi  menjadi  dua  bagian:  mengidentifikasi  kesenjangan  berdasarkan  studi  kasus  dan sumber  data  dan  mengidentifikasi  kesenjangan  berdasarkan  metode  atau  algoritma  yang digunakan.  Hasil  identifikasi  berbasis  studi  kasus  dan statistik  menunjukkan  bahwa  ulasan  topik populer adalah  identik. Klasifikasi lirik lagu sangat  membutuhkan bi-LSTM untuk  menjadi  nilai
Systematic Literature Review terhadap Klasifikasi Emosi pada Lirik Lagu Berbahasa Ambon menggunakan Metode Bidirectional LSTM dengan Glove Word Representation Weighting
(Kholida Zia Abidin)
input pada saat mengklasifikasi data berupa lirik lagu agar mendapatkan hasil akurasi yang tinggi. Berdasarkan  penelitian  sebelumnya  tingkat  akurasi  masing-masing  cukup  tinggi  dan  bervariasi tetapi  masing-masing  menggunakan  bahasa  yang  berbeda,  sehingga  belum  ada  penelitian  yang mengklasifikasi lirik lagu Ambon berdasarkan emosi.

## References
[1]  I.  D.  Abirawa,  A.  B.  Osmond,  and  C.  Setianingsih,  “Klasifikasi  Emosi  Pada  Lirik  Lagu Menggunakan  Metode  Support  Vector  Machine,” E-proceeding  Eng. ,  vol.  5,  no.  3,  pp. 6203–6209, 2018.
[2]  A.  Nurdin,  B.  Anggo  Seno  Aji,  A.  Bustamin,  and  Z.  Abidin,  “Perbandingan  Kinerja  Word Embedding Word2Vec, Glove, Dan Fasttext Pada Klasifikasi Teks,” J. Tekno Kompak , vol. 14, no. 2, p. 74, 2020, doi: 10.33365/jtk.v14i2.732.
[3]  G.  S.  Ramadhan,  B.  Irawan,  C.  Setianingsih,  and  U.  Telkom,  “Klasifikasi  emosi  pada  lirik lagu  menngunakan  algoritma  naïve  bayes  dan  particle  swarm  optimization  classification  of emotions on song lyrics using naïve bayes algorithm and particle swarm optimization,” vol. 8, no. 5, pp. 6293–6306, 2021.
[4]  N.  A.  Zuhroh  and  N.  A.  Rakhmawati,  “Clickbait  detection:  A  literature  review  of  the methods  used,” Regist.  J.  Ilm.  Teknol.  Sist.  Inf. ,  vol.  6,  no.  1,  pp.  1–10,  2020,  doi: 10.26594/register.v6i1.1561.
[5]  J.  Bahasa, P.  Issn,  K.  Emosi,  L.  Lagu, F.  Album,  and  F.  Ego,  “Kata  Kunci:  emosi  ,  fungsi ego , fungsi otak PENDAHULUAN,” vol. 4, no. 2, pp. 239–251, 2019.
[6]  D.  J.  M.  Pasaribu,  K.  Kusrini,  and  S.  Sudarmawan,  “Peningkatan  Akurasi  Klasifikasi Sentimen  Ulasan  Makanan  Amazon  dengan  Bidirectional  LSTM  dan  Bert  Embedding,” Inspir. J. Teknol. Inf. dan Komun. , vol. 10, no. 1, 2020, doi: 10.35585/inspir.v10i1.2568.
[7]  A.  Zahra,  “Pemodelan  Named  Entity  Recognition  Pada  Artikel  Wisata  Dengan  Metode Bidirectional Long Short-Term Memory Dan Conditional Random Fields,” 2021.
[8]  S.  Wu,  Y.  Liu,  Z.  Zou,  and  T.  H.  Weng,  “S_I_LSTM:  stock  price  prediction  based  on multiple data sources and sentiment analysis,” Conn. Sci. , 2021, doi: 10.1080/09540091.2021.1940101.
[9]  J.  Abdillah,  I.  Asror,  Y.  Firdaus,  and  A.  Wibowo,  “Emotion  Classification  of  Song  Lyrics using Bidirectional LSTM Method,” no. 10, pp. 7–8, 2021.
[10] L.  W.  Astuti,  A.  Rachmat  C.,  and  Y.  Lukito,  “Implementasi  Algoritma  Naïve  Bayes Menggunakan Isear Untuk Klasifikasi Emosi Lirik Lagu Berbahasa Inggris,” J. Inform. , vol. 14, no. 1, pp. 16–21, 2017, doi: 10.9744/informatika.14.1.16-21.
[11] Y. An, S. Sun, and S. Wang, “Naive Bayes classifiers for music emotion classification based on lyrics,” Proc.  -  16th  IEEE/ACIS  Int.  Conf. Comput.  Inf.  Sci.  ICIS  2017 ,  no.  1,  pp. 635– 638, 2017, doi: 10.1109/ICIS.2017.7960070.
[12] A.  Hijra Ferdinan,  A.  Brian  Osmond,  and  C. Setianingsih,  “Emotion  Classification  in  Song Lyrics  Using  K-Nearest  Neighbor  Method,” Proc.  -  2018  Int.  Conf.  Control.  Electron. Renew. Energy Commun.
ICCEREC 2018 , pp. 63–69, 2018,
doi:
10.1109/ICCEREC.2018.8712092.
[13] H.  Piliang  and  R.  Kusumaningrum,  “Music  Emotion  Classification  Based  on  Indonesian Song  Lyrics  Using  Recurrent  Neural  Network,” ICICOS  2019  -  3rd  Int.  Conf.  Informatics Comput.  Sci.  Accel.  Informatics  Comput.  Res.  Smarter  Soc.  Era  Ind.  4.0,  Proc. ,  pp.  3–6, 2019, doi: 10.1109/ICICoS48119.2019.8982532.
[14] L.  Sofiyana,  Z.  Abidin,  and  H.  Nurhayati,  “Klasifikasi  Emosi  Untuk  Teks  Berbahasa Indonesia  Dengan  Menggunakan  K-Nearest  Neighbor,”  vol.  1,  no.  January.  pp.  194–299, 2012.
[15] M. El-Dairi and R. J. House, “Optic nerve hypoplasia,” Handbook of Pediatric Retinal OCT and  the  Eye-Brain  Connection .  pp.  285–287,  2019.  doi:  10.1016/B978-0-323-60984- 5.00062-7.
[16] C.  X.  Chen,  B.  Barrett,  and  K.  L.  Kwekkeboom,  “Efficacy  of  Oral  Ginger  (Zingiber officinale)  for  Dysmenorrhea:  A  Systematic  Review  and  Meta-Analysis,” Evidence-based Complement. Altern. Med. , vol. 2016, 2016, doi: 10.1155/2016/6295737.
[17] Y.  A.  Singgalen,  “Pemilihan  Metode  dan  Algoritma  dalam  Analisis  Sentimen  di  Media Sosial :  Sistematic  Literature  Review,” J.  Inf.  Syst.  Informatics ,  vol.  3,  no.  2,  pp.  278–302, 2021, doi: 10.33557/journalisi.v3i2.125.
[18] D.  Anggraini  and  D.  R.  M.PD,  “Analisis  Proses  Morfologi  Afiksasi  Pada  Lirik  Lagu Original Soundtrack Animasi Detektive Conan,” J.  Ilm.  Mhs.  Jur.  Bhs.  dan Sastra  Jepang , vol. 4, no. 2, pp. 1–11, 2020.
[19] M.  Azhar,  N.  Hafidz,  B.  Rudianto,  and  W.  Gata,  “Jatiwaringin  No  2  Cipinang  Melayu Makasar Jakarta Timur, (021)8005722; 2 Informatics Engineering Department; STMIK Nusa Mandiri,” Cipinang Melayu Makasar Jakarta Timur , vol. 8, no. 2, p. 8005722, 2020.
[20] M.  Ruocco,  “Domain  general  Active  Learning  strategies  using  inter-sample  similarity  and Reinforcement Learning Bjørn Hoxmark Jørgen Wilhelmsen,” no. August, 2018.
[21] A.  F.  Bahary,  Y.  Sibaroni,  and  M.  S.  Mubarok,  “Sentiment  analysis  of  student  responses related to information system services using Multinomial Naïve Bayes (Case study: Telkom University),” J.  Phys.  Conf.  Ser. ,  vol.  1192,  no.  1,  pp.  0–9,  2019,  doi:  10.1088/1742- 6596/1192/1/012046.
[22] F.  F.  Irfani,  M.  A.  Fauzi,  and  Y.  A.  Sari,  “Klasifikasi  Berita  pada  Twitter  Menggunakan Metode  Naive  Bayes  dan  Query  Expansion  Hipernim-Hiponim,” J.  Pengemb.  Teknol.  Inf. dan Ilmu Komput. Univ. Brawijaya , vol. 2, no. 12, pp. 6093–6099, 2018.
[23] F.  Rahutomo,  Pangestu  Nur  Mirzha,  and  I.  F.  Rozi,  “Evaluasi  Implementasi  Algoritma Improved  K-Nearest  Neighbor  Pada  Kategorisasi  Lirik  Lagu  Bahasa  Indonesia  Menurut Usia,” J. Inform. Polinema , vol. 6, no. 2, pp. 19–26, 2020, doi: 10.33795/jip.v6i2.290.
[24] P.  H.  Saputro,  M.  Aristian,  and  D.  ListianingTyas,  “Klasifikasilagu  Daerah  Indonesia Berdasarkanlirikmenggunakanmetode  Tf-Idf  Dan  Naïve  Bayes,” J.  Teknol.  Inf.  dan  Terap. , vol. 4, no. 1, pp. 47–52, 2019, doi: 10.25047/jtit.v4i1.20.
[25] F.  S.  Sinaga,  Indriati,  and  B.  Rahayudi,  “Klasifikasi  Emosi  Lirik  Lagu  menggunakan Improved  K-Nearest  Neighbor  dengan  Seleksi  Fitur  dan  BM25,” J.  Pengemb.  Teknol.  Inf. dan Ilmu Komput. , vol. 8, no. 3, pp. 5697–5702, 2019.
[26] A.  P.  Wibawa,  M.  G.  A.  Purnama,  M.  F.  Akbar,  and  F.  A.  Dwiyanto,  “Metode-metode Klasifikasi,” Pros. Semin. Ilmu Komput. dan Teknol. Inf. , vol. 3, no. 1, pp. 134–138, 2018.
[27] R. W. Pratiwi, Y. Sari, and Y. Suyanto, “Attention-Based BiLSTM for Negation Handling in Sentimen  Analysis,” IJCCS  (Indonesian  J.  Comput.  Cybern.  Syst. ,  vol.  14,  no.  4,  p.  397, 2020, doi: 10.22146/ijccs.60733.
[28] C.  Chen  and  Q.  Li,  “A  Multimodal  Music  Emotion  Classification  Method  Based  on Multifeature Combined Network Classifier,” vol. 2020, 2020.
[29] B.  Iung,  “Cœur  et  grossesse,” EMC  -  Trait.  médecine  AKOS ,  vol.  8,  no.  2,  pp.  1–4,  2013, doi: 10.1016/s1634-6939(13)59289-1.
[30] P.  Anki  and  A.  Bustamam,  “Measuring  the  accuracy  of  LSTM and  BiLSTM  models  in  the application  of  artificial  intelligence  by  applying  chatbot  programme,” Indones.  J.  Electr. Eng. Comput. Sci. , vol. 23, no. 1, pp. 197–205, 2021, doi: 10.11591/ijeecs.v23.i1.pp197-205.