## JEPIN
(Jurnal Edukasi dan Penelitian Informatika)
ISSN(e): 2548-9364 / ISSN(p) : 2460-0741
April 2022

## Analisis Sentimen pada Media Sosial Twitter

## Terhadap Kebijakan Pemberlakuan Pembatasan Kegiatan Masyarakat Berbasis Deep Learning
Mohammad Farid Naufal # 1 , Selvia Ferdiana Kusuma *2
# Teknik Informatika, Universitas Surabaya Jalan Ngagel Jaya Selatan 169, Surabaya, Indonesia
1 faridnaufal@staff.ubaya.ac.id
* Teknik Informatika, Politeknik Elektronika Negeri Surabaya Jl. Raya ITS, Keputih, Kec. Sukolilo, Kota SBY, Jawa Timur
2 selvia.fk@gmail.com
Abstrak—  Kebijakan  Pemberlakukan  Pembatasan  Kegiatan Masyarakat  (PPKM)  merupakan  salah  satu  kebijakan pemerintah  yang  diambil  untuk  menekan  laju  persebaran Covid19.  Tidak  setiap  kebijakan  selalu  berdampak  positif untuk warga. Oleh sebab itu perlu adanya evaluasi terhadap setiap  kebijakan.  Saat  ini  banyak  warga  yang  sering menanggapi  kebijakan  pemerintah  melalui  komentar- komentar  di  media  sosial  twitter.  Komentar-komentar tersebut  sebanarnya  dapat  dijadikan  bahan  evaluasi terhadap  kebijakan  yang  telah  diambil.  Namun  komentar- komentar  tersebut  perlu  diklasifikasikan  dahulu,  komentar yang  bersentimen  positif,  negative  maupun  netral.  Proses pengklasifikasian  secara  manual  tentunya  akan  menyita banyak  waktu  karena  jumlah  sangat  banyak,  bisa  ribuah bahkan puluhan ribu. Perlu adanya otimatisasi pengklasifikasin  sentimen  dari  twitter  tersebut.  Oleh  sebab itu penelitian ini berfokus pada otomatisasi analisis sentimen komentar-komentar warga pada media sosial twitter terkait PPKM. Proses otomatisasi analisis sentimen terkait kebijakan PPKM  ini  berbasis  deep  learning.  Semua  data  yang  telah melalui preprocess dan pelabelan kemudian akan dimodelkan menggunakan algoritma Long Short Term Memory (LSTM). Model dibentuk berdasarkan uji coba paramater yang paling baik  menggunakan  algoritma  grid  search.  Model  yang terbentuk  inilah  yang  digunakan  untuk  mengklasifikasikan sentimen  tweet  secara  otomatis.    Berdasarkan  eksperimen yang dilakukan, metode yang diusulkan berhasil mengklasifikasikan  37750  tweet  sesuai  dengan  sentimennya dengan akurasi 87%.
Kata  kunci — Deep  Leraning,  Sentimen  Analisis,  PPKM, Twitter

## I. P ENDAHULUAN
Kebijakan Pemberlakukan Pembatasan Kegiatan Masyarakat  (PPKM)  merupakan  salah  satu  kebijakan pemerintah  yang  diambil  untuk  menekan  laju  persebaran Covid19.  Guna  memahami  dampak  kebijakan  tersebut, perlu  dilakukan  analisis  dari  sentimen  warga  terhadap
kebijakan  tersebut.  Twitter  merupakan  salah  satu  media sosial  yang  saat  ini  sering  digunakan  masyarakat  untuk mengomentari  berbagai  hal.  Salah  satunya  adalah kebijakan  PPKM.  Komentar-komentar  pada  twitter  inilah yang  sebenarnya  dapat  digunakan  pemerintah  sebagai acuan evaluasi kebijakan. Komentar-komentar pada twitter pada  dasarnya  dapat  dibedakan  menjadi  tiga  bagian berdasarkan  sentimennya  yaitu  positif,  negatif  dan  netral. Komentar  pada  twitter  memiliki  nilai  sentimen  positif apabila  kata-kata  yang  digunakan  bermakna  positif. Komentar  pada  twitter  memiliki  nilai  sentimen  negatif apabila  kata-kata  yang  digunakan  bermakna  negatif. Sedangkan komentar pada twitter dikatakan netral apabila kata-kata  yang  digunakan  bermakna  positif  dan  negatif dengan  komposisi  yang  sama.  Apabila  sentimen  warga bernilai  positif  maka  dapat  dikatakan  kebijakan  yang diambil didukung oleh masyarakat. Begitu juga sebaliknya.
Namun  mengklasifikasikan  komentar-komentar  pada twitter  berdasarkan  sentimennya  secara  manual  tentunya akan  membutuhkan  waktu  dan  biaya  yang  tidak  sedikit. Tweet  yang  ada  tentunya  sangat  beragam  dan  jumlahnya sangat banyak. Padahal setiap tweet perlu diklasifikasikan dan  dianalisis  untuk  dapat  digunakan  sebagai  bahan evaluasi  kebijakan.  Oleh  sebab  itulah  perlu  adanya ontomasasi  terhadap  klasifikasi  sentimen  dari  setiap komentar yang ada di twitter.
Beberapa penelitian sudah pernah melakukan hal serupa. Metode dan data yang digunakan juga beragam. Penelitian terkait  sentimen  analisis  tentang  kebijakan  PPKM  juga pernah  dilakukan  menggunakaan  metode  berbasis  naïve bayes [1][2] dan random forest [1].  Metode naïve bayes ini sangat  popular  untuk  sentimen  analisis.  Metode  ini  juga pernah  digunakan  untuk  melakukan  sentimen  analisis tentang efek  kebijakan Pembatasan Sosial Berskala Besar (PSBB) [3], kebijakan pembelajaran daring selama covid19 [4],  kebijakan  vaksin  covid19  [5],  dan  kebijakan
penanganan covid [6]. Selain naïve bayes, metode Support Vector  Machine  (SVM)  juga  pernah  digunakan  sebagai penunjang  analisis  sentimen  terhadap  kebijakan social distancing [7] dan  kebijakan PSBB [8]. Menurut penelitian [9] jika dibandingkan dengan algoritma random forest dan naïve bayes, algoritma SVM memiliki akurasi yang paling baik  untuk  mengklasifikasikan  tweet  tentang  pemerintah provinsi DKI Jakarta di masa pandemi.
Jumlah  data  tentunya  akan  mempengaruhi  pemilihan metode  yang  tepat.  Mayoritas  penelitian  terdahulu  hanya menggunakan data yang relatif sedikit. Ada kemungkinan data  tersebut  kurang  dapat  merepresentasikan  seluruh pendapat netizen. Penelitian terdahulu mayoritas menggunakan  naïve  bayes  karena  memang  data  yang digunakan relatif sedikit. Metode naïve bayes cocok untuk mengklasifikasikan data yang relatif sedikit karena konsep kerjanya adalah berbasis probabilitas. Semakin banyak data yang perlu diklasifikasikan maka probabilitasnya tentunya akan semakin bertambah. Hal tersebut menyebabkan perlu adanya  alokasi  memori  yang  besar  dan  proses  komputasi yang semakin tinggi.
Saat  ini  metode  berbasis  deep  learning  mulai berkembang dengan pesat. Algoritma berbasis deep mulai diminati  karena  algoritma  berbasis  deep  learning  dapat menangani  pemrosesan  data  dalam  jumlah  yang  banyak dengan waktu yang relatif singkat. Algoritma Long Short- Term  Memory  (LSTM)  adalah  salah  satu  algoritma  deep learning.  Algoritma  LSTM  ini  juga  pernah  digunakan untuk  melakukan  analisis  sentimen  pada  penelitian  lain [10][11].  Menurut  penelitian  [12],  LSTM  memiliki performa  yang  lebih  baik  dibanding  Support  Vector Machine (SVM), Logistic Regression (LR) and Multinomial Naïve Bayes (MNB)
untuk mengklasifikasikan  sentimen  analisis  terkait  pemilihan presiden tahun 2019.
Berdasarkan  penelitian  sebelumnya,  algoritma  LSTM terbukti  memiliki  performa  yang  baik  untuk  melakukan sentimen  analisis.  Oleh  sebab  itu  penelitian  ini  juga menggunakan  algoritma  LSTM  namun  dikombinasikan dengan algoritma grid search sebagai parameter tuning agar mendapatakan  parameter  yang  paling  baik  dalam pembentukan  model.  Model  yang  terbentuk  inilah  yang digunakan untuk mengklasifikasikan sentimen pada twitter secara otomatis.

## II. T INJAUAN P USTAKA
Pada  sub  bab  tinjauan  pustaka  ini  berisi  tentang penelitian  terdahu  terkait  sentimen  analisis  dan  beberapa dasar  teori  yang  dijadikan  dasar  melakukan  sentimen analisis.

## A. Penelitian Terdahulu
Pengembangan  sentimen  analisis  terkait  PPKM  juga pernah dilakukan. Penelitian [2] menggunakan naïve bayes clasifier  untuk  menilai  sentimen  netizen  terkait  PPKM. Data yang digunakan pada penelitian tersebut hanya 1000 tweet dan tidak diketahui kapan tanggal pengambilan data tersebut.  Penelitian  tersebut  mengklasifikasikan  tweet
menjadi  dua bagian yaitu bersentimen positif dan negatif. Hasil  dari  penelititan  tersebut  menunjukkan  bahwa  99% data  menunjukkan  sentimen  positif.  Namun  tidak ditunjukkan representasi kalimat-kalimat yang bersentimen positif tersebut.
Penelitian  selanjutnya  [1]  menggunakan  algoritma  n- gram, random forest (RF) dan naïve bayes classifier. Data yang diambil sebanyak 375 komentar dari Instagram. Ada 63 data yang diklasifikasikan bersentimen positif, 168 data diklasifikasikan  negatif  dan  144  data  bersentimen  netral. Dibandingkan  algoritma  yang  lainnya,  algoritma  random forest memiliki akurasi yang paling baik. Hasil precision, recall dan f1-score yang  dihasilkan  oleh  random  forest bernilai sama yaitu sebesar 100%.  Penelitian tersebut tidak menjelaskan  lebih  jauh  terkait  hasil  evaluasi  yang mencapai 100%.
Kedua penelitian tersebut menggunakan metode naive bayes.  Selain  itu  menggunakan  data  yang  relatif  sedikit. Data  yang  terlalu  sedikit  belum  tentu  dapat  mewakili seluruh  opini  masyarakat  di  twitter.  Oleh  sebab  itu  pada penelitian ini penulis menggunakan data yang lebih banyak dan  menggunakan  salah  satu  jenis  algoritma  dari  deep learning untuk mengoptimalkan proses pengklasifikasian.

## B. Long Short Term Memory (LSTM)
LSTM adalah turunan dari  Recurrent  Neural  Network (RNN)  yang  ditujukan  untuk  data  yang  berurutan  [13]. Algoritma  LSTM  muncul  untuk  menyelesaikan  masalah tentang  gradien  yang  ada  pada  RNN  ketika  menghadapi vanishing dan exploding gradien [14]. Gambaran arsitektur yang digunakan LSTM ditunjukkan pada Gambar 1 [14].

## Gambar 1. Arsitektur LSTM
Pada bagian lapisan tersembunyi  terdapat sel  memori. Satu sel memori memiliki tiga gate yaitu input gate, forget gate,  dan  output  gate.  Input  gate  digunakan  untuk mengontrol jumlah informasi yang harus disimpan pada sel. Forget  gate  digunakan  untuk  mengontrol  nilai-nilai  yang akan  tetap  disimpan  atau  yang  akan  dihilangkan  dari  sel. Sedangkan  output  gate  digunakan  untuk  menghitung  dan menentukan nilai sel yang kemudian akan digunakan pada inputan proses selanjutnya.

## C. Grid Search
Tuning  hyperparameter  adalah  proses  penentuan hyperparameter  yang  optimal  untuk  sebuah  algoritma pembelajaran.  Salah  satu  cara  untuk  menentukan kombinasi hyperparameters yang optimal adalah menggunakan  algoritma  grid  search.  Metrics  pengukuran performa  dari  grid  search  adalah  Mean  Cross  Validation
(MCV).  Cara  kerja  dari  algoritma  grid  search  adalah mengkombinasikan  parameter-parameter  yang  ada  untuk penentual  parameter  yang  paling  optimal.  Algoritma  ini juga  pernah  digunakan  untuk  melakukan  tuning hyperparameter  pada  studi  kasus  klasifikasi  emosi  tweet berbahasa  Indonesia  [16].  Tuning  Hyperparameters sebaiknya  dipertimbangkan  dalam  membangun  sebuah model agar model yang dibangun memiliki performa yang tinggi[15].

## III. M ETODOLOGI P ENELITIAN
Penelitian  ini  memiliki  5  tahapan  yaitu  penggambilan data  melalui  metode crawling,  prepprocessing,  labelling, pembentukan  model  dan  evaluasi.  Metodologi  yang digunakan pada penelitian ini ditunjukkan pada Gambar 2. Sedangkan  detail  dari  setiap  tahapan  pada  Gambar  2 dijelaskan pada sub bab A sampai dengan E.

## A. Crawling Data Twitter
Dataset  yang  digunakan  adalah  data  twitter  mulai tanggal  15  Agustus  2021  sampai  dengan  24  September 2021. Total data yang digunakan berjumlah 37.756 tweet. Proses crawling data  dilakukan  menggunakan library tweepy dengan parameter kata kunci PPKM.

## B. Preprocessing
Preprocessin g adalah proses persiapan data yang akan diolah.  Pada  penelitian  ini  ada  5  tahapan preprocessing yang  dilakukan  yaitu  menghilangkan  bagian-bagian  dari twitter  yang  tidak  merepresentasikan  sentimen  misalkan mentions,  hastag,  RT,  link,  angka,  enter,  dan  tanda  baca, kemudian  mengubah  ke  bentuk lowercase ,  melakukan tokenisasi,  melakukan stopword  removal ,  dan stemming . Detail dari setiap preproses dijelaskan sebagai berikut:
1. Menghilangkan Bagian Tidak Penting
Preprosessing  yang  pertama  adalah  menghilangkan bagian-bagian  yang  dianggap  tidak  penting  karena  tidak merepresentasikan  sentimen  dari  kalimat  tersebut.  Kode
yang  digunakan  untuk  menghilangkan  bagian-bagian tersebut di tunjukkan pada Gambar 3.
def cleaningText(text): text = re.sub(r'@[A-Za-z0-9]+', '', text) text = re.sub(r'#[A-Za-z0-9]+', '', text)
text = re.sub(r'RT[\s]', '', text) text = re.sub(r"http\S+", '', text) text = re.sub(r'[0-9]+', '', text) text = re.sub(r"xfxfxxb", '', text) text = text.replace('\n', ' ') text = text.translate(str.maketrans('', '', string.punctuation)) text = text.strip(' ') return text Gambar 3. Source code CleaningText
Contoh  tweet  dan  hasil  dari  penghilangan  simbol-simbol yang yang dianggap tidak penting pada tweet ditunjukkan pada  Gambar  4.  Simbol  yang  digilangkan  meliputi  RT, @FaktaKeuangan, :, -19 dan kode \xe2\x80\xa6'.
Tweet awal:
RT  @FaktaKeuangan:  Menkeu  Sri  Mulyani:  Indonesia  telah melewati  puncak  gelombang  kedua  Covid-19,  didukung keberhasilan vaksinasi dan penerapan PPKM\xe2\x80\xa6'
Tweet hasil preproses:
Menkeu  Sri  Mulyani  indonesia  telah  melewati  puncak  gelombang kedua  Covid  didukung  keberhasilan  vaksinasi  dan  penerapan PPKM.
Gambar 4. Hasil proses penghilangan simbol-simbol pada tweet

## 2. Mengubah ke Bentuk Lowercase
Proses  selanjutnya  adalah  pengubahan  karakter menjadi lowercase . Hal ini perlu dilakukan karena proses yang  akan  dilakukan  pada  deep  learning  bersifat case sensitive .  Jadi  agar  tidak  menghasilkan  vektor  yang berbeda  untuk  hasil  yang  sama  semua  karakter  harus disamakan.  Proses lowercase dilakukan  menggunakan library  nltk  dengan  pemanggilan  fungsi  .lower().  Hasil lowercase dari contoh yang sama dengan Gambar 4 adalah
Gambar 2. Metodologi penelitian
“menkeu  sri  mulyani  indonesia  telah  melewati  puncak gelombang kedua covid didukung keberhasilan vaksinasi dan penerapan ppkm”.
3. Melakukan Tokenisasi
Tokenisasi  adalah  proses  pemecahan  sebuah  string menjadi token. Proses ini dilakukan agar nanti satu token dapat  menjadi  1  vektor  fitur.  Proses  ini  juga  dilakukan dengan  bantuan  library  dari  nltk.  Pemanggilan  fitur menggunakan  fungsi  word_tokenize().  Contoh  hasil tokenasi  dari  studi  kasus  yang  sebelumnya  adalah “['menkeu',  'sri',  'mulyani',  'indonesia',  'telah',  'melewati', 'puncak',  'gelombang',  'kedua',  'covid',  'didukung', 'keberhasilan', 'vaksinasi', 'dan', 'penerapan', 'ppkm']”. Proses tokenisasi bisa dilakukan berdasarkan adanya spasi di  sebuah  kalimat,  bisa  juga  dilakukan  berdasarkan parameter tertentu.
4. Melakukan Stopword Removal
Stopword  removal adalah  proses  penghapusan  kata yang tidak merepresentasikan suatu topik tertentu. Contoh dari stopword adalah  “apa, siapa, bagaimana, bisa, bahwa, di,  dari,  telah,  apalagi,  awal,  awalnya,  bagai,  bagaikan” dan  lain  sebagainya.  Kata-kata  tersebut  tidak  dapat merepresentasikan  suatu  topik,  oleh  sebab  itu  sebaiknya dihilangkan  agar  tidak  memperbesar  vektor.  Proses stopword  removal dilakukan  menggunakan  library  nltk yang  dikhususkan  untuk  Bahasa  Indonesia.  Fungsi  yang digunakan adalah (stopwords.words('indonesian')). Contoh  hasil stopword  removal dari  studi  kasus  yang sebelumnya  adalah  ['menkeu',  'sri',  'mulyani',  'indonesia', 'melewati',  'puncak',  'gelombang',  'covid',  'didukung', 'hasil', 'vaksinasi', 'penerapan', 'ppkm'].
Tidak  semua  kata  pada  setiap stopword  removal dianggap  tidak  penting.  Pada  studi  kasus  tertentu  kata tanya seperti “siapa, apa, bagaimana” dianggap kata yang penting  merepresentasikan  sesuatu  hal.  Oleh  sebab  itu kata-kata yang akan digunakan sebagai stopword removal sebaiknya disesuaikan dengan studi kasusnya.
5. Melakukan Stemming
Stemming adalah proses pencarian kata dasar dengan cara menghilangkan imbuhan di belakang maupun depan. Proses stemming juga dilakukan menggunakan library nltk dengan  fungsi  StemmerFactory().  Contoh  hasil  stemming dari studi kasus yang sebelumnya ['menkeu', 'sri', 'mulyani', 'indonesia', 'lewat', 'puncak', 'gelombang', 'covid', 'dukung', 'hasil', 'vaksinasi', 'terap', 'ppkm'].

## C. Pelabelan
Proses pelabelan pada penelitian ini menggunakan nilai polaritas.  Setiap  tweet  akan  diklasifikasikan  menjadi  tiga yaitu  tweet  yang  memiliki  nilai  sentimen  negatif,  positif dan netral. Tweet yang memiliki nilai polaritas lebih dari 0 akan  diklasifikasikan  menjadi  tweet  positif.  Tweet  yg memiliki  nilai  polaritas  =  0  akan  diklasifikasikan  sebagai tweet netral dan tweet yg memiliki nilai kurang dari 0 akan diklasifikasikan menjadi tweet negatif. Penilaian didasarkan  dari  banyak  kata  bernada  positif  atau  negatif
pada  suatu  kalimat.  Korpus  polarity  positif  dan  negatif didapatkan dari penelitian sebelumnya dengan link github sebagai berikut https://github.com/fajri91/InSet.

## D. Pembentukan Model
Pembentukan  model  dilakukan  menggunakan  metode LSTM.  Model  dibentuk  berdasarkan  uji  coba  paramater yang  paling  baik.  Pemilihan  parameter  yang  tepat dilakukan  melalui  parameter  tuning  dengan  pemanfaatan algoritma grid  search. Algoritma ini  juga  telah digunakan di  beberapa  penelitian  sebelumnya  untuk  melakukan parameter  tuning [15][17].  Parameter  terbaik  yang digunakan pada penelitian ini di tunjukkan Gambar 5.
# Hyperparameters embed_dim = [32, 64] hidden_unit = [16, 32, 64] dropout_rate = [0.2] optimizers = [Adam, RMSprop] learning_rate = [0.01, 0.001, 0.0001] epochs = [10, 25, 50, 100] batch_size = [128, 256]
# Model Parameters dropout_rate = 0.2, embed_dim = 64, hidden_unit = 32, optimizers = Adam, learning_rate = 0.01,
# Fit Parameters epochs=10, batch_size=128,
Gambar 5. Parameter terbaik hasil algoritma grid search

## E. Evaluasi.
Evaluasi  yang  dilakukan  pada  penelitian  ini  yaitu dengan  melakukan train  test  split .  Jumlah  data  yang digunakan untuk melatih( train ) model sebanyak 80% dari keseluruhan data, sedangkan jumlah data yang digunakan untuk testing sebanyak  20%  dari  keseluruhan  data. Penentuan kualitas model ditentukan dari akurasi dan loss function hasil pengujian.

## IV. H ASIL DAN P EMBAHASAN
Proses crawling menghasilkan  37.750  data  yang kemudian masuk preprocessing . Pada tahapan preprocessing yang  dilakukan  hanya  sampai  proses melakukan stemming. Penelitian  ini  belum  sampai melakukan preprocessing ke  arah  pembenaran  typo  atau kata-kata yang tidak baku. Pada proses pelabelan berfokus pada polaritas. Kekurangan dari metode yang dipilih adalah pelabelan  yang  dilakukan  belum  tentu  benar  karena penilaian  akan  bergantung  pada  kamus  kata  positif  dan negatif  yang  digunakan  untuk  menentukan  nilai  polaritas tersebut.
Hasil  evaluasi  pada  Gambar  6  menunjukkan  bahwa akurasi  klasifikasi  sentimen  analisis  yang  dilakukan mencapai  87%. Garis warna biru  merepresentasikan hasil akurasi  proses training dan  garis  warna  oranye merepresentasikan  hasil  akurasi  proses  validasi.  Akurasi
pada proses training semakin meningkat  ketika epochnya semakin banyak. Epoh yang digunakan pada penelitian ini hanya  sampai  8  kali.  Walaupun  epoh  yang  digunakan masih  sedikit  namun  hasil  yang didapatkan  sudah terlihat mulai convergen . Sedangkan presentase hasil akurasi pada proses  validasi  terlihat  stabil  pada  kisaran  85%.  Hal tersebut  membuktikan  bahwa  model  yang  dibentuk  telah akurat.
Gambar 6. Hasil akurasi proses training
Pada penelitian ini data yang paling banyak mengarah pada sentimen negatif. Beberapa kalimat yang merepresentasikan kalimat-kalimat yang tergolong bersentimen  positif  dan  negatif  ditunjukkan  Gambar  7. Apabila dilakukan analisis, kalimat-kalimat yang diklasifikasikan  negatif  maupun  positif  memang  benar benar  mengandung  kata-kata  yang  bersentimen  negatif maupun  positif,  sesuai  kategorinya.  Nilai  polaritas sentimen  negatif  lebih  tinggi  dari  pada  nilai  polaritas sentimen  positif.  Nilai  polaritas  dipengaruhi  oleh banyaknya kata positif / negatif pada sebuah kalimat. Maka bisa diambil kesimpulan awal bahwa tweet yang memiliki banyak kata-kata, dapat  dimungkinkan merepresentasikan sentimen negatif.
Gambar 7. Kalimat bersentimen positif  dan negatif
Eksperimen  yang  telah  dilakukan  juga  membuktikan bahwa metode LSTM dapat digunakan untuk mengklasifikasikan  puluhan  ribu  sentimen  dari  twitter secara otomatis. Hasil dari analisis sentimen tersebut dapat digunakan  sebagai  bahan  diskusi  pengambilan  keputusan oleh pejabat yang berkepentingan.

## V. K ESIMPULAN
Saat  ini  banyak  warga  yang  sering  menanggapi kebijakan pemerintah melalui komentar-komentar di media sosial twitter. Komentar-komentar tersebut dapat dijadikan bahan  evaluasi  terhadap  kebijakan  yang  telah  diambil. Namun perlu adanya proses otomatisasi pengklasifikasian sentimen  agar  sentimen  terhadap  kebijakan  pemerintah tersebut dapat diketahui dengan waktu singkat. Berdasarkan  penelitian  yang  telah  dilakukan.  Algoritma LSTM  dapat  digunakan  untuk  membentuk  model klasifikasi sentimen terhadap kebijakan PPKM yang dibuat oleh pemerintah dengan akurasi 87%.
Pada  pengembangan  penelitian  selanjutnya  proses pelabelan data latih sebaiknya menggunakan expert karena pelabelan  menggunakan  kamus  data  positif  dan  negatif hanya  merepresentasikan  sentimen  dari  satu  perspektif. Selain itu optimasi pencarian parameter terbaik LSTM juga dapat  diubah  karena  walaupun  mendapatkan  parameter yang optimal, algoritma Grid Search membutuhkan waktu lama saat proses training .

## R EFERENSI
[1] P. Pratama, E. Indarbensyah, and N. Rochmawati, “Penerapan N-Gram  Menggunakan  Algoritma  Random  Forest  Dan  Naïve Bayes Classifier Pada Analisis Sentimen Kebijakan Ppkm 2021,” vol. 2, pp. 235–244, 2021.
[2] T. Krisdiyanto, “Analisis Sentimen Opini Masyarakat Indonesia Terhadap  Kebijakan  PPKM  pada  Media  Sosial  Twitter Menggunakan  Naïve  Bayes  Clasifiers,” J.  CoreIT  J.  Has. Penelit. Ilmu Komput. dan Teknol. Inf. , vol. 7, no. 1, pp. 32–37, 2021, [Online]. Available: http://ejournal.uin- suska.ac.id/index.php/coreit/article/view/12945. [3]
M.  Syarifuddin,  “Analisis  Sentimen  Opini  Publik  Terhadap Efek Psbb Pada Twitter Dengan Algoritma Decision Tree-Knn- Naïve Bayes,” INTI  Nusa  Mandiri ,  vol.  15,  no.  1,  pp.  87–94, 2020, doi: 10.33480/inti.v15i1.1433.
[4] Samsir, Ambiyar, U. Verawardina, F. Edi, and R. Watrianthos, “Analisis Sentimen Pembelajaran Daring Pada Twitter di Masa Pandemi  COVID-19  Menggunakan  Metode  Naïve  Bayes,” J. Media  Inform.  Budidarma ,  vol.  5,  pp.  157–163,  2021,  doi:
10.30865/mib.v5i1.2604.
[5] Merinda  Lestandy,  Abdurrahim  Abdurrahim,  and  Lailis Syafa’ah,  “Analisis  Sentimen  Tweet  Vaksin  COVID-19 Menggunakan Recurrent Neural Network dan Naïve Bayes,” J. RESTI (Rekayasa Sist. dan Teknol. Informasi) , vol. 5, no. 4, pp.
802–808, 2021, doi: 10.29207/resti.v5i4.3308.
[6] N. P. G. Naraswati, R. Nooraeni, D. C. Rosmilda, D. Desinta, F. Khairi,  and  R.  Damaiyanti,  “Analisis  Sentimen  Publik  dari Twitter Tentang Kebijakan Penanganan Covid-19 di Indonesia dengan Naive Bayes Classification,” Sistemasi , vol. 10, no. 1, p. 222, 2021, doi: 10.32520/stmsi.v10i1.1179.
[7] B.  Rifai,  Normah,  B.  D.  Febryanto,  F.  Yulianto,  and  N. Reflianah,  “Analisis  Sentimen  Opini  Publik  Terhadap Penerapan  Kebijakan  Social  Distancing  Dalam  Pencegahan Covid-19,” Paradig. – J. Inform. dan Komput. , vol. 23, no. 1, pp. 55–62, 2021, doi: https://doi.org/0.31294/p.v%vi%i.8756.
[8] H.  Tuhuteru,  “Analisis  Sentimen  Masyarakat  Terhadap Pembatasan  Sosial  Berksala  Besar  Menggunakan  Algoritma Support Vector Machine,” Inf. Syst. Dev. , vol. 5, no. 2, pp. 7–
13, 2020.
[9] R.  D.  Himawan  and  Eliyani,  “Perbandingan  Akurasi  Analisis Sentimen  Tweet  terhadap  Pemerintah  Provinsi  DKI  Jakarta  di Masa,” J. Edukasi dan Penelit. Inform. , vol. 7, no. 1, pp. 58–63, 2021, [Online]. Available: https://jurnal.untan.ac.id/.
[10] D.  T.  Hermanto,  A.  Setyanto,  and  E.  T.  Luthfi,  “Algoritma LSTM-CNN untuk Binary Klasifikasi dengan Word2vec pada Media Online,” Creat. Inf. Technol. J. , vol. 8, no. 1, p. 64, 2021, doi: 10.24076/citec.2021v8i1.264.
[11] U. D. Gandhi, P. Malarvizhi Kumar, G. Chandra Babu, and G. Karthick,  “Sentimen  Analysis  on  Twitter  Data  by  Using Convolutional  Neural  Network  (CNN)  and  Long  Short  Term Memory  (LSTM),” Wirel.  Pers.  Commun. ,  no.  0123456789, 2021, doi: 10.1007/s11277-021-08580-3.
[12] A.  F.  Hidayatullah,  S.  Cahyaningtyas,  and  A.  M.  Hakim, “Sentimen  Analysis  on  Twitter  using  Neural  Network: Indonesian Presidential Election 2019 Dataset,” IOP Conf. Ser.
Mater.  Sci.  Eng. ,  vol.  1077,  no.  1,  p.  012001,  2021,  doi:
10.1088/1757-899x/1077/1/012001.
[13] M.  A. Riza  and  N.  Charibaldi, “Emotion  Detection  in  Twitter Social  Media  Using  Long  Short-Term  Memory  (LSTM)  and Fast Text,” Int. J. Artif. Intell. Robot. , vol. 3, no. 1, pp. 15–26, 2021, doi: 10.25139/ijair.v3i1.3827.
[14] L.  Wiranda  and  M.  Sadikin,  “Penerapan  Long  Short  Term Memory Pada Data Time Series Untuk Memprediksi Penjualan Produk Pt. Metiska Farma,” J. Nas. Pendidik. Tek. Inform. , vol. 8, no. 3, pp. 184–196, 2019.
[15] I.  Priyadarshini  and  C.  Cotton,  “A  novel  LSTM–CNN–grid search-based  deep  neural  network  for  sentimen  analysis,” J. Supercomput. ,  no.  0123456789,  2021,  doi:  10.1007/s11227- 021-03838-w.
[16] A.  Bijaksana,  P.  Negara,  H.  Muhardi,  and  F.  Sajid, “Perbandingan  Algoritma  Klasifikasi  terhadap  Emosi  Tweet Berbahasa  Indonesia,” JEPIN  (Jurnal  Edukasi  dan  Penelit. Inform. , vol. 7, no. 2, pp. 242–249, 2021.
[17] E.  Eka  Patriya,  “Implementasi  Support  Vector  Machine  Pada Prediksi  Harga  Saham  Gabungan  (Ihsg),” J.  Ilm.  Teknol.  dan Rekayasa ,  vol.  25,  no.  1,  pp.  24–38,  2020,  doi: 10.35760/tr.2020.v25i1.2571.