## ANALISIS SENTIMEN PENGGUNA TWITTER TERHADAP PERKEMBANGAN ARTIFICIAL INTELLIGENCE DENGAN PENERAPAN ALGORITMA LONG SHORT-TERM MEMORY (LSTM)
Ahmad Azrul 1 , Ade Irma Purnamasari 2 , Irfan Ali 3
1,2 Teknik Informatika, STMIK IKMI Cirebon
3 Rekayasa Perangkat Lunak, STMIK IKMI Cirebon Jl Perjuangan No.10B, Kecamatan Kesambi, Kota Cirebon, Indonesia azrdneperone@gmail.com

## ABSTRAK
Dalam era transformasi teknologi yang pesat, perkembangan kecerdasan buatan ( Artificial Intelligence atau AI) menjadi salah satu tonggak utama yang membentuk pandangan masyarakat global. Meskipun perkembangan Artificial Intelligence (AI) menghadirkan berbagai potensi positif, permasalahan yang muncul adalah kurangnya pemahaman  mendalam  terhadap  pandangan  dan  sentimen  pengguna  Twitter  terhadap  evolusi  teknologi  ini. Tujuan  penelitian  ini  adalah  untuk  menganalisis  sentimen  pengguna  Twitter  terhadap  perkembangan  AI  dan mengevaluasi kinerja model LSTM dalam menginterpretasikan opini menggunakan  algoritma Long Short-Term Memory (LSTM)  dengan  memanfaatkan  metode Knowledge  Discovery  in  Database (KDD).  Hasil  analisis sentimen dari 1513 tweet menunjukkan bahwa 999 di antaranya bersentimen positif dan 514 bersentimen negatif terhadap perkembangan AI. Melalui uji coba, model LSTM mencapai tingkat akurasi tertinggi sebesar 74,25% pada epoch 20 dengan 100 neuron pada lapisan LSTM. Pengujian dengan split data 80:20 menghasilkan kinerja terbaik dengan 1210 data training dan 303 data testing . Kesimpulan penelitian ini menegaskan bahwa penerapan LSTM pada data tweet AI  memberikan kinerja  yang baik, dengan  rata-rata  akurasi 74.25%, precision 80.29%, recall 81.09%, dan f1-score 80.69%. Hasil ini menunjukkan kemampuan model LSTM dalam efektif memahami perasaan pengguna Twitter terhadap perkembangan AI.
Kata kunci : Analisis  Sentimen ,  Artificial  Intelligence, Perkembangan  AI , Twitter , Long  Short-Term  Memory (LSTM)

## 1. PENDAHULUAN
Dalam era digital  yang terus berkembang pesat, teknologi Artificial  Intelligence (AI)  menjadi  inovasi signifikan  yang  berpotensi  mengubah  berbagai aspek kehidupan manusia [1]. Kecerdasan Buatan ( Artificial Intelligence )  memungkinkan  komputer  mereplikasi aktivitas  manusia  dan  melaksanakan  tugas  yang memerlukan  kecerdasan  manusia  [2].  Perkembangan teknologi  AI  diantisipasi  akan  terus  berdampak mendalam,  terutama  dalam  sektor  bisnis  dan  industri [3].  Twitter,  sebagai  platform  media  sosial  aktif dengan  pertumbuhan  pengguna  yang  pesat,  menjadi sumber  data  kaya  untuk  memahami  pandangan  dan perasaan  pengguna  terkait  perkembangan  AI. Penentuan  permasalahan  melibatkan  upaya  untuk memahami  lebih  mendalam  bagaimana  pandangan pengguna  Twitter  terhadap  AI  mengalami  evolusi seiring berjalannya waktu. Beberapa pertanyaan yang perlu  dijawab  mencakup  apakah  sikap  pengguna cenderung bersifat positif, negatif, atau netral terhadap perkembangan  teknologi  ini,  serta  faktor-faktor  apa yang memiliki pengaruh terhadap perubahan sentimen mereka.
Dalam  penelitian  ini,  pendekatan  metodologi untuk  menganalisis  sentimen  pengguna  Twitter terhadap  kemajuan Artificial  Intelligence (AI) melibatkan  penerapan  algoritma Long  Short-Term Memory (LSTM). Tujuan utamanya adalah mengevaluasi  respons  dan  pandangan  pengguna
terhadap  perkembangan  teknologi  AI  di  platform media  sosial  Twitter  [4].  Selain  itu,  penelitian  ini berusaha  menjelajahi  faktor-faktor  yang  dapat mempengaruhi perubahan sentimen pengguna seiring waktu.  Langkah  selanjutnya  adalah  mengidentifikasi pola  sentimen  positif  dan  negatif  dalam tweet yang terkait  dengan  AI,  sambil  menilai  evaluasi  kinerja algoritma  LSTM  untuk  mendukung  pengambilan keputusan  yang  lebih  efektif  dalam  penerapan  dan perkembangan teknologi ini.
Penentuan untuk menggunakan algoritma LSTM,  yang  termasuk  dalam  keluarga  algoritma neural  network ,  dipilih  karena  kemampuannya  yang unik  dalam  mengolah  data  sekuensial  sambil  tetap memperhatikan  informasi  dalam  jangka  panjang. Proses analisis sentimen dimulai dengan mengumpulkan data dari platform Twitter menggunakan teknik web scraping / crawling dan API Twitter. Data yang  terhimpun  mencakup tweet yang mengandung  opini  dan  pandangan  pengguna  terkait perkembangan  AI. Data ini  kemudian  melewati serangkaian langkah pengolahan, seperti pembersihan data  dan  vektorisasi,  untuk  mempersiapkannya sebelum  dianalisis  oleh  model  LSTM.  Model  ini dilatih menggunakan teknik supervised learning untuk memahami  pola  sentimen  dalam  data  sekuensial, menghasilkan output analisis  sentimen  yang  dapat diinterpretasikan  [5].  Penggunaan  LSTM  diharapkan dapat  meningkatkan  akurasi  analisis  sentimen,
terutama  dalam  menangani  konteks  jangka  panjang dan ketergantungan temporal dalam data teks.
Pentingnya  penelitian  ini  karena  memberikan kontribusi pada pemahaman persepsi publik terhadap kemajuan  AI,  memberikan  wawasan  mendalam tentang respons pengguna terhadap perkembangan AI di Twitter melalui pendekatan analisis sentimen yang efisien dan andal.

## 2. TINJAUAN PUSTAKA
Tinjauan pustaka ini bertujuan untuk menyajikan kerangka  konseptual  yang  mendukung  pemahaman dan  analisis  terhadap  perkembangan Artificial Intelligence (AI)  serta  respons  pengguna  Twitter terhadapnya.

## 2.1. Analisis Sentimen
Analisis sentimen merupakan bagian integral dari pengolahan  teks  yang  terutama  berfokus  pada penilaian dokumen teks. Ini adalah suatu metode untuk mengolah  data  tekstual  guna  mendapatkan  informasi yang  terkandung  dalam  teks  [6].Selain  itu,  analisis sentimen  dapat  diartikan  sebagai  bidang  ilmu  yang mempelajari  opini,  sentimen,  evaluasi,  sikap,  dan emosi seseorang yang diungkapkan secara tulisan dan mengevaluasi  pendapat  masyarakat  melalui  tulisan atau dari berbagai topik yang relevan [7].

## 2.2. Twitter
Twitter  adalah  salah  satu  platform  media  sosial yang memungkinkan pengguna untuk menyampaikan dan berbagi informasi tentang segala hal yang terjadi. Dengan  API  Twitter,  Twitter  juga  memudahkan pengguna  untuk  mengakses  data  [4].  Setiap  hari, pengguna  Twitter  mengirimkan  posting,  atau tweet , yang  menyampaikan  minat  politik,  ideologis,  dan pendapat  mereka  serta  fakta  dan  pendapat  tentang produk  atau  layanan  pemerintah  yang  mereka gunakan. Hal Ini menghasilkan tingginya ketersediaan data  di  Twitter,  yang  menjadikannya  tempat  yang bagus  untuk  melakukan  opinion mining atau  analisis sentimen. Untuk studi politik, pemasaran, dan sosial, gudang data Twitter ini sangat berguna [8].
2.1. Text Mining
Text mining adalah  metode  pengumpulan  dan pengekstrakan  data  yang  mirip  dengan Natural Language Processing (NLP) [9]. Text mining , dikenal juga sebagai penambangan teks atau text preprocessing , merujuk pada proses pembersihan data atau  area  filed  yang  tidak  digunakan  selama  proses trining, validasi, dan pengujian sehingga meningkatkan kualitas data, mengurangi kompleksitas dapat mengubah data tersebut menjadi informasi yang memiliki nilai tambah [10].

## 2.2. Feature Extraction
Feature  extraction dalam  konteks  pengolahan bahasa alami, seperti analisis sentimen pada data teks, melibatkan transformasi kata-kata menjadi representasi vektor. Ekstraksi fitur ini terdiri dari dua tahap.  Ekstraksi  primer  mengubah  data  ke  format standar, dan kemudian diubah  menjadi  bentuk vektor [9].  Vektor  merupakan  kata  terdistribusi  yang  kuat, dapat  digunakan  untuk  prediksi  suatu  kata  dan terjemahan [4].
2.3. Long Short-Term Memory (LSTM) Long Short-Term Memory (LSTM) adalah Salah satu jenis arsitektur jaringan saraf tiruan (RNN)  yang dapat  mengatasi  masalah vanishing  gradient pada jaringan  saraf  biasa  [11].  LSTM  juga  memiliki kemampuan  untuk  mengikat  informasi  dalam  jangka panjang. Ini karena LSTM memiliki kelebihan dalam analisis sentimen, seperti kemampuan untuk mengingat informasi dari data yang telah diproses dan menggunakan kemampuan  memori untuk memahami data input dengan lebih baik. [5].
LSTM  memperkenalkan  sebuah  unit  memori yang  disebut  " cell "  dan  menggunakan  mekanisme gerbang,  yang  memberikan  kemampuan  sel  untuk mengontrol aliran informasi [4]. Mekanisme ini terdiri dari tiga gate yaitu:

## Gambar 1. Struktur LSTM
a) Gate  Forgotten ,  juga  dikenal  sebagai Gate Forgotten ,  menentukan  jumlah  informasi  yang harus dihapus dari sel memori.
b) Gate  Input ,  juga  dikenal  sebagai Gate  Input , menentukan  jumlah  informasi  baru  yang  perlu disimpan dalam sel memori.
c) Gate Output , Menentukan jumlah informasi yang akan dikeluarkan sebagai output sel.

## 3. METODE PENELITIAN
Penelitian  ini  menggunakan  metode  KDD ( Knowledge Discovery in Database ) karena memiliki keunggulan dalam proses pengidentifikasian pola yang terorganisir  dari  sekumpulan  data  yang  kompleks, sehingga data menjadi mudah dipahami. Alur analisis data  yang  menerapkan  metode  KDD  digambarkan  di Gambar 2.
Gambar 2. Analisis Data
Berikut  beberapa  penjelasan  mengenai  tahapan analisis  data  yang  direpresentasikan,  Langkah- langkahnya adalah sebagai berikut.

## 3.1. Data Selection
Data  Selection merupakan  tahap  awal  dalam Knowledge  Discovery  in  Database s  (KDD),  di  mana dilakukan pengumpulan data dan pemilihan data dari berbagai  kumpulan  data  operasional  untuk  keperluan analisis atau pengolahan lanjutan.

## 3.2. Preprocessing
Preprocessing adalah  langkah  pengelolaan struktur  data  sebelum  dilakukan  klasifikasi.  Tahap preprocessing ini bertujuan untuk mengubah kata-kata yang semula bersifat tidak terstruktur menjadi bentuk standar,  sehingga  dapat  membantu  dalam  ekstraksi informasi dari ulasan, dengan melakukan preprocessing ini,  data tweet dapat  diperoleh  dalam keadaan  yang  lebih  bersih  sebelum  diproses  lebih lanjut  pada  langkah-langkah  selanjutnya.  Adapun tahapan  dari  perbaikan  kesalahan  penulisan  sebagai berikut  yaitu cleaning , case folding , normalization , stopword removal , tokenization , stemming dan labeling .

## 3.3. Transformation
Transformasi  adalah  istilah  yang  merujuk  pada rangkaian  proses  yang  digunakan  untuk  mengubah data menjadi bentuk yang dapat diolah pada tahap data mining .  Sebagai  bagian  dari  analisis  sentimen menggunakan  data tweet dalam  lingkungan Python , langkah  awal  melibatkan  pemuatan  dan  pembagian data tweet ( split  data )  menjadi  dua  kelompok:  data training dan  data testing .  Proses  selanjutnya
melibatkan  ekstraksi  fitur,  juga  dikenal  sebagai ekstraksi  ciri,  dari  data  teks,  yang  kemudian  diubah menjadi fitur yang dapat dimanfaatkan oleh algoritma klasifikasi.  Penelitian ini  akan memanfaatkan tokenizer dan padding untuk  membangun  lapisan embedding ke dalam lapisan LSTM, serta menggunakan vektor pengenalan kata terlatih fasttext untuk neural network .
3.4. Data Mining Data  mining adalah  proses  untuk  menemukan pola  unik  dalam  kumpulan  data  yang  besar  dan kompleks, memiliki tujuan untuk menggali informasi dari sumber data atau kumpulan dokumen yang tidak terorganisir  dengan  memanfaatkan  pola  yang  dapat memberikan  bantuan  dalam  pengambilan  keputusan dan  memberikan  wawasan  yang  signifikan.  Dalam penelitian  ini,  model neural  network ,  khususnya LSTM,  digunakan  sebagai  alat  untuk  memahami struktur dan konteks sentimen dalam data. Long Short- Term  Memory (LSTM)  merupakan  suatu  tipe arsitektur  jaringan  saraf  tiruan  yang  secara  khusus dirancang  untuk  mengatasi  permasalahan vanishing gradient yang muncul pada jaringan saraf konvensional  dan  memiliki  kemampuan  untuk menangani  pengikatan  informasi  dalam  jangka panjang. Data mining mencakup ekstraksi pengetahuan dan pola sentimen dari data tweet ,  yang secara substansial mendukung pengambilan keputusan terkait analisis sentimen pada model LSTM.

## 3.5. Evaluation
Evaluasi  merupakan  tahap  krusial  dalam pengembangan  model  atau  sistem,  di  mana  kinerja suatu  solusi  atau  model  diukur  dan  dinilai.  Evaluasi dalam  konteks data  mining dan machine  learning merujuk  pada  proses  menilai  dan  mengukur  kinerja suatu  model  atau  algoritma  terhadap  suatu  set  data tertentu.  Tujuan  utama  evaluasi  adalah  mengukur sejauh  mana  model  mampu  melakukan  generalisasi dari data pelatihan ke data baru. Dalam tahap evaluasi penelitian  ini,  disediakan  informasi  rinci  mengenai kinerja model klasifikasi pada data uji, termasuk nilai- nilai  seperti  akurasi, precision , recall , f1-score ,  dan dukungan,  yang  digunakan  untuk  mengevaluasi  hasil neural  network ,  terutama  LSTM.  Metrik-metrik  ini mencerminkan kemampuan model dalam mengklasifikasikan  sentimen  dengan  tepat,  dan  juga memberikan  wawasan  lebih  mendalam  tentang  cara kerja model tersebut.

## 4. HASIL DAN PEMBAHASAN
Hasil dan pembahasan ini akan menjelaskan dari proses  pengambilan  data,  termasuk  data  yang  telah melalui  tahap preprocessing dan  menunjukkan keterkaitan kata pada setiap kelas hasil labeling . Selain itu,  akan  ditampilkan  grafik  dari  hasil  pelatihan  data dan  uji  coba  parameter  untuk  mencapai  model  yang optimal,  serta  hasil  evaluasi  yang  diperoleh  melalui representasi hasil confusion matrix .
4.1. Data Selection
Data selection ini  melibatkan proses autentikasi API  Twitter  untuk  pengambilan  data.  Setelah terhubung,  peneliti  dapat  pengambilan  data  dari platform  media  sosial  Twitter  dengan  cara crawling data tweet .  Pengambilan  data tweet ini  dilakukan dengan  menggunakan  metode tweet harvest  dalam bahasa pemrograman Python di Google Colaboratory. Proses  pengambilan  data tweet ini  dilakukan  dengan menggunakan  kata  kunci  "perkembangan  AI"  dan berlangsung  dari  tanggal  01  Januari  2019  hingga  20 November 2023, dengan jumlah maksimal data tweet yang  diperoleh  mencapai  1513  data tweet .  tahap selanjutnya yaitu data selection . Pada data selection ini dilakukan  pemilihan  atribut  yang  akan  digunakan dalam proses analisis sentimen dan hanya terdapat satu atribut yang dipakai untuk tahap preprocessing , yaitu atribut full_text .

## 4.2.
Preprocessing
Preprocessing merupakan tahapan yang bertujuan  untuk  mengeliminasi  gangguan  atau  data yang  tidak  relevan,  seperti  emoji,  URL,  angka,  dan juga untuk menjadikan  format kata seragam. Dengan melakukan preprocessing ini,  data tweet dapat diperoleh  dalam  keadaan  yang  lebih  bersih  sebelum diproses lebih lanjut pada langkah-langkah selanjutnya.
4.2.1. Cleaning Cleaning adalah tindakan membersihkan kata- kata yang tidak relevan, seperti nama pengguna, tanda pagar, URL, tautan, tanda baca, angka, ruang kosong, dan  emoji.  Analisis  Sentimen, Artificial  Intelligence , Perkembangan AI, Twitter, Long Short-Term Memory (LSTM)
Tabel 1. Cleaning Sebelum Sesudah Lohhhh harus gitu biar keren, ikutin perkembangan zaman, dan canggih pokoknya teknologi terkini uh keren face recognition uh apatuh wih AI iya AI big data future economics taikucing 2045 uh keren @KAI121 Lohhhh harus gitu biar keren ikutin perkembangan zaman dan canggih pokoknya teknologi terkini uh keren face recognition uh apatuh wih AI iya AI big data future economics taikucing  uh keren
4.2.2. Case Folding
Case Folding adalah  proses  mengubah  huruf besar  atau  kapital  menjadi  huruf  kecil,  sehingga  teks tweet dapat memiliki format yang seragam.
Tabel 2. Case Folding Sebelum Sesudah Lohhhh harus gitu biar keren ikutin perkembangan zaman dan canggih pokoknya teknologi terkini uh keren face recognition uh apatuh lohhhh harus gitu biar keren ikutin perkembangan zaman dan canggih pokoknya
teknologi terkini uh keren face recognition uh apatuh
Sebelum Sesudah wih AI iya AI big data future economics taikucing  uh keren wih ai iya ai big data future economics taikucing  uh keren

## 4.2.3. Normalization
Normalization adalah tahap di mana mengubah dari  kata  yang  tidak  baku  menjadi  kata  yang  baku sesuai dengan KBBI.
Tabel 3. Normalization Sebelum Sesudah lohhhh harus gitu biar keren ikutin perkembangan zaman dan canggih pokoknya teknologi terkini uh keren face recognition uh apatuh wih ai iya ai big data future economics taikucing  uh keren lohhhh harus gitu biar keren ikutin perkembangan zaman dan canggih pokoknya teknologi terkini uh keren wajah recognition uh apatuh wih ai iya ai big data future economics taikucing uh keren

## 4.2.4. Stopword Removal
Stopword Removal sebuah  teknik  untuk mengurangi jumlah kata yang terdiri dari kata hubung tetapi  tidak  memiliki  makna  signifikan  atau memberikan kontribusi yang kurang penting.
Tabel 4. Stopword Removal Sebelum Sesudah lohhhh harus gitu biar keren ikutin perkembangan zaman dan canggih pokoknya teknologi terkini uh keren wajah recognition uh apatuh wih ai iya ai big data future economics taikucing uh keren lohhhh gitu biar keren ikutin perkembangan zaman canggih pokoknya teknologi terkini uh keren wajah recognition uh apatuh wih ai iya ai big data future economics taikucing uh keren
4.2.5. Tokenization
Tokenization adalah proses yang menggunakan karakter  pemisah  kata  untuk  memecah  teks  menjadi satuan kata dalam tweet .
Tabel 5. Tokenization
Sebelum Sesudah lohhhh gitu biar keren ikutin perkembangan zaman canggih pokoknya teknologi terkini uh keren wajah recognition uh apatuh wih ai iya ai big data future economics taikucing uh keren ['lohhhh', 'gitu', 'biar', 'keren', 'ikutin', 'perkembangan', 'zaman', 'canggih', 'pokoknya', 'teknologi', 'terkini', 'uh', 'keren', 'wajah', 'recognition', 'uh', 'apatuh', 'wih', 'ai', 'iya', 'ai', 'big', 'data', 'future', 'economics',
'taikucing', 'uh', 'keren']
4.2.6. Stemming
Stemming adalah  langkah  di  mana  kata-kata yang  memiliki  imbuhan  diubah  menjadi  bentuk  kata dasar dengan menghilangkan afiksnya.
Tabel 6. Stemming Sebelum Sesudah ['lohhhh', 'gitu', 'biar', 'keren', 'ikutin', 'perkembangan', 'zaman', 'canggih', 'pokoknya', 'teknologi', 'terkini', 'uh',
'keren', 'wajah', 'recognition',
'uh', 'apatuh', 'wih', 'ai', 'iya', 'ai', 'big', 'data', 'future', 'economics', 'taikucing', 'uh', 'keren'] lohhhh gitu biar keren ikutin kembang zaman canggih pokok teknologi kini uh keren wajah recognition uh apatuh wih ai iya ai big data future economics
taikucing uh keren

## 4.2.7. Labeling
Labeling adalah  langkah  di  mana  kalimat diberikan label sebagai negatif atau positif, proses ini menggunakan lexicon based . Langkah yang dilakukan adalah  menghitung  sentimen  yang  terkandung  dalam setiap tweet berdasarkan  hasil  perhitungan  skor sentimen.
Tabel 7. Labeling Text Positif Negatif Total Label lohhhh gitu biar keren ikutin kembang zaman canggih pokok teknologi kini uh keren wajah recognition uh apatuh wih ai iya ai big data future economics taikucing uh keren 10 -9 1 Positif

## 4.3. Transformation
Transformasi adalah suatu proses perubahan atau konversi bentuk atau struktur data menjadi bentuk atau struktur  yang  berbeda.  Dalam  konteks  analisis  data atau pemrosesan bahasa alami, transformasi seringkali merujuk  pada  serangkaian  langkah-langkah  yang diterapkan  pada  data  mentah  untuk  mengubahnya menjadi bentuk yang lebih sesuai atau memiliki makna yang lebih tinggi untuk analisis atau pemodelan yang lebih lanjut.

## 4.3.1. Split Data
Pembagian data menjadi data training dan data testing dilakukan  dengan  menggunakan  fungsi train_test_split ,  di  mana  parameter random_state =42 digunakan  untuk  memastikan  reproduktibilitas  hasil. Data training ,  yang  mencakup  80%  dari  total  data sebanyak 1513 tweet , digunakan untuk melatih model dan membentuknya. Sebaliknya, data testing sejumlah 20% dari total data, yaitu 303 tweet , digunakan untuk menguji performa model yang telah dilatih.
4.4. Feature Extraction Feature  Extraction melibatkan  langkah-langkah mengidentifikasi  dan  mengekstrak  daftar  kata-kata dari  data  teks.  Dalam  penelitian  ini,  metode Feature Extraction melibatkan  penggunaan  Tokenizer  untuk algoritma klasifikasi LSTM, serta pemanfaatan vektor
embedding kata yang telah di pre-trained dari fasttext untuk Neural Network . Pertama, parameter num_words disesuaikan  dengan  jumlah  5000  kata, yang  diperoleh  dengan  pembulatan  dari  jumlah  kata umum dalam dataset sebanyak 4360 kata. Selanjutnya, Tokenizer  digunakan  untuk  mengonversi  teks tweet menjadi urutan bilangan bulat yang merepresentasikan indeks  setiap  kata.  Hasil  dari  pemberian  indeks  pada data tweet dapat dilihat dalam Tabel 9.
Tabel 8. Hasil Pemberian Indeks pada Data Tweet Indeks Setiap Kata
[[1136, 1727, 1728, 205, 853, 46, 2, 47, 23, 114, 1136, 1729, 1730, 1],
[98, 2, 18, 59, 294, 335, 295, 1731, 296, 28, 65, 2, 1, 39, 5, 156, 1732, 20],
[115, 657, 541, 2, 1733,1, 657, 190, 542, 854, 1734, 124, 855, 5, 168, 856, 1137],
…
[122, 1, 4352, 4353, 431, 2, 1, 93, 519, 104, 35, 512, 43, 2, 4, 1087, 1575, 1521, 20, 1]
[4354, 4355, 128, 1289, 679, 975, 129, 981, 4356, 1094, 591, 2, 3, 1, 325, 4357, 4358, 126],
[2, 1, 1, 304, 1, 4359, 129]].
Langkah  selanjutnya  adalah  mentransformasi urutan  kata  menjadi  serangkaian  angka  dengan panjang maksimal 200 ( max_len ). Jika panjang urutan kata  melebihi  200,  akan  dipotong,  dan  jika  kurang, akan diisi dengan nilai nol. Proses ini dikenal sebagai padding , yang  memastikan  bahwa semua urutan kata memiliki panjang yang sama untuk konsistensi dalam pelatihan  model  dan  pembentukan word embedding . Dalam penelitian ini, panjang input _length ditetapkan sebanyak 32. Dengan demikian, vektor pad sequence yang dihasilkan dapat dilihat dalam Tabel 10.
Tabel 9. Hasil Pad_Sequence Vektor Pad_Sequence
array([[   0,    0,    0, ..., 1729, 1730,    1],
[   0,    0,    0, ...,  156, 1732,   20],
[   0,    0,    0, ...,  168,  856, 1137], ...,
[   0,    0,    0, ..., 1521,   20,    1],
[   0,    0,    0, ..., 4357, 4358,  126],
[   0,    0,    0, ...,    1, 4359,  129]]
Pada  tahap  ini,  terjadi  pengenalan  pada  lapisan pertama yang dikenal sebagai lapisan word embedding atau layer embedding . Lapisan ini menerima sejumlah parameter  yang  sebelumnya  telah  diperoleh,  seperti input_dim sebanyak  4360  kata, output_dim yang bervariasi  antara  100  hingga  300 neuron ,  dan input _length  sebanyak  30.  Hasilnya,  vektor word embedding dengan output_dim 32  direpresentasikan dalam  Tabel  11.  Vektor  ini  akan  selanjutnya digunakan  dalam  lapisan  LSTM  pada  tahapan selanjutnya.
Tabel 10. Hasil Word Embedding Layer Vektor Word Embedding
[[-0.00472056 -0.0022824  -0.00128613 ... 0.01099967 -0.00395288 0.00674827]
[ 0.00672713  0.00950765 -0.03559843 ...  0.0190312 -0.01346661 0.01296655]
[-0.0578333   0.03627495  0.03307132 ... 0.00680525  0.06648805 -0.00392976] ...
[-0.03204157  0.0307051  -0.04918642 ... - 0.04162159 -0.04931731 -0.01754837]
[ 0.01868479  0.00382652 -0.00450106 ... 0.00576706 -0.01479268 0.00787947]
[-0.03885082  0.00092512  0.02564813 ... 0.01225079 -0.01797752 -0.0170056 ]]
4.5. Data Mining
Salah  satu  pendekatan data  mining yang diterapkan  dalam  penelitian  ini  adalah  menggunakan model Long  Short-Term  Memory (LSTM).  Model Long  Short-Term  Memory (LSTM)  telah  dirancang untuk  mencapai  tingkat  akurasi  optimal.  Setelah menerima output dari  lapisan embedding ,  langkah berikutnya  melibatkan  pelatihan  model  LSTM. Lapisan  LSTM  ini  menggunakan  100 neuron ,  dan seluruh  jaringan  terhubung  ke  setiap neuron melalui lapisan Fully Connected dengan 1 unit, sesuai dengan jumlah  kelas  dalam  penelitian  ini.  Tahap  terakhir melibatkan  penggunaan  fungsi  aktivasi sigmoid . Setelah seluruh model dibangun, konfigurasi dilakukan  dengan  menggunakan  optimasi  Adam  dan Binary  Cross  Entropy untuk  mengevaluasi  nilai  loss dari  model  yang  telah  dibentuk.  Berdasarkan penjelasan parameter yang digunakan, dapat diterangkan  bahwa  arsitektur  jaringan  pada  model yang terbentuk adalah sebagai berikut.
Gambar 3. Total Parameter model LSTM

## 4.6. Evaluation
Data  Selection merupakan  tahap  awal  dalam Knowledge  Discovery  in  Database s  (KDD),  di  mana dilakukan  pengumpulan data dan  pemilihan data dari berbagai  kumpulan  data  operasional  untuk  keperluan analisis atau pengolahan lanjutan.

## 4.7. Testing
Langkah  terakhir  sebelum  dilakukan  evaluasi adalah  melakukan  pengujian  terhadap  model  yang telah  dibangun.  Pada  tahap  pengujian  pertama, dilakukan  analisis  perbandingan  antara  jumlah  data training dan data testing . Ada tiga model dengan rasio pembagian  dataset  yang  dievaluasi  dari  jumlah  total data tweet yang digunakan dalam penelitian ini adalah sebanyak 1513 data. Rincian pembagian data training dan  data testing berdasarkan tweet yang  digunakan dapat dilihat pada Tabel 12.
Tabel 11. Data Training dan Data Testing Perbandingan Data Tweet Split Data Jumlah 90:10 Data Training 90% 1361 Data Testing 10% 152 80:20 Data Training 80% 1210 Data Testing 20% 303 70:30 Data Training 70% 1059 Data Testing 30% 454
Pengujian  dilanjutkan  dengan  menggunakan model  LSTM  untuk  melakukan  pelatihan  dan pengujian,  dengan  evaluasi  kinerja  menggunakan metrik.  Hasil  pengujian  dari  beberapa  model  dengan variasi data training dan testing menunjukkan bahwa model dengan rasio 80:20, yang terdiri dari 1210 data training dan  303  data testing ,  memberikan  tingkat akurasi  tertinggi  sebesar  73.92%,  dengan precision 85.71%, recall 77.67%, dan f1-score 81.49%. Rincian perbandingan  jumlah  data training dan testing dapat ditemukan dalam Tabel 13.
Tabel 12. Hasil Jumlah Data Training dan testing Model Acc Prec Recall F1-Score 90:10 73.68% 86.59% 75.67% 80.76% 80:20 73.92% 85.71% 77.67% 81.49% 70:30 71.36% 82.87% 75.15% 78.82%
Pada  uji  coba  kedua,  dilakukan  pengujian terhadap  jumlah neuron pada  lapisan  model  LSTM dengan variasi 100, 200, dan 300 neuron . Pengujian ini bertujuan  untuk  menemukan  jumlah neuron yang paling optimal dalam konstruksi model, dengan fokus mencapai  akurasi  tertinggi  sebagaimana  tercermin dalam hasil eksperimen. Hasil pengujian menunjukkan bahwa  hanya  jumlah neuron sebanyak  100  yang memberikan  akurasi  tertinggi,  mencapai  73.92%. Selain  itu, precision sebesar  85.71%, recall 77.67%, dan f1-score 81.49%. Rincian hasil pengujian jumlah neuron dapat ditemukan pada Tabel 14.
Tabel 13. Hasil Pengujian Jumlah Neuron Jumlah Neuron Acc Prec Recall F1- Score 100 73.92% 85.71% 77.67% 81.49% 200 72.93% 85.22% 76.88% 81% 300 72.93% 83.25% 77.88% 80.47%
Pada  uji  coba  terakhir,  dilakukan  pengujian terhadap  jumlah epoch pada  model  LSTM  dengan Dropout,  dengan  variasi  nilai epoch 10,  20,  dan  30 untuk  mengevaluasi  performa  model.  Pemilihan jumlah epoch yang  tepat  sangat  krusial  untuk menghindari overfitting dan  memastikan  generalisasi model  yang  efektif  terhadap  data  baru.  Hasil menunjukkan bahwa pada epoch 20, model mencapai tingkat  akurasi  yang  baik,  mencapai  74.25%.  Selain itu, precision sebesar 80.29%, recall 81.09%, dan f1- score 80.69%.    dari  hasil  berikut  bahwa  dalam  20 iterasi  melalui  dataset  pelatihan,  model  dapat memahami  pola  dan  fitur  dengan  memadai  untuk memberikan prediksi yang akurat.
Tabel 14. Hasil Pengujian Jumlah Epoch
Jumlah Epoch Accuracy Precision Recall F1- Score 10 73.92% 85.71% 77.67% 81.49% 20 74.25% 80.29% 81.09% 80.69% 30 74.25% 80% 80.95% 81.15%
Dari  hasil  uji  parameter  menunjukkan  bahwa model  optimal  ditemukan  dengan  pembagian data training sebesar  80%  dan data  testing sebesar  20%, menggunakan  100 neuron dan  20 epoch .  Performa model  akan dievaluasi  berdasarkan akurasi pada data training dan validation . Gambar 4 menampilkan hasil pelatihan untuk pembangunan model.
Gambar 4. (a) Accuracy Training , (b) Loss Training
Berdasarkan  gambar  4, accuracy training mencapai sebesar 99.88% dengan loss training sebesar 72.72%. Perbandingan  ini  menunjukkan kinerja  yang baik, yang ditandai oleh kesamaan akurasi antara data training dan validation .  Hal  ini  mengindikasikan bahwa model tidak cenderung mengalami overfitting .

## 4.8. Accuracy Score
Pada  tahap  akhir  penelitian,  metrik  evaluasi adalah  akurasi  yang  mengukur  kemampuan  model
klasifikasi  dalam  memprediksi  secara  benar  pada keseluruhan  dataset.  Model  diuji  dengan  1513  data tweet ,  terdiri  dari  1210 tweet positif  dan  303 tweet negatif.  Pengujian  dilakukan  dengan  parameter terbaik,  yaitu  pembagian  data training 80%  dan data testing 20%, jumlah neuron 100, learning rate 0.001, 20 epochs , dan batch size 32.
Gambar 5. Confusion Matrix
Evaluasi  dari confusion  matrix menunjukkan akurasi  sebesar  74.25%, precision 80.29%, recall 81.09%,  dan f1-score 80.69%.  Analisis confusion matrix ini  menunjukkan  bahwa  model  mampu memprediksi dengan baik untuk kedua kelas sentimen, dengan  nilai  yang  memuaskan  untuk  akurasi, precision , recall ,  dan f1-score .  Keseluruhan,  model LSTM  ini  berhasil  memberikan  kinerja  yang  baik dalam  memprediksi  sentimen  pada  data tweet yang diuji.
Visualisai  untuk  sentimen  kelas  positif  dan negatif  dapat  direpresentasikan  kedalam wordcloud pada gambar 6 dan 7.
Gambar 6. Wordcloud Positif
Pada gambar 6 menghasilkan beberapa kata-kata untuk tweet positif  mengenai  perkembangan  ai, diantaranya  yaitu:  “kembang”, “teknologi”, “cerdas”, “manfaat” dan lain-lain.
Gambar 7. Wordcloud Negatif
Pada gambar 7 menghasilkan beberapa kata-kata untuk tweet negatif  mengenai  perkembangan  ai, diantaranya yaitu: “salah”,  “hidup”,  “pakai”, “khawatir” dan lain-lain.

## 5. KESIMPULAN DAN SARAN
Bahwa penerapan metode Knowledge Discovery in  Database (KDD)  dengan  algoritma Long  Short- Term  Memory (LSTM)  berhasil menganalisis sentimen  pengguna  Twitter  terhadap  perkembangan Artificial  Intelligence (AI).  Analisis  terhadap  1513 tweet menunjukkan  bahwa  sebanyak  999 tweet bersentimen positif dan 514 tweet bersentimen negatif terhadap kemajuan AI. Pengujian menunjukkan bahwa model  LSTM  mencapai  akurasi  tertinggi  sebesar 74.25% pada epoch 20 dengan 100 neuron pada layer LSTM.  Eksperimen  dengan  pembagian  data  80:20 antara  data  latih  dan  data  uji  menghasilkan  kinerja terbaik  dengan  1210  data  latih  dan  303  data  uji. Kesimpulan  akhir  menekankan  bahwa  penerapan algoritma  LSTM  pada  data tweet perkembangan  AI memberikan  kinerja  yang  baik,  dengan  akurasi 74.25%, precision 80.29%, recall 81.09%,  dan f1- score 80.69%.
Saran  untuk  penelitian  selanjutnya  melibatkan peningkatan  validitas  hasil  analisis  sentimen  dengan mengumpulkan  jumlah  data tweet yang  lebih  besar. Fokus yang lebih mendalam pada tahap preprocessing , terutama  dalam  hal labeling ,  dianggap  penting  untuk meningkatkan  akurasi  hasil.  Metode  manual  untuk labeling dapat  dieksplorasi  sebagai  opsi  alternatif untuk  meningkatkan  kualitas  label,  terutama  saat menghadapi kasus khusus yang sulit diinterpretasikan oleh  algoritma.  Selain  itu,  disarankan  untuk melakukan pengujian tambahan dengan variasi metode atau  parameter  lainnya  agar  dapat  memperoleh pemahaman  yang  lebih  komprehensif  mengenai kinerja model dalam menganalisis sentimen pengguna Twitter terhadap kemajuan AI.
DAFTAR PUSTAKA [1]  S.  Masrichah,  “Ancaman  dan  Peluang Artificial Intelligence (AI),” Khatulistiwa: Jurnal Pendidikan dan Sosial Humaniora , vol. 3, no. 3, pp. 83–101, 2023, [Online]. Available:
https://journal.amikveteran.ac.id/index.php/Khat ulistiwa/article/view/1860 [2]  Y.  S.  Pongtambing et  al. ,  “Peluang  dan Tantangan  Kecerdasan  Buatan  Bagi  Generasi Muda,” Bakti  Sekawan :  Jurnal  Pengabdian Masyarakat , vol. 3, no. 1, pp. 23–28, 2023, doi: 10.35746/bakwan.v3i1.362.
[3]  E.  Indrayuni  and  A.  Nurhadi,  “OPTIMASI NAIVE  BAYES  BERBASIS  PSO  UNTUK ANALISA  SENTIMEN  PERKEMBANGAN ARTIFICIAL INTELLIGENCE DI TWITTER,”
INTI  Nusa  Mandiri ,  vol.  18,  no.  1,  pp.  65–70, 2023, [Online]. Available: https://ejournal.nusamandiri.ac.id/index.php/inti /article/view/4282
[4]  S. F. Handayani, R. W. Pratiwi, and M. Putriyani, “Analisis  Sentimen  Pada Data Ulasan  Twitter Dengan  Menggunakan  Long  Short  Term Memory,” POLITEKNIK HARAPAN BERSAMA TEGAL ,  pp.  1–29,  2021,  [Online].  Available: http://eprints.poltektegal.ac.id/979/
[5]  M.  H.  Al-Areef  and  K.  Saputra,  “Analisis Sentimen  Pengguna  Twitter  Mengenai  Calon Presiden  Indonesia  Tahun  2024  Menggunakan Algoritma LSTM,” Jurnal  SAINTIKOM (Jurnal Sains  … ,  vol.  22,  no.  2,  pp.  270–279,  2023, [Online]. Available: http://ojs.trigunadharma.ac.id/index.php/jis/artic le/view/8680
[6]  M. Diki Hendriyanto, A. A. Ridha, and U. Enri, “Analisis  Sentimen  Ulasan  Aplikasi  Mola  Pada Google  Play  Store  Menggunakan  Algoritma Support  Vector  Machine  Sentiment  Analysis  of Mola Application Reviews on Google Play Store Using  Support  Vector  Machine  Algorithm,” Journal of Information Technology and Computer  Science  (INTECOMS) ,  vol.  5,  no.  1, pp. 1–7, 2022.
[7]  Y.  yuli  Astari,  Afiyati,  and  S.  W.  Rozaqi, “Analisis  Sentimen  Multi-Class  pada  Sosial Media  menggunakan  metode Long  Short-Term
Memory (LSTM),” Jurnal Linguistik Komputasional ,  vol.  4,  no.  1,  pp.  8–12,  2021, [Online].
Available:
http://inacl.id/journal/index.php/jlk/article/view/ 43
[8]  F.  Yuspriyadi,  “KLASIFIKASI  SENTIMEN
TWITTER MENGGUNAKAN LSTM,”
METHODIKA:  Jurnal  Teknik  Informatika  dan
… ,  vol.  9,  no.  1,  pp.  4–8,  2023,  [Online]. Available:
https://ejurnal.methodist.ac.id/index.php/method ika/article/view/1720
[9]  J. Nurvania, J. Jondri, and ..., “Analisis Sentimen Pada  Ulasan  di  TripAdvisor  Menggunakan Metode Long  Short-Term  Memory (LSTM),” eProceedings  … ,  vol.  8,  no.  4,  pp.  1–12,  2021, [Online].
Available:
https://openlibrarypublications.telkomuniversity
.ac.id/index.php/engineering/article/view/15240
[10]  A. A. Aljabar and A. A. A. Karim, “ANALISIS SENTIMEN MENGGUNAKAN ALGORITMA
LSTM  PADA  MEDIA  SOSIAL,” Jurnal Publikasi Ilmu Komputer dan Multimedia , vol. 1,
no. 3, pp. 181–187, 2022, doi: 10.55606/jupikom.v1i3.517.
[11]  A.  Yahyadi  and  F.  Latifah,  “Analisis  Sentimen Twitter  Terhadap  Kebijakan  PPKM  di  Tengah Pandemi COVID-19 Menggunakan Mode
LSTM,” Journal of Information System, Applied,
Management,  Accounting  and  Research ,  vol.  6, no. 2, pp. 464–471, 2022, doi: 10.52362/jisamar.v6i2.791.