## Analisis Sentimen Ulasan Pengguna Aplikasi E-Samsat Provinsi Jawa Barat Menggunakan Metode BiGRU
Rahma Kania Dewi 1* , Bertho Tantular 2 , Jadi Suprijadi 3 , Anindya Apriliyanti Ptavitasari 4 1,2,3,4 Statistika, Universitas Padjadjaran, Sumedang, Indonesia *rahma19006@mail.unpad.ac.id
ABSTRAK ⎯ Menyelenggarakan  fasilitasi  pelaksanaan  tugas  pendapatan  daerah  dan  pelayanan  umum  merupakan  salah  satu tugas pokok, fungsi, rincian tugas unit, dan tata kerja Badan Pendapatan Daerah Provinsi Jawa Barat. Salah satu pelayanan umum untuk masyarakat dalam meningkatkan Pelayanan kepada Masyarakat Jawa Barat adalah meluncurkan salah satu inovasi e-samsat dalam  memberikan  pelayanan  pembayaran  Pajak  Kendaraan  Bermotor  (PKB)  tahunan  dan  memperbaharui  status  kepemilikan berupa aplikasi smartphone berbasis Android yaitu Samsat Mobile Jawa Barat (SAMBARA) dan dapat diunduh gratis pada Google Play Store . Kepuasan pelayanan merupakan hal yang penting dalam pengembangan pelayanan maka dari itu dilakukan penelitian. Penelitian ini melakukan analisis sentimen terhadap aplikasi Samsat Mobile Jawa Barat (SAMBARA) di Google Play Store dengan mengelompokkan  ulasan  pengguna  menjadi  tiga  kelompok  yaitu  Positif,  Negatif  dan  Netral.  Metode  yang  dipilih  adalah Bidirectional  gated  recurrent  unit (BiGRU).  BiGRU  mampu  memprediksi  ulasan  pengguna  dengan  akurasi  hingga  87,37%,  yang dianggap baik dan dapat digunakan untuk membantu perkembangan aplikasi pelayanan di Jawa Barat.
Kata kunci ⎯ Analisis Sentimen, BiGRU, Deep Learning, E-Samsat, Jawa Barat
ABSTRACT ⎯ Organizing the facilitation of local revenue tasks and public services is one of the main tasks, functions, detailed unit  tasks, and  work  procedures  of  the  West  Java  Provincial  Revenue  Agency.  One  of  the  public services  for  the  community  in improving service to the West Java community is to launch an e-samsat innovation in providing annual Motor Vehicle Tax (PKB) payment services and updating ownership status through an Android-based smartphone application called Samsat Mobile Jawa Barat (SAMBARA) and can be downloaded for free on the Google Play Store. Service satisfaction is an important aspect in service development, therefore research was conducted. This study analyzes the sentiment of the Samsat Mobile Jawa Barat (SAMBARA) application on the Google Play Store by categorizing user reviews into three groups: Positive, Negative, and Neutral. The method chosen is the Bidirectional Gated Recurrent Unit (BiGRU). BiGRU is able to predict user reviews with an accuracy of up to 87.37%, which is considered good and can be used to help the development of service applications in West Java.
Keywords ⎯ Sentiment Analysis, BiGRU, Deep Learning, E-Samsat, West Java

## I. PENDAHULUAN
Berdasarkan Peraturan Gubernur Jawa Barat No. 80 Tahun 2016 tentang tugas pokok, fungsi, rincian tugas unit, dan tata kerja Badan Pendapatan Daerah Provinsi Jawa Barat, Badan Pendapatan Daerah Provinsi Jawa Barat merupakan badan pemerintahan tingkat provinsi yang memiliki tanggung jawab, Tugas Pokok dan Fungsi kepada Gubernur melalui Sekretaris  Daerah  untuk menyelenggarakan  perumusan  kebijakan  teknis  bidang  keuangan  aspek  pendapatan daerah yang menjadi kewenangan Daerah Provinsi, menyelenggarakan pengelolaan keuangan aspek pengelolaan pendapatan daerah yang menjadi kewenangan Daerah Provinsi, menyelenggarakan fasilitasi pelaksanaan tugas pendapatan daerah dan pelayanan umum, menyelenggarakan administrasi Badan, menyelenggarakan evaluasi dan pelaporan Badan, dan menyelenggarakan fungsi lain sesuai dengan tugas pokok dan fungsinya [1].
Pada  Tahun  2018,  Pemerintah  Provinsi  Jawa  Barat  bekerja  sama  dengan  Tim  Pembina  Samsat  Jawa  Barat,  Badan Pendapatan  Provinsi  Jawa  Barat,  Kepolisian,  dan  Jasa  Raharja,  dalam  menyelenggarakan  fasilitasi  pelaksanaan  tugas pendapatan  daerah  dan  meningkatkan  Pelayanan  kepada  Masyarakat  Jawa  Barat  meluncurkan  salah  satu  inovasi  e- samsat  paling  baru  dalam  memberikan  pelayanan  pembayaran  Pajak  Kendaraan  Bermotor  (PKB)  tahunan  dan memperbaharui  status  kepemilikan  berupa  aplikasi smartphone berbasis  Android  yaitu  Samsat  Mobile  Jawa  Barat (SAMBARA) dan dapat diunduh gratis pada Google Play Store . Melalui Inovasi ini Masyarakat bisa secara cepat, mudah, praktis, dan akurat dalam melakukan kewajiban dalam membayar Pajak Kendaraan Tahunan [2].
Jumlah ulasan aplikasi SAMBARA tiap tahunnya memiliki Jumlah yang besar yaitu 1062 hingga 3663 ulasan dan dalam pengembangan  kepuasan  dalam  institusi  Badan  Pendapatan  Provinsi  Jawa  Barat  melakukan  pengembangan  sistem kepuasan pada ulasan pengguna secara manual dengan 1 tenaga kerja. Dengan adanya ulasan pengguna yang berjumlah banyak  dan  pengembangan  sistem  kepuasan  pada  ulasan  pengguna  secara  manual  dengan  satu  tenaga  kerja  serta mendukung  aplikasi  SAMBARA,  maka  perlu  diadakannya  penelitian  analisis  sentimen  melalui  ulasan  pengguna aplikasi  SAMBARA  di Google  Play  Store untuk  mempelajari  dan  mengembangkan  kepuasan  dari  seluruh  ulasan pengguna tersebut atas efisiensi, efektivitas, cara pandang, dan emosi terhadap layanan.
Received: 24 January 2023 Revised: 4 August 2023 Accepted: 4 October 2023
INFERENSI, Seminar Nasional Statistika XI 2022. ISSN: 0216-308X (Print) 2721-3862 (Online)
Peneliti  memodelkan  klasifikasi  teks  menggunakan  pendekatan machine  learning dan  mendapatkan  model  terbaik untuk  klasifikasi  ini.  Digunakannya machine  learning atau  pembelajaran  mesin  khususnya  yaitu deep  learning untuk mengatasi adanya ulasan yang meningkat pesat sehingga tidak bisa dilakukan pengembangan sistem kepuasan pada ulasan secara manual, permasalahan jumlah data yang besar dan pengembangan sistem pelayanan secara otomatis yang diharapkan nanti akan berkontribusi dalam memperbaiki layanan, mengembangkan layanan, memberikan gambaran umum terhadap persepsi pengguna aplikasi dan mengembangkan kepuasan pengguna aplikasi.
Selanjutnya terdapat studi kasus perbandingan metode untuk analisis sentimen dengan pendekatan machine learning dari beberapa publikasi yaitu pertama penelitian Dimas Ananda, dkk 2021 [3] mengenai analisis sentimen yang berjudul Application of the Bidirectional Gated Recurrent Unit (BiGRU) in the Sentiment Analysis of Tokopedia Application Users dengan metode  BiGRU,  GRU,  LSTM,  dan  BiLSTM  dengan  hasil  metode  berbasis  BiGRU  memperoleh  akurasi  lebih  besar dibandingkan GRU, LSTM, dan BiLSTM. Yang kedua penelitian dari Fadly Faturrohman & Dewi Rosmala 2022 [4] yang berjudul Analisis Sentimen Sosial Media dengan Metode Bidirectional Gated Recurrent Unit dengan memperoleh akurasi sebesar 97.7% yang merupakan performa model yang sangat bagus. Yang ketiga Mohammed Jabreel & Antonio Moreno 2021 [5] yang berjudul Target-dependent Sentiment Analysis of Tweets using a Bi-directional Gated Target-dependent Sentiment Analysis  of  Tweets  using  a  Bi-directional  Gated dengan  membandingkan  metode  LSTM  dan  SVM.  Metode  berbasis Bidirectional  Gated  Recurrent  Unit  (BiGRU)  dari  penelitian  tersebut  memperoleh  akurasi  lebih  besar  dibandingkan LSTM dan SVM. Kemudian yang ke empat Yixin Tang, Jiada Liu, 2022 [6] yang berjudul Gated Recurrent Units for Airline Sentiment Analysis of Twitter Data menggunakan metode BiGRU, CNN, Single Layer Network dan hasil yang diperoleh metode berbasis BiGRU memperoleh akurasi lebih besar dibandingkan CNN dan Single Layer Network . Berdasarkan  informasi  dari  4  literatur  yang  telah  disebutkan  di  paragraf  sebelumnya  mengenai  studi  kasus perbandingan metode untuk analisis sentimen, Metode Bidirectional Gated Recurrent Unit (BiGRU) memperoleh akurasi yang  besar  dibandingkan  metode  lainnya.  Sehingga  menjadi  salah  satu  alasan  mengapa  penelitian  ini  menggunakan Metode BiGRU sebagai algoritma untuk menganalisis sentimen ulasan pengguna aplikasi SAMBARA.

## II. TINJAUAN PUSTAKA

## A. Analisis Sentimen
Analisis  sentimen  merupakan  analisis  teks  subjektif  dengan  proses  memahami,  mengekstrak  dan  mengolah  data tekstual  secara  otomatis  untuk  mendapatkan  pengetahuan  dan  informasi  sentimen  yang  terkandung  dalam  suatu kalimat opini. Analisis sentimen dilakukan untuk melihat pendapat atau kecenderungan opini terhadap sebuah masalah atau  objek  seperti  opini  masyarakat  mengenai  produk,  merek,  layanan  masyarakat,  politik,  atau  topik  lainnya  oleh seseorang, apakah cenderung berpandangan netral atau beropini negatif atau positif [7].

## B. Gated Recurrent Unit (GRU)
Gated Recurrent Unit (GRU) adalah salah satu pengembangan arsitektur RNN yang yang dapat mengklasifikasikan data berurutan atau time series. GRU memiliki komputasi yang sederhana dari tipe arsitektur Recurrent Neural Network (RNN) lainnya, GRU memiliki akurasi yang sama dan cukup efektif untuk mengatasi masalah gradien yang menghilang. GRU memiliki 2 gate untuk komponen pengatur alur informasi hidden state Gated Recurrent Unit (GRU), ialah reset gate dan update gate . Reset gate digunakan untuk menentukan bagaimana untuk menyatukan informasi masa lalu dan input yang baru, sedangkan update gate berfungsi menentukan seberapa banyak informasi masa lalu yang didapatkan untuk tetap disimpan atau dipertahankan [8]. Semakin tinggi nilai update gate , semakin banyak informasi masa lalu dipertahankan. Semakin kecil nilai reset gate , semakin banyak informasi diabaikan. Salah satu kelemahan jaringan GRU adalah hanya dapat menggunakan konteks sebelumnya tanpa mempertimbangkan konteks masa depan, sehingga GRU hanya dapat mengatur urutan dari depan yang mengakibatkan hilangnya informasi [9].
Setiap hidden state pada langkah waktu 𝑡 dihitung menggunakan persamaan berikut:
𝑍𝑡 = 𝜎(𝑊 𝑧 ∙ [ℎ 𝑡−1 , 𝑥 𝑡 ] + 𝑏 𝑧 ) 𝑟𝑡 = 𝜎(𝑊 𝑟 ∙ [ℎ 𝑡−1 , 𝑥 𝑡 ] + 𝑏 𝑟 ) ℎ̃ 𝑡 = 𝑡𝑎𝑛ℎ(𝑊 ℎ ∙ [𝑟 𝑡−1 , 𝑥 𝑡 ] + 𝑏 𝑐 ) ℎ 𝑡 = (1 − 𝑍𝑡) × ℎ 𝑡−1 + 𝑍 𝑡 × ℎ̃ 𝑡 Keterangan: 𝑍𝑡 = update reset 𝑟𝑡 = reset gate ℎ̃ 𝑡 = candidate hidden state ℎ 𝑡 = final hidden state h t−1 = state 𝜎 = lapisan jaringan gerbang sigmoid Tanh = lapisan jaringan fungsi aktivasi tanh 𝑊 ℎ , 𝑊 𝑧 , 𝑊 𝑟 = matriks bobot

## C. Bidirectional Gated Recurrent Unit (BiGRU)
Bidirectional  Gated  Recurrent  Unit  (BiGRU)  adalah  arsitektur  GRU  yang  terdiri  dari  dua  GRU,  GRU  pertama mengambil input gate dalam arah maju, dan yang lainnya dalam arah mundur dengan mengambil forget gate.  Sejak diperkenalkan, banyak peneliti menggunakan BiGRU untuk banyak tugas yang berbeda, termasuk analisis sentimen dan variannya [11]. Begitu banyak peneliti telah memanfaatkan Bidirectional GRU karena mampu memproses data di kedua arah dan informasi dari kedua hidden layer yang terpisah, kemudian dikumpulkan di output layer [12] Arsitektur dengan dua arah ini dapat menekuni data masa lalu dan data masa yang akan datang untuk setiap sekuen  input yang sangat berguna untuk bisa mengakses dari informasi sebelum dan setelahnya [13].
Gambar 2 Arsitektur Bidirectional Gated Recurrent Unit (GRU) Sumber: Ali et al., 2021 [14]
Arsitektur yang digunakan memakai formulasi hitungan sama seperti Gated Recurrent Unit (GRU) namun dilakukan hitungan dua arah:
ℎ 𝑡 ⃗⃗ =  𝑡𝑎𝑛ℎ ( 𝑊 ℎ ⃗⃗⃗⃗ ∙ [ ℎ 𝑡−1 ⃗⃗⃗⃗⃗⃗ , 𝑥 𝑡 ] + 𝑏 ℎ ⃗⃗ ) ℎ 𝑡 ⃖⃗⃗⃗ = 𝑡𝑎𝑛ℎ (𝑊 ℎ ⃖⃗⃗⃗⃗⃗ ∙ [ℎ 𝑡−1 ⃖ , 𝑥 𝑡 ] + 𝑏 ℎ ⃖⃗⃗⃗⃗)
ℎ 𝑡 =   ℎ 𝑡 ⃗⃗⃗  ⊕ ℎ 𝑡 ⃖⃗⃗⃗

## III. METODOLOGI
Metode  penelitian  yang  digunakan  pada  penelitian  ini  adalah  Metode Bidirectional  Gated  Recurrent  Unit (BiGRU). Analisis sentimen pada ulasan pengguna aplikasi SAMBARA menggunakan bantuan software Google Collab dan Python Programming Language . Berikut visualisasi langkah- langkah metode penelitian:
Gambar 3 Arsitektur Bidirectional Gated Recurrent Unit (GRU)
Secara khusus, pengumpulan data dilakukan dengan mengambil data ulasan pengguna dari Google Play Store yang berjumlah 2988 data, sedangkan data preprocessing adalah urutan tugas Case Folding, Tokenizing, Filtering, Stemming, dan Padding .  Data  tersebut  kemudian  dibagi  menjadi  dua  kelompok  untuk  model  pelatihan  dan  pengujian  serta  evaluasi model. BiGRU sebagai algoritma yang digunakan sebagai model dan beberapa literatur dijelaskan pada pendahuluan paper ini.

## IV. HASIL DAN PEMBAHASAN
Berikut  adalah  hasil  dan  pembahasan  penelitian  dengan  mengikuti  metodologi  di  atas  yaitu  pemodelan  analisis sentimen menggunakan Bidirectional Gated Recurrent Unit (BiGRU):
A. Pengambilan Data (Scraping Data)
Hasil  Scraping  data  ulasan  aplikasi  SAMBARA  di  situs Google  Play  Store diambil  sebanyak  2988  data  ulasan pengguna.

## B. Pelabelan Data (Labeling Data)
Ada  3  label  yang  digunakan  yaitu  “Negative”,  “Netral”,  dan  “Positive”.  Label  “Negatif”  adalah    ulasan  yang mengandung kata- kata kotor, ejekan, atau kontradiksi. Label “Netral” merupakan review yang memiliki kata -kata yang bermakna informasi, dan tidak memihak pada pro atau kontra. Label “Positif” ada lah data ulasan yang berisi kata-kata kebaikan, pujian, persetujuan, atau dukungan. Pelabelan dilakukan oleh penulis terhadap 2988 data ulasan. Jumlah pelabelan untuk setiap kelas dapat dilihat pada Gambar 4 dan Tabel 1.
Tabel 1 Kelas Sentimen, Jumlah Sentimen, & Contoh Hasil Kelas Sentimen
Kelas sentimen Jumlah Sentimen Contoh Hasil Kelas Sentimen Negatif 1519 Selalu  pop  up  "  go  to  settings  and  enable  permissions"  padahal semua udh ok. Terus mau daftar no hp gk bisa no rangka dan NIK sesuai komplain ke email gagal, aneh susah banget buat hidup maju, bikin  aplikasi  itu  untuk  mempermudah  kalau  pelayanannya  ajah dipersulit buat apa aplikasinya di buat. Netral 976 Pak....kl  sdh  byr...lalu  mau  ambil  stnk  asli  tanpa  bawa  ktp  asli  bisa pak? Tp bw fotocopy ktp n surat kuasa Positif 493 Sangat mmbantu , top bgt sambara smoga smakin mningkat kualitas'y

## C. Pemprosesan Data (Prepossessing Data)
Tabel 2 Contoh Hasil Pemrosesan Data Contoh Hasil Case Folding
sangat mmbantu , top bgt sambara smoga smakin mningkat kualitas'y
Contoh Hasil Tokenizing
‘sangat’, ‘mmbantu’ , ‘top’, ‘bgt’, ‘sambara’, ‘smoga’, ‘smakin’, ‘mningkat’, ‘kualitas'y’
Contoh Hasil Filtering
‘sangat’,  ‘membantu’  ,  ‘top’,  ‘banget’,  ‘sambara’,  ‘semoga’,  ‘semakin’,  ‘meningkat’, ‘kualitasnya’
Contoh Hasil Stemming
‘sangat’, ‘bantu’ , ‘top’, ‘banget’, ‘sambara’, ‘semoga’, ‘makin’, ‘tingkat’, ‘kualitas’
Contoh Word Index & Padding
{'<OOV>': 1,'pajak': 2, 'bisa': 3, 'bayar': 4, 'aplikasi': 5, 'stnk': 6, 'motor': 7, 'samsat': 8,…
}
maaf mau nanya saya mau pajak pas masukin nopolnya tidak keluar apa maintenance terima kasih
[ 49 6   170 2 6 3       31  190 1 7    153      23   151      60     50 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0       0        0        0 0      0       0]

## D. Pembagian Data (Split Data)
Data dalam penelitian ini akan dikelompokkan menjadi data latih dan data uji. Data latih digunakan untuk membuat dan  melatih  model  yang  akan  digunakan.  Pengujian  data  digunakan  untuk  menguji  model  yang  telah  dibuat. Distribusi  data  latih  dan  data  pengujian  pada  penelitian  ini  adalah  70:30,  sehingga  70%  data  dari  setiap  kelas digunakan untuk pelatihan sedangkan sisanya 30% digunakan untuk pengujian.

## E. Pemodelan Bidirectional Gated Recurrent Unit (BiGRU)
Pemodelan dilakukan menggunakan BiGRU dengan lapisan terakhir berupa lapisan dense dengan fungsi aktivasi SoftMax dengan  kepadatan  3  untuk  mengklasifikasikan  antara  3  kelas  yaitu  negatif,  netral  dan  positif.  Pelatihan model  dilakukan  dengan  30 epoch dan  32 batch  size . Loss yang  digunakan  adalah categorical  cross  entropy , optimizer menggunakan Adaptive Moment Estimation atau Adam, dan menggunakan akurasi sebagai metriknya.

## INFERENSI, Seminar Nasional Statistika XI 2022. ISSN: 0216-308X (Print) 2721-3862 (Online)
Gambar 5 Plot Akurasi Pelatihan
Gambar 6 Plot Loss Pelatihan
Dari pemodelan ini didapatkan hasil akurasi pelatihan 87,37%, loss pelatihan 36,26%, validasi akurasi 82,61%, dan validasi loss 47,49%.  Hasil  diperoleh  menunjukkan  bahwa  algoritma  ini  baik,  kuat  dan  dapat  menjadi  alternatif analisis  sentimen  untuk  aplikasi  SAMBARA.  Namun  hasil  validasi loss lebih  besar  dari loss pelatihan  yang menunjukkan bahwa terjadinya overfitting .
Selanjutnya diperoleh akurasi pelatihan yang terus meningkat sesuai dengan Gambar 5 dan Gambar 6 menunjukkan bahwa  training  loss  terus  menurun.  Hal  ini  menunjukkan  bahwa  model  dilatih  secara  optimal  sehingga  terus mengalami perbaikan pada setiap epoch meskipun terlihat overfitting pada plotnya.

## F. Evaluasi Model
Evaluasi model menggunakan confusion matrix yang merupakan metode untuk menilai kualitas dari model klasifikasi dalam melakukan prediksi [15]. Banyak matriks digunakan untuk mengevaluasi metode pembelajaran mesin tetapi model  optimal  dipilih  menggunakan  confusion  matrix  untuk  mengukur  kinerja  model  [16].    Dengan  nilai  yang diperoleh dari matriks konfusi maka diperoleh nilai akurasi, presisi, recall, f1-score. Berikut merupakan rumus dari masing-masing matriks:
𝑎𝑐𝑐𝑢𝑟𝑎𝑐𝑦 =
𝑇𝑃 + 𝑇𝑁 𝑇𝑃 + 𝑇𝑁 + 𝐹𝑃 + 𝐹𝑁 𝑃𝑟𝑒𝑐𝑖𝑠𝑖𝑜𝑛 = 𝑇𝑃
𝐹𝑃 + 𝑇𝑃 𝑅𝑒𝑐𝑎𝑙𝑙 = 𝑇𝑃 𝐹𝑁 + 𝑇𝑃 𝐹1 𝑆𝑐𝑜𝑟𝑒 = 2 𝑟𝑒𝑐𝑎𝑙𝑙 −1 + 𝑝𝑟𝑒𝑐𝑖𝑠𝑖𝑜𝑛 −1 = 2 × 𝑝𝑟𝑒𝑐𝑖𝑠𝑖𝑜𝑛 × 𝑟𝑒𝑐𝑎𝑙𝑙 𝑝𝑟𝑒𝑐𝑖𝑠𝑖𝑜𝑛 + 𝑟𝑒𝑐𝑎𝑙𝑙 = 𝑇𝑃 𝑇𝑃 + 1 2 (𝐹𝑃 + 𝐹𝑁)
Gambar 7 Confusion Matrix
Dari confusion matrix , nilai evaluasi lain dapat dihasilkan. Tabel 3 adalah evaluasi matriks untuk BiGRU, BiLSTM, LSTM, dan GRU. Pada Tabel 3, kita dapat melihat bahwa BiGRU jauh lebih baik dalam memprediksi ulasan sentimen untuk aplikasi Samsat Mobile Jawa Barat (SAMBARA).
Table 3 Evaluasi Metrik Hasil BiGRU GRU BiLST M LSTM accura cy 0,8737 0,5084 0,8355 0,5084 precisi on 0,84 0,26 0,81 0,26 recall 0,83 0,51 0,81 0,51 f1- score 0,83 0,34 0,81 0,34
Berdasarkan akurasi, presisi, recall, dan F1-Score, Bi-GRU memiliki nilai akurasi  87,37%, recall 83%, precision 84% dan f1-score sebesar 83% . Ini cukup untuk mengatakan bahwa algoritma ini baik, kuat dan dapat menjadi alternatif analisis sentimen untuk aplikasi Samsat Mobile Jawa Barat (SAMBARA). Kemudian dilakukan perbandingan dengan metode Recurrent Neural Network (RNN) lainnya, Metode Bidirectional Gated Recurrent Unit (BiGRU) merupakan model terbaik dikarenakan diperoleh nilai akurasi, precision, recall, dan f1-score yang lebih besar daripada metode lainnya.

## V. KESIMPULAN DAN SARAN
Hasil klasifikasi sentimen menggunakan metode Bidirectional Gated Recurrent (BiGRU) dengan lapisan terakhir berupa lapisan dense dengan fungsi aktivasi SoftMax dengan kepadatan 3 untuk mengklasifikasikan antara 3 kelas yaitu negatif, netral dan positif. Pelatihan model dilakukan dengan 30 epoch dan 32 batch size . Loss yang digunakan adalah categorical cross entropy, optimizer menggunakan Adaptive Moment Estimation atau Adam , menggunakan akurasi sebagai metriknya dan berbagi data 70:30 diperoleh tingkat akurasi 87,37%. Selain itu, presisi 84%, recall 83% dan f1-Score 83%. Hal ini menunjukkan  kemampuan  prediksi  menggunakan  metode Bidirectional Gated  Recurrent  Unit (BiGRU)  kuat  dan  dapat digunakan sebagai metode referensi untuk pengolahan data teks untuk ulasan e-layanan lainnya. Kemudian dilakukan perbandingan  dengan  metode Recurrent  Neural  Network (RNN)  lainnya,  Metode Bidirectional  Gated  Recurrent  Unit (BiGRU)  merupakan  model  terbaik  dikarenakan  diperoleh  nilai  akurasi,  presisi,  recall,  dan  f1-score  yang  lebih  besar daripada metode lainnya.

## DAFTAR PUSTAKA
[1] Pemerintah  Provinsi  Jawa  Barat,  "Peraturan  Gubernur  (PERGUB)  tentang  TUGAS  POKOK,  FUNGSI,  RINCIAN TUGAS UNIT DAN TATA KERJA BADAN PENDAPATAN DAERAH PROVINSI JAWA BARAT," Bandung, Jawa Barat: Pemerintah Gubernur Provinsi Jawa Barat, 2016.
[2] Badan Pendapatan Jawa Barat, "Badan
Pendapatan Jawa Barat," [Online]. Available: https://bapenda.jabarprov.go.id/.
[3] D.  Ananda,  T.  Taqiyyuddin,  I.  Faqih,  R.  Badrahadipura,  and  A.  Pravitasari,  " Application  of  Bidirectional  Gated Recurrent Unit (BiGRU) in Sentiment Analysis of Tokopedia Application Users ," in 2021 4th International Conference on Artificial Intelligence and Big Data Analytics (ICaBDA), 2021, pp. 1-4. doi: 10.1109/ICAIBDA53487.2021.9689758.
[4] F.  Fadurrahman  et  al.,  "Analisis  Sentimen  Sosial  Media  dengan  Metode  Bidirectional  Gated  Recurrent  Unit,"  in Prosiding  Seminar  Nasional  Sains  dan  Teknologi  Informasi  (SENSASI),  2022,  pp.  203-210.  doi: 10.33772/SENSASI.V1I1.962.
[5] M. Jabreel and A. Moreno, " Target-dependent Sentiment Analysis of Tweets using a Bi-directional Gated Recurrent Neural Network ,"  Proceedings  of  the  2nd  International  Conference  on  Advances  in  Computational  Methods  for  Social Sciences, 2022, pp. 1-9. doi: 10.5220/0006299900010009.
[6] Y.  Tang  and  J.  Liu,  " Gated  Recurrent  Units  for  Airline  Sentiment  Analysis  of  Twitter  Data ,"  [Online].  Available: https://cs224d.stanford.edu/reports/yixin.pdf.
[7] I. F. Rozi, S. H. Pramono, and E. A. Dahlan, "Implementasi Opinion Mining (Analisis Sentimen) untuk Ekstraksi Data  Opini  Publik  pada  Perguruan  Tinggi,"  Jurnal  EECCIS,  vol.  6,  2012.  [Online].  Available: https://jurnaleeccis.ub.ac.id/index.php/eeccis/article/view/164.
[8] S. Singh, S. K. Pandey, U. Pawar, and R. Ram, " Classification of ECG Arrhythmia using Recurrent Neural Networks ," Procedia Computer Science, vol. 132, 2018, pp. 1290-1297. doi: 10.1016/j.procs.2018.05.049.
[9] Q. Yu, H. Zhao, and Z. Wang, " Attention-based bidirectional gated recurrent unit neural networks for sentiment analysis ," in Proceedings of the 1st ACM International Conference on Artificial Intelligence and Big Data, 2019, pp. 116-119. doi: 10.1145/3357254.3357262.
[10] J. Chen, X. Huang, H. Jiang, and X. Miao, " Low-Cost and Device-Free Human Activity Recognition Based on Hierarchical Learning Model ," Proceedings of the 15th International Conference on Mobile Systems and Pervasive Computing, 2021.
[11] E. I. Setiawan, F. Ferry, J. Santoso, S. Sumpeno, K. Fujisawa, and M. H. Purnomo, " Bidirectional GRU for Targeted Aspect-Based Sentiment Analysis Based on Character-Enhanced Token-Embedding and Multi-Level Attention ," International Journal of Intelligent Engineering and Systems, vol. 13, no. 5, 2020. doi: 10.22266/ijies2020.1031.35.
[12] M.  M.  Abdelgwad,  H.  A.  Soliman,  A.  I.  Taloba,  and  M.  F.  Farghaly,  " Arabic  aspect  based  sentiment  analysis  using bidirectional GRU based models ," 2021.
[13] X. Liu, Y. Wang, X. Wang, H. Xu, C. Li, and X. Xin, " Bi-directional gated recurrent unit neural network based nonlinear equalizer  for  coherent  optical  communication  system ,"  Opt.  Express,  vol.  29,  no.  4,  2021,  pp.  5923-5933.  doi: 10.1364/OE.415021.
[14] W. Ali, Y. Yang, X. Qiu, Y. Ke, and Y. Wang, " Aspect-Level Sentiment Analysis Based on Bidirectional-GRU in SIoT ," IEEE Access, vol. 9, 2021, pp. 69938 – 69950. doi: 10.1109/ACCESS.2021.3078114.
[15] K. M. Ting, " Confusion Matrix ," Encyclopedia of Machine Learning and Data Mining , 2017, pp. 260 – 260. doi: 10.1007/978- 1-4899-7687-1_50.
[16] H. Liu and B. Lang, "Machine Learning and Deep Learning Methods for Intrusion Detection Systems: A Survey," Applied Sciences , vol. 9, no. 20, 2019, p. 4396. doi: 10.3390/app9204396.
©  2023  by  the  authors.  This  work  is  licensed  under  a  Creative  Commons  Attribution- ShareAlike 4.0 International License ( http://creativecommons.org/licenses/by-sa/4.0/ ).