ANALISIS SENTIMEN PADA TWITTER TERHADAP PROGRAM KARTU PRA KERJA DENGAN RECURRENT NEURAL NETWORK
Rosit Sanusi 1 , Femi Dwi Astuti 2 ,dan Indra Yatini Buryadi 3 1–3 Informatika, STMIK AKAKOM
Email: sanuuusirosyid@gmail.com 1 , femi@akakom.ac.id 2 , indrayatini@akakom.ac.id 3

## Abstrak
Twitter menjadi salah satu media sosial dengan jumlah pengguna aktif paling banyak di Indonesia. Dengan berlakunya program kartu prakerja sejak pendaftaran gelombang pertama hingga sekarang, banyak pengguna twitter di Indonesia yang menyampaikan pendapat dan gagasan mengenai program kartu prakerja melalui twitter. Oleh karena itu penelitian ini mencoba untuk menganalisa tweet berbahasa Indonesia yang membicarakan mengenai program kartu prakerja yang ditandai dengan kata kunci prakerja dalam tweet tersebut. Analisis sentimen dilakukan dengan menggunakan metode Reccurent Neural Network (RNN) dengan Long Short Term Memory (LSTM). Dalam penelitian ini data yang digunakan di crawling menggunakan bantuan Twitter API yang diambil pada periode bulan April 2020 sampai Januari 2021 sebanyak 4122 tweet. Penelitian menghasilkan sebuah sistem yang mampu melakukan klasifikasi sentimen (positif, netral dan negatif) terhadap sebuah tweet. Tingkat akurasi dari proses training yang didapat sebesar 95,66% serta tingkat akurasi dari proses testing sebesar 64,48%. Beberapa kendala dalam proses analisis sentimen adalah data untuk pembuatan model tidak seimbang sehingga menyebabkan overfitting,
Kata Kunci: Analisis Sentimen, Deep Learning, RNN, LSTM, API

## Abstract
Twitter is one of social media with the most active users in Indonesia. With the implementation of the pre-employment card ( Kartu Prakerja ) program ever since the first batch of registration until recently, many twitter users in Indonesia have expressed their opinions and ideas about the pre-employment card program via twitter. Therefore, this study aims to analyze Indonesian-language tweets talking about the pre-employment card program identified by the ” prakerja ” or pre employment keyword within their tweet. Sentiment analysis was performed using Reccurent Neural Network (RNN) method with Long Short Term Memory (LSTM). A total of 4122 tweets data acquired from April 2020 to January 2021was crawled using Twitter API. The research resulted in a system capable of classifying sentiments (positive, neutral and negative) on a tweet. The accuracy level of the training process obtained is 95.66% and the accuracy level of the testing process is 64.48%. Some of the obstacles in the sentiment analysis process are that the data for modeling is not balanced, causing overfitting.
KeyWords : Sentiment Analysis, Deep Learning, RNN, LSTM, API

## I. P ENDAHULUAN
S osial Media merupakan salah satu media yang paling banyak digunakan orang Indonesia. Hal ini dibuktikan dengan riset yang telah dilakukan oleh Hootsuite: Indonesian Digital Report 2020 pada bulan Januari 2020 menunjukan sebanyak 160 juta dari 272,1 juta penduduk Indonesia merupakan pengguna aktif sosial media. Dari hasil riset yang sama salah satu platform yang masuk jajaran 5 teratas platform paling sering digunakan adalah Twitter dengan presetase 56%. Mengacu dari website resmi kartu prakerja, Program Kartu Prakerja adalah program pengembangan kompetensi kerja dan kewirausahaan yang ditujukan untuk pencari kerja, pekerja/buruh yang terkena pemutusan hubungan kerja, dan/atau pekerja/buruh yang membutuhkan peningkatan kompetensi, termasuk pelaku usaha mikro dan kecil. Walaupun program ini merupakan salah satu program kerja pemerintah yang telah dimulai sejak bulan April 2020 lalu akan tetapi masih ada saja masalah yang menyertainya seperti insentif terlambat cair, membludaknya calon peserta yang menyebabkan tidak bisa nya akses website untuk melakukan pendaftaran [1], salah sasaran, dll.
Dengan muncul nya masalah – masalah tersebut, maka dibuat lah sebuah analisis sentimen mengenai bagaimana pandangan masyarakat terhadap program kartu prakerja di platform media sosial Twitter . Dipilihnya Twitter sebab banyak digunakan masyarakat Indonesia [2] yang menggunakan nya serta latar belakang pengguna nya yang beragam.
Digunakannya metode Recurrent Neural Network dengan Long Short Term Memory untuk melakukan analisis sentimen pada tweet dengan topik program kartu prakerja didasarkan pada hasil penelitian yang telah dilakukan mengenai Analisis Sentimen Tempat Wisata Di Yogyakarta. Menggunakan Metode Recurrent Neural Network Dengan Long Short Term Memory yang menghasilkan tingkat akurasi pelatihan sebesar 99,31% [4]. Hasil penelitian lain yang dilakukan mengenai Analisis Sentimen Konten Sosial Media Instagram STMIK Akakom Yogyakarta yang menghasilkan tangkat akurasi pengujian sebesar 65% dan tingkat akurasi penerapan sebesar 79,46% [4]. Dari hasil penelitian ini lah diketahui bahwa metode ini mempunyai tingkat akurasi yang memuaskan.

## II. M ETODE

## A. Analisis Sentimen
Analisis sentimen atau biasa disebut opinion mining merupakan bidang studi yang menganalisa pendapat manusia, sentimen, evaluasi , penilaian, attitude , dan emosi terhadap entitas tertentu misalnya produk, layanan, organisasi, individu, isu, event, dan topik [5]. Pada Analisis sentimen terdiri dari tiga level analisis meliputi level dokumen, level kalimat serta level entitas dan aspek.

## B. Twitter
Twitter merupakan salah satu sosial media dengan jumlah pengguna paling banyak diseluruh dunia [2]. Twitter termasuk kedalam micro-blogging yaitu sistem yang mampu untuk mengirim dan menerima post pendek atau biasa disebut tweet yang mempunyai panjang maksimal 140 karakter.
Cara kerja dari twitter sendiri adalah pengguna mengikuti pengguna lain, jika kita mengikuti seseorang maka kita dapat melihat tweet orang tersebut di laman twitter kita atau timeline . Pengguna bisa memilih untuk mengikuti orang atau organisasi dengan berbagai latar belakang. Selain itu pengguna bisa menuliskan tweet kita sendiri atau melakukan posting Kembali tweet orang lain ( retweet ).

## C. Program Kartu Pra Kerja
Menurut Peraturan Presiden (PERPRES) Republik Indonesia Nomor 36 Tahun 2020 Tentang Pengembangan Kompetensi Kerja Melalui Program Kartu Prakerja pasal 1 ayat 1 yaitu “Program Kartu Prakerja adalah program pengembangan kompetensi kerja yang ditujukan untuk pencari kerja, pekerja/buruh yang terkena pemutusan hubungan kerja, dan/atau pekerja/ buruh yang membutuhkan peningkatan kompetensi”. PERPRES ini ditetapkan pada tanggal 26 Februari 2020 dan mulai tanggal 28 Februari 2020.

## D. Recurrent Neural Network (RNN)
Recurrent Neural Network atau RNN adalah keluarga dari neural network yang digunakan untuk memproses data. Berbeda dengan Convolutional Neural Network (CNN) yang digunakan untuk pemrosesan data seperti gambar, RNN sering digunakan untuk memproses nilai yang bersifat sekuensial x 1 , ..., ...., xn [6], struktur RNN dapat dilihat pada Gambar1.

## Gambar 1: Struktur RNN
Gambar 1 xt merupakan masukan dan ht merupakan keluaran, sederhananya bentuk konseptual dari RNN (gambar sebelah kiri) terlihat seperti 1 jaringan dengan pengulangan. Pengulangan ini membuat informasi dapat dilewatkan dari satu langkah pada jaringan ke selanjutnya. Jadi RNN dapat dijabarkan sebagai banyak salinan dari jaringan yang sama (gambar sebelah kanan).

## E. Long Short Term Memory
LSTM atau Long Short Term Memory merupakan bentuk spesial dari RNN yang dapat melakukan pembelajaran pada dependensi jangka panjang ( long-term 17 dependencies ). Model ini diperkenalkan oleh Hochreiter dan Schmidhuber pada tahun 1997 [6].

## Gambar 2: Struktur LSTM
Pada Gambar 2 dapat dilihat struktur dari LSTM. Seluruh RNN mempunyai bentuk rangkaian jaringan syaraf yang berulang. Begitu pula dengan LSTM namun disini LSTM mempunyai tambahan fitur pada gerbang sel yaitu forget gate , input gate , dan output gate . Langkah pertama dalam LSTM adalah menentukan informasi yang akan dibuang atau dilupakan dalam sel, hal ini merupakan kewenangan dai Forget Gate yang mempunyai fungsi untuk membuat keputusan informasi apa yang akan dibuang dari sel. Disini layer akan memperhatikan ht − 1 dan x 1 yang nantinya akan menghasilkan keluaran 0 atau 1. Jika keluaran 0 menunjukan bahwa informasi akan dilupakan sedangkan keluaran 1 menunjukan bahwa informasi tidak akan dilupakan seperti yang tampak pada Gambar 3.

## Gambar 3: Struktur Forget Gate
Langkah selanjutnya adalah menentukan informasi baru yang akan disimpan dalam sel. Langkah ini terdiri dari bagian, pertama layer sigmoid disebut “ input gate layer ” yang akan menentukan nilai mana yang akan di perbaharui. Selanjutnya sebuah layer tanh yang akan membuat vektor sebagai nilai kandidat yan baru ( C t ), yang dapat ditambahkan kedalam state . Berikutnya kedua layer ini akan dikombinasikan untuk memperbaharui state seperti pada Gambar 4.
Gambar 4: Struktur Input Gate
Berikutnya, state lama akan diperbaharui ( C t − 1 ) menjadi state baru C t . dimana state lama akan dikalikan dengan f t dengan mengabaikan informasi yang telah dilupakan sebelumnya. Lalu, keluaran dari i t ditambahkan dengan, sehingga akan mempebarui state dengan nilai baru ( C t ) menurut jaringaan saraf relevan seperti pada Gambar 5.
Gambar 5: Menghitung State Baru ( C t )
Langkah terakhir adalah menentukan keluarannya. Pertama layer sigmoid akan dijalankan untuk bagian dari sel yang akan dikeluarkan. Kemudian sel tersebut akan dilewatkan melalui layer tanh (untuk mendorong nilai antara -1 dan 1) dan mengalikannya dengan output dari sigmoid gate seperti Gambar 6.
Gambar 6: Struktur Output Gate

## III. H ASIL DAN P EMBAHASAN

## A. Use Case Diagram
Use case diagram pada penelitian ini dapat dilihat pada Gambar 7. Pada Gambar 7 dapat dilihat bahwa sistem dibuat untuk 2 user yaitu admin dan pengguna umum.
Gambar 7: Use Case Diagram

## B. Pengumpulan Data
Proses pengumpulan data dilakukan dengan langkah sebagai berikut :
1) Membuat akun twitter developers untuk mendapat API key , API secret , access token dan access secret .
2) Masuk ke google colab dengan alamat https://colab.research.google.com/.
3) Memasang library searchtweet dengan perintah !pip install searchtweets . 4) Membuat file config yang berisi credential berupa account type , endpoint , dan bearer token dan mengupload ke Google colab . 5) Membuat rule pencarian query tiap bulan dengan kata kunci prakerja tanpa hyperlink dan berbahasa Indonesia. 6) Membuat batas maksimal pencarian query dan menginputkan rule . 7) Melakukan request ke Twitter API menggunakan rule dan batas yang telah didefinsikan dan hasilnya disimpan kedalam list .
8) List response digabung menjadi 1 Dataframe.
9) Dataframe dicek apakah terdapat didalamnya data yang duplikat jika ada maka data tersebut akan di hapus.
10) Dataframe terakhir inilah yang akan disimpan kedalam format xlsx untuk selanjutnya didownload untuk dilakukan pelabelan.

## C. Alur Penelitian
Gambaran alur proses sistem bekerja dapat dilihat pada Gambar 8.

## Gambar 8: Alur Penelitian

## D. Implementasi Sistem
Tahap implementasi merupakan tahap penerapan dari rancangan dan pengujian agar didapat hasil penelitian yang baik. Berikut tahapan impelentasi yang dilakukan.
1) Crawling Data Tweet
Pada tahap ini dilakukan pengumpulan data tweet dengan menggunakan l ibrary searchtweets . Library menggunakan twitter API untuk mengakses tweet pengguna. Langkah yang dilakukan yaitu : a. Membuat developer account b. Membuat project dan app
c. Proses crawling data
2) Pelabelan Data
Ada 3 kelas yang digunakan sebagai berikut :
a. Positif : tweet yang mengandung informasi mendukung, tidak menyangkal, tidak mengandung kata sangkalan (tidak, bukan).
b. Netral : tweet yang bukan merupakan opini atau tidak berpihak (bukan positif atau negatif).
c. Negatif : tweet yang mengandung kata sangkalan, menyangkal, tidak mendukung atau kurang baik.
Proses ini dilakukan guna menentukan kelas awal sebagai acuan pada saat dilakukan pelatihan model. Contoh pelabelan data dapat dilihat pada Tabel I.
Tabel I: Pelabelan Data
Teks Label @hrdbacot Min, tmn saya ikut prakerja. Dia gak ikut pelatih- an online. Tapi insentifnya bisa cair. Apa emang bisa gitu? 0 @wahyu lestarii @ganjarpranowo Bingung enyong arep ra mudik tapi duite ntek, mudik ra ulih aku kon piye jal lagi njajal gawe kartu prakerja kie koe dingendi ? Aku nang mburi pasar tambun 0 @helmitology Selamat berpuasa buat para pejuang kartu prakerja yg tak kunjung lolos 1 @UviaVia Sejauh ini bagis kak, pengajarnya memang yg kompeten dan pelaku bahkan trainee, terus ad pilihan paket juga tinggal kategori keahliannya mau yg mana, apa lg kl dapet prakerja, lumayan tu di bayarin semua paket nya 1 @KRMTRoySuryo2 Rombongan tol langit biasa omdo?buat apa kartu prakerja ,langsung ajah kasih kerjaan di tiap bidang keahlian masing”, cuma mau mengeluarkan anggaran yg tdk jls , 2 Temen2ku banyak yang nganggur pak @jokowi , ikutan test prakerja gagal mulu ceunah, kayaknya kita belum butuh TKA deh pak .. #TolakTKAChina 2

## 3) Praprocessing Data
Proses ini bertujuan untuk mengolah data mentah agar siap digunakan seperti menghilangkan tanda baca, konversi huruf kecil, stemming dan menghilangkan stopword . Pada proses menggunakan beberapa library seperti re untuk dan Sastrawi untuk menghilangkan stopword dan melakukan stemming . 4) Pembagian Data data dibagi menjadi data training dan data testing dengan proporsi 80% dari total data akan menjadi data training dan 20% nya menjadi data testing .
5) Pembuatan Model
Pada model ini ada beberapa layer yang digunakan dari library keras. layers , sebagai berikut
a) Embedding , layer ini digunakan untuk mengkonstruksi sekuensial kata. Disini didefinisikan parameter berupa panjang input vektor, panjang output vektor, dan panjang input maksimal sekuensi kata. b) BatchNormalization , layer ini akan melakukan normalisasi terhadap input . c) LSTM , layer ini merupakan inti dari penelitian ini yang didefinisikan dengan 128 unit.
d) Dense , layer ini digunakan untuk merepresentasikan neuron dalam model. Ada layer 2 dense yang digunakan disini. Layer dense pertama punya 32 unit dengan activation function relu dan layer dense terakhir punya 3 unit dengan activation function softmax karena merepresentasikan jumlah kelas. e) Droput , layer ini berfungsi untuk mengeluarkan Sebagian neuron selama proses pelatihan dengan tujuan overfitting dapat dicegah selama pelatihan berlangsung.
6) Pelatihan Model pelatihan dari model menggunakan fungsi fit() yang berisi X train (teks data training ), y train (label data training ) dan menggunakan validation data X test dan y test. Dalam model ini digunakan juga callback yang berguna untuk mengawasi val loss dari training step dan akan menghentikan secara paksa proses pelatihan jika val loss tidak mengalami penurunan yang signifikan walaupun nanti belum mencapai epoch ke 50.
7) Pengetesan Model
Ditahap ini sebanyak 505 data diujikan kepada model pelatihan, dari hasil pengujian nanti akan diketahui tingkat akurasi dari model yakni seberapa besar loss dan akurasi nya.
8) Import Model
Pada langkah ini model yang telah dilatih di import menggunakan library tensorflow.js , dengan maksud menggunakan library ini karena nanti sistem klasifikasi nya dibuat menggunakan javascript .

## IV. P EMBAHASAN

## A. Crawling Data
Hasil crawling yang didapat disimpan kedalam file dengan ekstensi xlsx. Didalam file ini berisi atribut dan nilai hasil crawling , berikut struktur atribut hasil crawling :
1) Screenname : nama pengguna twitter 2) Type : janis tweet (tweet/retweet) 3) Text : konten teks yang ditulis dan dipost pengguna

## B. Hasil Praprocessing
Dari proses ini akan dihasilkan informasi berupa data terstuktur, dimana data telah dihilangkan noise dan siap digunakan untuk proses pelatihan. Praprocessing dapat dilihat pada Tabel II. Contoh tweet : Teks : @sarahputriandi Mungkin jika kasusnya saldo masih ada 500k dan sudah 30hari otomatis kan expired yah, nanti bakalan di 0rp in lagi saldonya. tapi baru asumsi aku saja ya karena merujuk ke FAQ di prakerja
Tabel II: Hasil Praprocessing
Proses Text Menghapus Username dan Hashtag Mungkin jika kasusnya saldo masih ada 500k dan sudah 30hari otomatis kan expired yah, nanti bakalan di 0rp in lagi saldonya. tapi baru asumsi aku saja ya karena merujuk ke FAQ di prakerja Menghapus Tanda Baca Mungkin jika kasusnya saldo masih ada 500k dan sudah 30hari otomatis kan expired yah nanti bakalan di 0rp in lagi saldonya tapi baru asumsi aku saja ya karena merujuk ke FAQ di prakerja Menghapus Angka Mungkin jika kasusnya saldo masih ada k dan sudah hari otomatis kan expired yah nanti bakalan di rp in lagi saldonya tapi baru asumsi aku saja ya karena merujuk ke FAQ di prakerja Mengubah Ke Huruf Kecil mungkin jika kasusnya saldo masih ada k dan sudah hari otomatis kan expired yah nanti bakalan di rp in lagi saldonya tapi baru asumsi aku saja ya karena merujuk ke faq di prakerja Menghapus Stopword kasusnya saldo otomatis expired yah rp in saldonya asumsi merujuk faq prakerja Melakukan Stemming kasus saldo otomatis expired yah rp in saldo asumsi rujuk faq prakerja

## C. Model
1) Pembuatan Model
Model Summary yang merupakan ringkasan model yang berisi informasi mengenai layer, ukuran output layer, bobot tiap layer, dan total parameter dari model dapat dilihat pada Gambar 9.
Gambar 9: Model Summary
2) Gambar 10 merupakan training step dari model.fit(), yang mana didapat hasil akurasi dan loss training serta validation loss dan akurasinya. Proses pelatihan ini berhenti di epoch ke 36 dengan waktu pelatihan tiap epoch antara 4 – 9 detik. Dari hasil pelatihan didapat tingkat akurasi training sebesar 0.9566 dan loss sebesar 0.1999 dari 35 epoch. kemudian untuk tingkat akurasi validasi sebesari 0.6448 dengan loss sebesar 1.5922 dari 36 epoch.

## Gambar 10: Training Steps
3) Gambar 11 adalah grafik yang menggambarkan laju akurasi dari proses pelatihan model. Dari grafik diatas dapat diketahui bahwa tingkat akurasi bisa dikatakan tinggi sebab grafik menunjukan sampai pada titik mendekati 100%. Grafik ini dibuat menggunakan library matplotlib.pylot .

## Gambar 11: Grafik loss
D. Hasil Testing Model
Gambar 12: Hasil Testing Model
Gambar 12 merupakan hasil dari pengetesan model. Dengan menggunakan fungsi evaluate() untuk mengevaluasi model, data yang digunakan disini adalah 20% dari total dataset yakni sebanyak 825 data. Dari hasil pengetesan didapat tingkat loss 159% dengan tingkat akurasi sebesar 64.48%.

## E. Import Model
Setelah proses training model selesai langkah selanjutnya model perlu disimpan sebelum digunakan untuk proses deployment. Model sendiri merupakan sebuah file yang telah dilatih untuk mengenali tipe dari suatu pola data. Hal ini dilakukan agar Ketika sistem nantinya diberi kan data baru ia dapat mengenali 55 tipe dari pola tersebut dan membuat prediksi terhadap data tersebut. Selain untuk digunakan sebagai deployment model disimpan juga berguna agar pengguna ketika ingin menggunakan kembali model sehingga tidak perlu melakukan pelatihan ulang. Berikut model yang digunakan dalam penelitian ini :
a) model.h5 : file ini berisi arsitektur dari model, bobot nilai, informasi compile() dari model. Dalam penelitian model ini diperlukan sebelum di konversi ke tensorflow.js.
b) model.json : hasil konversi dari model.h5 yang berisi grafik aliran data dan bobot manifest.
c) group1-shard1of1.bin : pasangan model.json hasil konversi yang berisi kumpulan bobot biner file.
Proses konversi tadi dilakukan menggunakan library tensorflowjs .

## F. Pembahasan

## Gambar 13: Halaman Home
Gambar 13 adalah halaman home, dihalaman ini terdapat form input untuk memasukan tweet yang ingin diklasifikasi. Ketika pengguna mensubmit dengan menekan button analyze sistem akan melakukan prediksi sentimen dengan menampilkan teks, hasil analisa, dan tingkat akurasi analisa.

## G. Pengujian
Tabel III berisi data teks, label, dan hasil pengujian. Pengujian dilakukan dengan mengisikan teks satu persatu kedalam form input halaman home kemudian dari hasil Analisa sistem dibandingkan dengan label yang telah dideklarasikan diawal sehingga didapat hasil dibawah.
Dari hasil pengujian diketahui dari 10 data teks yang diuji ada 3 hasil prediksi yang salah. Sehingga dapat dihitung prediksi :
Akurasi = J umlah prediksi benar J umlah total presdiksi (1)
Persamaan (1) merupakan rumus menghitung akurasi jadi 7 / 10 = 0 . 7 adalah tingkat akurasi dari model klasifikasi.
Tabel III: Caption Teks label test @sbsinews Banyak bantu banget emang dr pelatihan prakerja, terutama buat yg kena PHK kek tetangga ku dia ngambil kelas pembuatan masker di bukalapak trus dia realisasiin ilmunya buat cuan jd rame tuh pesenan maskernya bagus2 jg design warna nya 1 1 Pas kemarin ada RUU prakerja dengan tujuan memajukan negara protesMoyaikatanya menyeng- sarakan buruh. Sekarang, sosoan donasi ke negara lain. Bro liat bro utang indoneaia segitu. Gimana kalo kita patungan aja lunasin utang negara? Ga ngerti lagi aku tu hadoh. 2 2 Hallo Bencooleners! Bagi kalian yang telah lolos seleksi prakerja dan sedang mencari pelatihan yang dapat membantu mengembangkan kedai kopinya agar semakin laku, kelas “Strategi Pemasaran Usaha Kopi” dari Bencoolen Coffee sudah dibuka! 0 2 kebijakan yg diambil tdk terencana dan terukur. mudik dilarang,menghabiskan anggaran utk penyekatan,tempat wisata dibuka,bansos tdk tepat sasaran,prog prakerja tdk terarah,mau ekonomi brgerak tp THR buruh dan ASN dikurangi. pertumbuhan jalan dikit,pertumbuhan kendaraan naik trus. 2 2 Internet udah bisa di akses semua orang dan dimana aja, ada juga prakerja yang bisa bikin lu belajar dari dasar skill marketing atau hal” yang kalian minat Ilmu bisa bikin kalian kaya kalo kalian tau cara eksekusinya, pelajari dan peraktekan. Jangan cuma teori dan iming” mimpi - 1 0
Belajar daring tuh susah bgt. Apalagi aku belajar sesuatu yg baru yg blm pernah aku ketahui sebelumnya. Trs pengajarnya juga kurang kompoten aku rasa. Karena gak punya jadwal pembelajaran yg tetap . Mending 2 ikut prakerja deh, setidaknya ada jadwal tetapnya. 1 0 Kementerian Keuangan mencatat realisasi anggaran kartu prakerja mencapai Rp 9,85 triliun yang disalurkan kepada 2,77 juta peserta hingga 30 April 2021. 0 0 Berawal dari ia di PHK dari perusahaannya, Mas Bayu mengikuti program kartu prakerja. Beliau pun mengikuti pelatihan prakerja by Bencoolen Coffee. Dan akhirnya memutuskan untuk bermitra dengan Bencoolen Coffee. 0 0 Kartu korupsi bernama prakerja Tertawa berguling di lantaiTertawa berguling di lantaiJangan terkecoh sama tai meski disepuj emas Tertawa berguling di lantaiTertawa berguling di lantai 2 2 Program kartu prakerja ini memang bagus dan banyak manfaatnya ya, apalagi juga dapet insentif yang bisa digunakan untuk buka usaha habis ikut pelatihan di Bukalapak. 1 1
Gambar 14 merupakan visualisasi – visualisasi antara lain :
a) Diagram Lingkaran : menunjuk kan rentang dari data crawling yang digunakan yaitu netral, positif, dan negatif. b) Diagram Garis : menunjuk kan pergerakan nilai akurasi dan loss baik itu untuk training dan testing selama proses training step berjalan.
Grafik disini dibuat dengan bantuan library visualisasi javascript Chart.js.

## Gambar 14: Halaman Graf

## V. S IMPULAN
Berdasarkan pembahasan yang sudah dipaparkan sebelumnya dapat disimpulkan bahwa data sampel yang digunakan termasuk dataset kurang seimbang dimana dari 4122 dataset, 2460 termasuk label netral, 689 termasuk label positif dan 973 termasuk
label negatif. Hasil proses training menghasilkan akurasi sebesar 0,9566 (95,66%) dengan tingkat loss 0,1999, hasil ini diperoleh dari 36 epoch. Hasil testing menunjukkan masih belum memuaskan karena akurasi masih diangka 0,6448 (64,48%) dengan loss sebesar 1,5922. Hasil training dan testing diketahui bahwa model termasuk dalam kategori overfitting.
P USTAKA
[1] CNN Indonesia, “Calon Peserta Membludak, Situs Kartu Prakerja Sulit Diakses”, https://www.cnnindonesia.com/ekonomi/20200918115006-92- 548007/calon-peserta-membludak-situs-kartu-prakerja-sulit-diakses
[2] Kemp, Simon, “Digital 2020: Indonesia”, https://datareportal.com/reports/digital-2020-indonesia, 9/21/2020 11:20:41 AM, 2020.
[3] Harnantyo, Oni, “Analisis Sentimen Tempat Wisata Di Yogyakarta Menggunakan Metode Recurrent Neural Network Dengan Long Short Term Memory”, 2019.
[4] Aryadani, Dede, “Analisis Sentimen Konten Sosial Media Instagram STMIK Akakom Yogyakarta”, 2020.
[5] Liu, Bing, “Sentiment Analysis and Opinion Mining”, Morgan & Claypool Publishers, 2012.
[6] Olah, Cristhoper, “Understanding LSTM Networks” , http://colah.github.io/posts/2015-08-Understanding-LSTMs/, 9/30/2020 12:43:53 PM, 2015.