## Journal of Computer System and Informatics (JoSYC)
ISSN 2714-8912 (media online), ISSN 2714-7150 (media cetak) Volume 5, No. 3, May 2024, Page 690-700 https://ejurnal.seminar-id.com/index.php/josyc DOI 10.47065/josyc.v5i3.5223

## Analisis Sentimen Hasil Pemilu (Quick Count) Calon Presiden dan Wakil Presiden 2024 di Media Sosial Media X Menggunakan Metode Bidirectional Long Short-Term Memory (BiLSTM)
Qurrotu Aini * , M Noer Fadli Hidayat, Abu Tholib
Fakultas Teknik, Universitas Nurul Jadid, Jawa Timur, Indonesia Email: 1,* qurrotuaini724@gmail.com, 2 fadli@unuja.ac.id, 3 ebuenje@gmail.com Email Penulis Korespondensi: qurrotuaini724@gmail.com Submitted: 24/05/2024; Accepted: 31/05/2024; Published: 31/05/2024
Abstrak − Pentingnya memahami opini, sikap, dan sentimen publik terkait dengan calon presiden dan wakil presiden dalam konteks  pemilihan  umum  di  Indonesia.  Hasil  quick  count  yang  menjadi  perbincangan  utama  di  media  sosial,  terutama  di platform seperti Twitter,  menunjukkan betapa pentingnya  memantau pandangan masyarakat terhadap hasil pemilu. Namun, tweet  yang  bersifat  bebas  dan  menggunakan  bahasa  digital  seringkali  sulit  dipahami  oleh  yang  tidak  terbiasa,  yang  bisa menyebabkan penyebaran informasi yang salah atau pandangan yang tidak akurat. Oleh karena itu, analisis sentimen menjadi kunci  dalam  memahami  pandangan  masyarakat  terhadap  hasil  pemilu.  Penelitian  ini  mengusulkan  penggunaan  metode Bidirectional Long Short Term-Memory (BiLSTM) untuk menganalisis sentimen terkait hasil quick count pemilihan presiden dan wakil presiden 2024 di media sosial X. Analisis sentimen ini bertujuan untuk mengklasifikasikan teks menjadi kategori positif, negatif, atau netral. Tujuan penelitian ini adalah untuk mengukur nilai sentimen dan akurasi metode BiLSTM dalam analisis  sentimen  hasil  pemilu.  Data  dikumpulkan  dengan  scraping  media  sosial  X  menggunakan  kata  kunci  "hasil  quick count  pilpres  2024"  dan  "hasil  pilpres  2024",  menghasilkan  1348  tweet.  Proses  preprocessing  mencakup  cleaning,  case folding,  normalisasi,  tokenisasi,  penghapusan  stopword,  dan  stemming.  Sentimen  dilabeli  menggunakan  kamus  Vader lexicon. Pemodelan BiLSTM dilakukan dengan membagi data menjadi 70% untuk pelatihan dan 30% untuk pengujian. Hasil penelitian  menunjukkan  bahwa  sentimen  netral  memiliki  persentase  tertinggi  sebesar  92,86%,  diikuti  oleh  sentimen  positif sebesar  3,83%  dan  negatif  sebesar  3,31%.  Model  BiLSTM  mencapai  akurasi  sebesar  86,89%  dengan  akurasi  keseluruhan sebesar 97%. Nilai precision, recall, dan F1-score tertinggi terdapat pada kelas netral, masing-masing sebesar 98%, 99%, dan 99%.  Penelitian  ini  membuktikan  bahwa  BiLSTM  merupakan  metode  yang  efektif  untuk  analisis  sentimen  teks  yang kompleks seperti hasil pemilu.
Kata Kunci: Analisis Sentimen; Bidirectional  LSTM; Pemilu; Quick Count; Media Sosial
Abstract −It  is  important  to  understand  public  opinions,  attitudes  and  sentiments  in  relation  to  presidential  and  vice presidential candidates in the context of Indonesia's general elections. The fact that quick count results have become a major topic of conversation on social media, especially on platforms such as Twitter, shows how important it is to monitor people's views on election results. However, tweets that are free-form and use digital language are often difficult for the unfamiliar to understand,  which  can  lead  to  the  spread  of  misinformation  or  inaccurate  views.  Sentiment  analysis  is  therefore  key  in understanding  people's  views  on  election  results.  This  research  proposes  the  use  of  the  Bidirectional  Long  Short  Term- Memory  (BiLSTM)  method  to  analyse  sentiment  related  to  the  quick  count  results  of  the  2024  presidential  and  vice presidential  elections  on  X  social  media.  This  sentiment  analysis  aims  to  classify  texts  into  positive,  negative,  or  neutral categories.  The  purpose  of  this  study  is  to  measure  the  sentiment  value  and  accuracy  of  the  BiLSTM  method  in  sentiment analysis of election results. Data was collected by scraping X social media using the keywords "quick count results of 2024 presidential election" and "results of 2024 presidential election", resulting in 1348 tweets. Preprocessing included cleaning, case  folding,  normalisation,  tokenisation,  stopword  removal,  and  stemming.  Sentiments  were  labelled  using  the  Vader lexicon dictionary. BiLSTM  modelling was performed by dividing the data into 70% for training and 30% for testing. The results  showed  that  neutral  sentiment  had  the  highest  percentage  at  92.86%,  followed  by  positive  sentiment  at  3.83%  and negative  at  3.31%.  The  BiLSTM  model  achieved  an  accuracy  of  86.89%  with  an  overall  accuracy  of  97%.  The  highest precision,  recall,  and  F1-score  values  were  found  in  the  neutral  class,  at  98%,  99%,  and  99%  respectively.  This  research proves that BiLSTM is an effective method for sentiment analysis of complex texts such as election results.
Keywords: Sentiment Analysis; Bidirectional LSTM; Election; Quick Count; Social Media

## 1. PENDAHULUAN
Indonesia  adalah  negara  kepulauan  terbesar  yang  menganut  sistem  demokrasi,  yang  mana  sebuah  sistem pemerintahan  berasal  dari  rakyat,  atau  melalui  wakil  wakil  terpilih.  Pemilu  merupakan  kontestasi  pemilihan pemimpin yang berlangsung secara 5 tahun sekali[1]. Pemilu dijadwalkan tahun 2024 tanggal 14 februari warga Indonesia telah menentukan pilihan calon presiden dan wakil presiden. Banyak kelompok politik menggunakan komunitas  online  untuk  membangun  dukungan  bagi  kandidat  mereka  menjelang  pemilu[2].  Kandidat-kandidat yang  di  maksud  adalah  kandidat  pertama  yaitu,  Anis  Baswedan  berpasangan  dengan  Muhaimin  Iskandar, kandidat  kedua  Prabowo  Subianto  berpasangan  dengan  Gibran  Raka  Buming  Raka,  lalu  kandidat  yang  ketiga Ganjar  Pranowo  berpasangan  dengan  Mahfud  MD.    Hasil quick  count atau  hasil  sementara  sudah  keluar  pada tanggal  15  februari,  informasi  tentang quick  count ramai  menjadi  perbincangan  semua  masyarakat  indonesia ditambah  dengan  adanya  media  sosial.  Salah  satu  platfrom  media  sosial  yang  sedang  tranding  saat  ini  adalah twitter. Twitter yang berganti nama menjadi X sejak 23 juli 2023. X sebagai platfrom aktif dengan pertumbuhan pengguna yang sangat pesat[3]. Pendapat masyarakat yang disampaikan melalui media sosial bisa mencerminkan

## Journal of Computer System and Informatics (JoSYC)
ISSN 2714-8912 (media online), ISSN 2714-7150 (media cetak) Volume 5, No. 3, May 2024, Page 690-700 https://ejurnal.seminar-id.com/index.php/josyc DOI 10.47065/josyc.v5i3.5223
kecenderungan  politik  dan  preferensi  mereka.  Namun,  karena  tweet  bersifat  bebas,  hal  ini  dapat  menjadi  sulit dipahami bagi yang tidak terbiasa dengan bahasa digital  Ini bisa menghasilkan penyebaran informasi yang salah atau pandangan yang tidak akurat, yang pada gilirannya dapat berdampak merugikan banyak orang. Oleh karena itu,  memahami  opini,  sikap,  dan  sentimen  publik  terkait  dengan  calon  presiden  dan  wakil  presiden  menjadi sangat  penting[4].  Analisis  sentimen  bertujuan  untuk  memantau  dan  mengelompokkan  pandangan  masyarakat terhadap  kandidat  pemilu.  Dengan  mengenali  apakah  sentimen  tersebut  positif,  negatif,  atau  netral,  kita  dapat memperoleh wawasan yang lebih baik tentang bagaimana masyarakat melihat para kandidat. Hal ini tidak hanya berguna  untuk  mengukur  tingkat  kepopuleran  kandidat,  tetapi  juga  untuk  mengidentifikasi  masalah-masalah utama yang perlu diperhatikan oleh mereka
Analisis  sentimen  sangat  diperlukan  dalam  memantau  media  sosial,  terlebih  lagi  memantau  sentimen masyarakat  mengenai  hasil  pilpres  2024[5].  Analisis  sentimen  adalah  proses  teknik  komputasional  untuk mengklasifkasikan  sentimen  terhadap  suatu  data  yang  dapat  dikelompokkan  menjadi  nilai  positif,  negatif,  dan netral. Analisis sentimen dilakukan untuk mendeteksi opini terhadap suatu subjek dan objek (misalnya individu, organisasi ataupun produk) dalam sebuah kumpulan data[6]. Data opini bisa menjadi informasi yang bermanfaat jika  data  tersebut  dikumpulkan  dan  diolah,  dengan  dilakukannya  analisis  sentimen[7].Besarnya  pengaruh  dan manfaat dari analisis sentimen menyebabkan penelitian ataupun aplikasi mengenai analisis sentimen berkembang pesat[8].  Dalam  konteks  pemilihan  umum,  analisis  sentimen  memegang  peranan  penting  dalam  memonitor media sosial serta memahami pandangan masyarakat terhadap hasil pilpres 2024. Ini membantu kandidat dan tim kampanye mereka untuk menyesuaikan strategi mereka berdasarkan opini publik, mengatasi kekhawatiran yang mungkin dimiliki pemilih, dan memanfaatkan dukungan positif yang ada.
Salah satu metode yang efektif untuk analisis sentimen yaitu BiLSTM. Metode Bidirectional long Short Term-Memory (BiLSTM) adalah jenis  saraf tiruan (JST)  yang  unggul dalam  memahami  sentimen dan  konteks data  sekuensial,  khususnya  teks  yang  panjang  dan  kompleks  dengan  mempertimbangkan  konteks  kata-kata sebelumnya dan sesudahnya[9]. Bidirectional Long Short Term-Memory (BiLSTM) adalah pengembangan dari LSTM  yang  mampu  mengatasi  kelemahan  LSTM  dengan  memproses  kata  dalam  dua  arah[10].  Didapat beberapa  penelitian  terkait  yang  nantinya  akan  menjadi perbandingan  dengan  penelitian  yang  penulis  buat dari  tingkat  kelemahan dan   kekurangan   masing – masing[11]
Beberapa  peneliti  banyak  membahas  tentang  analisis  sentimen,  penelitian  yang  dilakukan  oleh  Zairy Cindy[12]  Didapat  polaritas  tertinggi  dari  klasifikasi  ketiga  algoritma  terdapat  pada  kelas  positif.  Hal  ini menandakan  bahwa  algoritma  Logistic  Regression  memberikan  kinerja  lebih  baik  dalam  mengklasifikasikan sentiment Twitter terkait pasangan calon presiden dan wakil presiden 2024. Peneliti lainnya oleh M. R. Fais Sya’ bani[13]  Performa  pengujian  Algoritma  Naive  Bayes  terbaik  terdapat  pada  pengujian  dataset  untuk  calon presiden  Ganjar  Pranowo  dengan  nilai  f1-score  sebesar  0,88  untuk  kelas  positif.    Peneliti  lainnya  oleh  Haekal Hilmi  Zain[14]  Dalam  konteks  sentimen  publik  terhadap  tiga  kandidat  presiden  Anies,  Prabowo,  dan  Ganjar meraih  persentase  komentar  positif  tertinggi  dan  persentase  komentar  negatif  terendah,  sedangkan  Anies memiliki  persentase  komentar  negatif  tertinggi.  Oleh  karena  itu,  penelitian  ini  merekomendasikan  penggunaan algoritma SVM dalam analisis sentimen data Twitter, khususnya dalam konteks politik dan pemilihan presiden. Penelitian lainnya oleh  Arfina Handayani[15] Data  sentimen  yang dianalisis berasal dari 1719 tweet pengguna Twitter, dengan distribusi sekitar 597 data untuk aniesbaswedan, 627 data untuk  ganjar pranowo, dan 495 data untuk  prabowo  subianto.  Penelitian  ini  memberikan  wawasan  tentang  bagaimana  masyarakat  Indonesia menyampaikan  sentimen  mereka  terkait  bakal  calon  presiden  2024  melalui  media  sosial.  Analisis  sentimen  ini dapat  menjadi  referensi  penting  dalam  memahami  preferensi  politik  publik  menjelang  pemilihan  umum  yang akan  datang.  Penelitian  lainnya  oleh  Panji  Al  Muqsith  Prasetyo[16]  algoritma  naive  bayes  dengan  tipe multinomialNB.  Penelitian  ini  menghasilkan  nilai  akurasi  sebesar  85%  dengan  precision  86.54%,  recall  85%, dan  f1-score  sebesar 85% dimana  hasil ini  menggunakan  skenario test_size  sebesar 0.2  yang  menjadi skenario paling  baik  dalam  pembangunan  model.  Penelitian  lainnya  juga  oleh  Fakhris  Khusnu[17]  Data        yang diperoleh  sebanyak  sebanyak  2298  tweet,  yang  dibagi  menjadi  80% data  latih  dan  20% data  uji. Pada  tahapan pengolahan  data  penelitian  ini  menggunakan  klasifikasi  Naïve  Bayes  untuk  membentuk  model  klasifikasi, berdasarkan model tersebut diperoleh nilai akurasi 83%, presisi 84%, dan recall 83%.
Berdasarkan permasalah yang telah diidentifikasikan dan berbagai penelitian yang telah disajikan terdapat beberapa  kelemahan  yang  perlu  diperhatikan  atau  diatasi  dalam  penelitian  ini  seperti,  Ragam  metode, Keterbatasan data, dan Perbedaan Kampanye Pemilu. Mengingat kekurangan-kekurangan tersebut, penelitian ini memiliki  potensi  untuk  memberikan  kontribusi  yang  lebih  besar  dalam  pemahaman  analisis  sentimen  dalam konteks politik dan pemilihan umum. Penelitian ini mengusulkan penggunaan metode Bidirectional Long Short Term-Memory (BiLSTM) untuk  melakukan analisis sentimen hasil pemilu quick count di  media sosial X  yang bertujuan  untuk  mengetahui  nilai  positif,  negatif,  netral  menggunakan  kamus  Vader  lexicon[18]  serta  akurasi yang  diperoleh  oleh  BiLSTM.  Penelitian  ini  menunjukkan  bahwa  metode  BiLSTM  adalah  salah  satu  metode yang  paling  berhasil  dalam  konteks  klasifikasi  teks[19].  Dengan  dilakukannya  penelitian  ini,  penulis  berharap penelitian ini dapat bermanfaat bagi pihak yang membutuhkan informasi tentang hasil dari analisis sentimen ini.

## Journal of Computer System and Informatics (JoSYC)
ISSN 2714-8912 (media online), ISSN 2714-7150 (media cetak) Volume 5, No. 3, May 2024, Page 690-700 https://ejurnal.seminar-id.com/index.php/josyc DOI 10.47065/josyc.v5i3.5223

## 2. METODOLOGI PENELITIAN
Penelitian  ini  dilaksanakan  melalui  beberapa  tahap,  yaitu  pengumpulan  dataset,  pemrosesan  data,  pelatihan model, dan evaluasi hasil. Metode penelitian secara rinci dapat dilihat pada Gambar 1.

## Gambar 1. Metode Penelitian

## 2.1 Pengumpulan Data
Pengumpulan  data  dilakukan  dengan  cara  scraping  di  situs  web  X  melalui  Google  Colab  menggunakan  bahas Python.  Scraping  adalah  mendapatkan  data  untuk  kemudian  melakukan  ekstraksi  informasi  yang  dimiliki  oleh data tersebut. Cara kerja web scraping adalah dengan mengakses halaman web, memiliki elemen data yang ada halaman tersebut, melakukan ekstraksi dan transformasi bila diperlukan, dan terakhir penyimpanan data tersebut menjadi dataset terstruktur[20]. Data yang dikumpulkan dari tanggal 14 Februari hingga tanggal 09 April 2024 dan  memasukkan  search  keyword  atau  kata  kunci  yang  dibutuhkan  berupa  “  hasil  quick  count  pilpres  2024 lang:id,  hasil  pilpres  2024  lang:id  ”  menggunakan  2  kata  kunci  agar  dataset  yang  didapatkan  lebih  maksimal, serta memberi acces token yang bersifat rahasia. Data yang diambil adalah tweet yang terdapat pada media sosial X  yang  berisi  teks  komentar-komentar  masyarakat.  Data  yang  didapatkan  berjumlah  1348  kemudian  data disimpan dalam bentuk file dengan format CSV. Contoh data yang didapatkan dari hasil scraping pada penelitian ini dapat dilihat pada Gambar 2.

## Gambar 2. Dataset Quick Count

## 2.2 Processing Data
Karena  bahasa  Twitter  memiliki  banyak  item  teks  yang  unik,  maka  item  teks  tersebut  dihilangkan  untuk mengurangi  ruang  fitur[21].  Item  tersebut  harus  dihapus  karena  tidak  memiliki  nilai  informasi  dalam  konteks analisis sentimen. Untuk menghapus item tersebut dibutuhkannya processing data pada suatu dataset. Processing data  adalah  tahap  untuk  melakukan  transformasi  data  agar  sesuai  dengan  format  seharusnya  dan  dapat diproses[22].  Tahap  pembersihan  dilakukan  untuk  mengubah  data  mentah  menjadi  bentuk  yang  lebih  mudah dipahami dan dapat diolah dengan algoritma data serta   menormalkan  data[23]. Tahapan pada processing data dapat dilihat pada Gambar 3.
Gambar 3. Tahapan Processing Data
Pada  gambar  3  diatas  ada  beberapa  tahap  processing  data  yaitu,  Cleaning,  Case  Folding,  Normalisasi, Tokenization,  StopWord  Removal,  Stemming.  Sebelum  tahap  processing  data  dimulai  teks  masukan  yang digunakan adalah teks komentar pada media sosial X. Langkah – langkah processing data adalah sebagai berikut.

## Journal of Computer System and Informatics (JoSYC)
ISSN 2714-8912 (media online), ISSN 2714-7150 (media cetak) Volume 5, No. 3, May 2024, Page 690-700 https://ejurnal.seminar-id.com/index.php/josyc DOI 10.47065/josyc.v5i3.5223
1. Cleaning  adalah  kegiatan  penghapusan  karakter-karakter  yang  tidak  sesuai  ketentuan  yang  dibuat  seperti huruf  atau  karakter  diluar  alphabet  a-z  (termasuk  tanda  baca),  menghapus  link  atau  URL  ,  hashtag, username[24]
2. Case Folding adalah proses mengonversi semua huruf dalam teks menjadi huruf (lowercase) atau huruf besar (uppercase). Ini dilakukan untuk menyeragamkan bentuk kata dan menghindari perbedaan antara huruf besar dan kecil yang dapat mempengaruhi proses pengolahan data teks selanjutnya.
3. Normalisasi adalah menyeragamkan representasi teks dengan mengganti bentuk-bentuk yang tidak konsisten dengan bentuk standar.
4. Tokenization adalah proses memecah teks menjadi satuan-satuan yang lebih kecil, seperti kata, kalimat, atau kalimat. Ini dilakukan untuk memudahkan proses analisis dan pemodelan data teks.
5. StopWord  Removal  adalah  proses  menghapus  kata-kata  yang  sering  muncul  dalam  teks  tetapi  tidak memberikan informasi yang signifikan.
6. Stemming adalah tahap perubahan kata ke dalam bentuk kata dasar.

## 2.3 Pelatihan Model
Pada  tahapan  membangun  model  machine  learning,  data  yang  telah  di  preprocessing  akan  digunakan  untuk pemodelan[25].  Metode  yang  digunakan  adalah  BiLSTM  (Bidirectional  Long  Short  Term-Memory). Bidirectional  LSTM  merupakan  salah  satu  variasi  dari  LSTM.  Pada  varian  LSTM  ini,  menggunakan  dua  unit LSTM  pada  prosesnya,  satu  unit  untuk  proses  dari  kiri-kanan  dan  satu  unit  lagi  untuk  proses  dari  kanan-kiri ketika  proses  inputnya  berlangsung[26].  LSTM  atau  Long  Short-Term  Memory  adalah  metode  RNN  yang dikembangkan dengan menambahkan  interaksi tambahan pada setiap modulnya[27]. LSTM menggunakan blok memory-cell  yang  terdiri  dari  input  gate,  forget  gate,  dan  output  gate  untuk  menggantikan  lapisan  RNN, sehingga mampu mengatasi masalah vanishing gradient pada RNN[28],[29]. Arsitektur BiLSTM (Bidirectional Long Short Term-Memory) dapat dilihat pada Gambar 4.
Gambar 4. Arsitektur Bidirectional Long Short Term-Memory (BiLSTM)[30]
Dalam  arsitektur  BiLSTM,  proses  pada  forward  LSTM  dapat  ditulis  sebagai ⃗⃗⃗ =  LSTM  ( 𝑥𝑡 ,  ℎ 𝑡 −1  ) sedangkan  untuk  proses  backward  LSTM  ditulis  sebagai ⃖⃗⃗⃗ =  LSTM  ( 𝑥𝑡 ,ℎ 𝑡 +1  ).  Output  akhir  dari  BiLSTM adalah penggabungan dari forward dan backward yang ditulis sebagai [ ⃗⃗⃗⃗⃗⃗ ⃖⃗⃗⃗ ] [31].

## 2.4 Evaluasi Hasil
Evaluasi  hasil  digunakan  untuk  menilai  kinerja  model  yang  telah  dibuat.  Setelah  model  dilatih,  lakukanlah validasi  untuk  mengevaluasi  kinerja  model.  Gunakan  data  validasi  yang  terpisah  untuk  mengukur  akurasi, presisi, recall dan F1 score dengan menampilkan confusion matrix model dalam memprediksi sentimen dari teks. Confusion matrix adalah alat yang berguna untuk mengevaluasi kinerja model klasifikasi secara lebih rinci dan membantu mengidentifikasi area-area yang perlu ditingkatkan dalam model.
Accuracy = (1) Precision = (2) Recall = (3) F1 score = (4)

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN
Pada bagian ini akan dibahas terkait hasil penelitian yang telah dilakukan, Sebelum dilakukannya pemodelan dan pengujian, dataset akan dilakukan processing data terlebih dahulu. Peneliti menampilkan stopwords yang mana

## Journal of Computer System and Informatics (JoSYC)
ISSN 2714-8912 (media online), ISSN 2714-7150 (media cetak) Volume 5, No. 3, May 2024, Page 690-700 https://ejurnal.seminar-id.com/index.php/josyc DOI 10.47065/josyc.v5i3.5223
hanya untuk sekedar menampilkan kata-kata dalam suatu teks yang sering muncul. Bisa dilihat pada Gambar 5 dibawah ini.
Gambar 5. Menampilkan Stopwords

## 3.1 Processing Data
Selanjutnya  penelitian  ini  dilakukan  processing  data  atau  pembersihan  terhadap  data  mentah  yang  berjumlah 1348 menjadi 1331  dengan beberapa tahapan  yaitu, cleaning, case  folding, normalisasi, tokenization, stopword removal , dan stemming data. Contoh hasil processing, pertama yaitu cleaning dapat dilihat pada Tabel 1.
Tabel 1. Contoh Hasil Cleaning Full_text Cleaning
@kumparan Gak jawab tp nge-pin komen.
Gak jawab tp ngepin komen @kumparan pernah dengar kata CURANG ngga…
pernah dengar kata CURANG ngga kang @kumparan Menteri PU ya @ridwankamil? Klo mas…  Menteri PU yak Klo masuk tim transisi nanti…
@kumparan Kunci Kunci
@kumparan Heleh curang aj bangga sok playing v…
Heleh curang aj bangga sok playing victim
Cleaning adalah kegiatan penghapusan karakter-karakter yang tidak sesuai ketentuan yang dibuat seperti huruf  atau  karakter  diluar  alphabet  a-z  (termasuk  tanda  baca),  menghapus  link  atau  URL  ,  hashtag,  username. Langkah berikutnya processing kedua yaitu case folding. Contoh hasil case folding dapat dilihat pada Tabel 2.
Tabel 2. Contoh Hasil Case Folding
Cleaning Case folding Gak jawab tp ngepin komen gak jawab tp ngepin komen pernah dengar kata CURANG ngga kang
pernah dengar kata c u r a n g ngga kang Menteri PU yak Klo masuk tim transisi nanti…  menteri pu ya klo sama tim transisi nanti…
Kunci Kunci Heleh curang aj bangga sok playing victim Heleh curang aj bangga sok playing victim
Case  folding,  yang  bertujuan  untuk  mengubah  semua  huruf  dalam  teks  menjadi  huruf  kecil(lowercase) atau  huruf  besar  (uppercase).  Tahap  selanjutnya  dalam  processing  ketiga  yaitu,  normalisasi.  Contoh  hasil normalisasi bisa dilihat pada Tabel 3.
Tabel 3. Contoh Hasil Normalisasi Case folding Normalisasi gak jawab tp ngepin komen enggak jawab tapi ngepin komen pernah dengar kata c u r a n g ngga kang pernah dengar kata sih lu r a n enggak enggak … menteri pu ya klo sama tim transisi nanti… menteri punya ya kalua masuk tim transisi nant… Kunci kunci Heleh curang aj bangga sok playing victim heleh curang saja bangga sok playing victim
Normalisasi  bertujuan  untuk  menyeragamkan  representasi  teks  dengan  mengganti  bentuk-bentuk  yang tidak konsisten dengan bentuk standar. Tahap processing keempat, yaitu tokenization. Contoh tokenization bisa dilihat pada Tabel 4.

## Journal of Computer System and Informatics (JoSYC)
ISSN 2714-8912 (media online), ISSN 2714-7150 (media cetak) Volume 5, No. 3, May 2024, Page 690-700 https://ejurnal.seminar-id.com/index.php/josyc DOI 10.47065/josyc.v5i3.5223
Tabel 4 .Contoh Hasil Tokenization Normalisasi Tokenization enggak jawab tapi ngepin komen
[enggak, jawab, tapi, ngepin, komen]
pernah dengar kata sih lu r a n enggak enggak …
[pernah, dengar, kata, sih, lu, r,a,n, engga...]
menteri punya ya kalua masuk tim transisi nant…  [menteri, punya, ya, kalau, masuk, tim, transi…]
Kunci [kunci]
heleh curang saja bangga sok playing victim
[heleh, curang, saja, bangga, sok, playing, vi…]
Tpkenization bertujuan untuk memecah teks menjadi satuan-satuan yang lebih kecil, seperti kata, kalimat, atau kalimat. Selanjutnya dari tahap processing  kelima yaitu, stopword removal. Contoh hasil stopword removal bisa dilihat pada Tabel 5.
Tabel 5. Contoh Hasil StopWord Removal tokenization stopword removal
[enggak, jawab, tapi, ngepin, komen]
[ngepin, komen]
[pernah, dengar, kata, sih, lu, r,a,n, engga...]
[dengar, sih, lu, r,a,n, kang]
[menteri, punya, ya, kalau, masuk, tim, transi…]  [menteri, ya, masuk, tim, transisi, pakai, fed…]
[kunci] [kunci]
[heleh, curang, saja, bangga, sok, playing, vi…] [heleh, curang, bangga, sok, playing, victim]
Stowpord Removal bertujuan untuk menghilangkan kata-kata yang sering muncul dalam teks tetapi tidak memberikan  informasi  yang  signifikan.  Tahap  yang  terakhir  pada  processing,  yaitu  steming  Contoh  hasil steming bisa dilihat pada Tabel 6.
Tabel 6. Contoh Hasil Steming stopword removal steming [ngepin, komen] ngepin komen [dengar, sih, lu, r,a,n, kang]
dengar sih lu r a n kang
[menteri, ya, masuk, tim, transisi, pakai, fed…]  menteri ya masuk tim transisi pakai fedora hat…
[kunci]
kunci
[heleh, curang, bangga, sok, playing, victim]
heleh curang bangga sok playing victim
Steming  adalah  menghapus  infleksi  atau  kata  –  kata  untuk  mencapai  bentuk  dasar  yang  konsisten, sehingga berbagai varian dari sebuah kata dapat dikenali sebagai entitas yang sama.

## 3.2 Pelatihan Model
Seluruh uji coba dalam penelitian ini dilakukan menggunakan laptop ASUS yang dilengkapi dengan RAM 4GB core  i3.  Dalam  pengaplikasiannya  menggunakan  menggunakan  library  Python  yaitu  Google  Colaboratory. Setelah dataset melalui tahap processing data, selanjutnya dataset dibagi menjadi dua X_train dan X_test, yaitu 70%  sebagai  data  training  dan  30%  sebagai  data  testing  pemisahan  ini  menghindari  overfitting,  dimana  model hanya belajar dari data latih dengan sangat baik. Selanjutnya pengujian terhadap algoritma yang diusulkan yaitu BiLSTM  (Bidirectional  Long  Short  Term-Memory).  Pemodelan  dilakukan  dengan  menampilkan  hasil  dari struktur  BILSTM  yaitu,  lapisan  embedding,  lapisan  bilstm  dan  lapisan  output  untuk  mengetahui  nilai  positif, negatif, dan netral menggunakan kamus vader lexicon. Tabel 7 menunjukkan hasil lapisan embedding.

## Tabel 7. Hasil lapisan Embedding
Tabel  7  ini  menunjukkan  shape,  dari  output  embedding  layer  100, mengacu  pada  panjang  maksimum sequence  (seperti  jumlah  kata  dalam  kalimat)  yang  dapat  diterima  oleh  layer. 100, mengacu  pada  dimensi embedding  vector,  yang  berarti  setiap  token  dalam  sequence  akan  direpresentasikan  dengan  vektor  embedding berdimensi 100. Hasil lapisan Bilstm bisa dilihat pada Tabel 8.

## Tabel 8. Hasil lapisan Bilstm
Tabel  8  menunjukkan  hasil  dari  Layer  Bidirectional  memungkinkan  model  untuk  membaca  input sequence (seperti kalimat atau dokumen) dari dua arah, yaitu maju (dari kiri ke kanan) dan mundur (dari kanan ke kiri) 256, mengacu pada dimensi output vektor yang dihasilkan oleh layer Bidirectional untuk setiap timestep
Embedding 100, 100
Bidirectional 256

## Journal of Computer System and Informatics (JoSYC)
ISSN 2714-8912 (media online), ISSN 2714-7150 (media cetak) Volume 5, No. 3, May 2024, Page 690-700 https://ejurnal.seminar-id.com/index.php/josyc DOI 10.47065/josyc.v5i3.5223
dalam  input  sequence.  Menentukan  lapisan  Output  yaitu  untuk  mengetahui  nilai  positif,  negatif,  dan  netral menggunakan kamus vader lexicon. Code bisa dilihat pada Gambar 5.
Gambar 5. Library Vader Lexicon.
Tujuan  utama  dari  code  diatas  adalah  untuk  menyiapkan  lingkungan  Python.  Mengunduh  sumber  daya vader_lexicon dari NLTK. Sumber daya ini berisi  kamus leksikal  yang digunakan oleh  metode VADER untuk menganalisis  sentimen.  VADER  sangat  efektif  dalam  menganalisis  teks  dari  media  sosial  karena  mampu mengenali sentimen positif, negatif, netral, serta mengukur intensitas sentimen dalam teks.
Jika nilai sentimen > 0: maka hasilnya positif, nilai sentimen < 0:  maka hasilnya negatif dan netral tidak mempunyai nilai atau sama dengan 0. Bisa dilihat dari Tabel 9.

## Tabel 9. Hasil Dari Pelabelan Sentimen
Tabel 9 memberikan gambaran tentang bagamana kalimat – kalimat yang telah dibersihkan dianalisis dan di  labeli  sesuai  dengan  sentimen  yang  terdeteksi  oleh  algoritma.  Jumlah  total  keseluruhan  ditampilkan  pada memvisualisasikan  jumlah  atau  frekuensi  dari  setiap  kelas  sentimen  (positif,  negatif,  dan  netral)  dalam  dataset menggunakan diagram batang dengan library Seaborn. Bisa dilihat pada Gambar 6.

## Gambar 6. Hasil Analisis Sentimen
Gambar  6  menunjukkan  hasil  analisis  sentimen  dari  sejumlah  tweet,  yang  dikategorikan  menjadi  tiga kelas sentimen yaitu, netral, positif, negatif. Batang dalam grafik diberi warna yang berbeda agar mempermudah visualisasi.  Warna  biru  menunjukkan  tweet  yang  memiliki  sentimen  netral,  Warna  oranye  menunjukkan  tweet yang memiliki sentimen positif, dan Warna hijau menunnjukkan tweet yang memiliki sentimen negatif. Sebagian besar  tweet  yang  dianalisis  memiliki  sentimen  netral,  yaitu  92.86%  dari  total  tweet,  hanya  sedikit  yang menunjukkan sentimen positif yaitu, 3.83% dan negatif 3.31%.

## 3.3 Evaluasi Hasil
Langkah terakhir yaitu, pengujian dari evaluasi hasil dimana sebelum menampilkan hasil  akurasi, presisi, recall dan  F1  score  dengan  menampilkan  confusion  matrix  model  dalam  memprediksi  sentimen  dari  teks.
cleaning sentiment_score  sentiment gak jawab tapi ngepin komen 0. 0000 netral pernah dengar kata curang tidak kang 0. 0000 netral menteri pu ya kalau masuk tim transisi nanti… -4278 negatif kunci 0. 0000 netral heleh curang aja bangga sok playing victim 0. 2500 positif

## Journal of Computer System and Informatics (JoSYC)
ISSN 2714-8912 (media online), ISSN 2714-7150 (media cetak) Volume 5, No. 3, May 2024, Page 690-700 https://ejurnal.seminar-id.com/index.php/josyc DOI 10.47065/josyc.v5i3.5223
Dilakukannya data split yaitu membagi data y_train, y_test akan berisi label atau target yang sesuai berarti  5% dari data akan digunakan sebagai data testing, dan sisanya (95%) akan digunakan sebagai data training. Model dilatih dengan data teks dan label sentimen, jumlah epoch diatur menjadi 10 untuk mencari nilai akurasi terbaik dari model yang digunakan. Bisa dilihat pada Gambar 7.
Gambar 7. Hasil Accuracy Epoch
Dapat  dilihat  pada  tabel  7  bahwa  nilai  akurasi  pada  data  validasi  cenderung  meningkat  seiring bertambahnya epoch, epoch terakhir akurasi yang didapatkan yaitu sebesar 0.8689 atau 86.89%. Pada Gambar 8. Confusion matrix digunakan untuk mengevaluasi kinerja model dengan melihat jumlah prediksi yang akurat dan tidak akurat untuk setiap kategori. Label kelas ditampilkan pada sumbu x dan sumbu y.
Gambar 8. Hasil Confusion Matrix
Berikut penjelasan untuk setiap nilai dalam konfusion matrix :
1. Nilai  1220  pojok  kiri  atas  menunjukkan  jumlah  teks  yang  diklasifikasikan  dengan  benar  sebagai  sentimen netral oleh model
2. Nilai 12 dibaris “netral” dan kolom “positif” menunjukkan jumlah teks yang sebenarnya netral tetapi salah diklasifikasikan sebagai positif oleh model.
3. Nilai 4 dibaris  “netral”  dan kolom  “negatif”  menunjukkan  jumlah teks  yang  sebenarnya  netral  tetapi  salah diklasifikasikan sebagai negatif oleh model.
4. Nilai 13 dibaris “positif” dan kolom “netral” menunjukkan jumlah teks yang sebenarnya positif tetapi salah diklasifikasikan sebegai netral oleh model.
5. Nilai  38  di  diagonal  utama  pada  baris  “positif”  dan  kolom  “positif”  menunjukkan  jumlah  teks  yang diklasifikasikan dengan benar sebagai positif oleh model.
6. Nilai  6  di  baris  “negatif”  dalam  kolom  “netral”  menunjukkan  jumlah  teks  yang  sebenarnya  negatif  tetapi salah diklasifikasikan sebagai netral oleh model.
7. Nilai  38  di  diagonal  utama  pada  baris  “negatif”  dan  kolom  “negatif”  menunjukkan  jumlah  teks  yang diklasifikasikan dengan benar sebagai negatif oleh model.
Peneliti telah melakukan yang terbaik disetiap prosesnya, namun  nilai-nilai di sepanjang diagonal utama (1220,  38,  38)  menunjukkan  prediksi  yang  benar  oleh  model,  sedangkan  nilai-nilai  di  luar  diagonal  utama menunjukkan  kesalahan  prediksi.  Dari  confusion  matrix  ini,  kita  dapat  melihat  bahwa  model  memiliki  kinerja yang  cukup  baik  dalam  mengklasifikasikan  sentimen  netral  dengan  akurasi  tertinggi  dari  ketiga  kelas.  Pada Gambar 9. Menampilkan grafik dari model BiLSTM (Bidirectional Long Short-Term Memory).

## Journal of Computer System and Informatics (JoSYC)
(a)                                                                                        (b)

## Gambar 9. Grafik Hasil BiLSTM
Pada  gambar  9(a)  akurasi  pelatihan  meningkat  hingga  mencapai  nilai  1.0  atau  100%  sempurna,  yang berarti  model  mampu  memprediksi  seluruh  data  pelatihan  dengan  benar.  Namun,  akurasi  validasi  hanya meningkat  sedikit  di  sekitar  0.88-0.89  atau  88-89%  dan  cenderung  mendatar,  jauh  lebih  rendah  dibandingkan akurasi  pelatihan.  Sedangkah  gambar  9(b)  loss  pelatihan  terus  menurun  mendekati  0,  selaras  dengan  akurasi pelatihan  yang  sempurna.  Namun,  loss  validasi  justru  meningkat  setelah  beberapa  epoch  pelatihan,  bertolak belakang  dengan  penurunan  loss  pelatihan.  Setelah  selesai  dilakukan  klasifikasi  menggunakan  algoritma BiLSTM, proses selanjutnya melihat hasil prediksi sentimen dengan menghitung  akurasi, presisi, recall dan F1 score menggunakan kode fungsi classification report. Bisa dilihat pada Gambar 10.
Gambar 10. Kode Classification Report
Kode ini berguna untuk mengevaluasi dan memvisualisasi kinerja model klasifikasi dengan menghasilkan laporan yang komprehensif. Komprehensif mencangkup berbagai hasil metrik yang bisa dilihat pada Gambar 11.
Gambar 11. Hasil Classification Report
Dalam analisis sentimen  hasil pemilu (quick count)  Berdasarkan hasil dari classification report di atas, menunjukkan  kelas  “netral”  memiliki  precision  98%,  recall  99%,  f1-score  99%,  dan  support  berjumlah  1236. Untuk kelas “positif” memiliki precision 79%, recall 75%, f1-score 77% dan support berjumlah 51. Dan untuk kelas  “negati”  memiliki  precision  88%,  recall  86%,  f1-score  87%  dan  support  berjumlah  44.  Akurasi keseluruhan  model  adalah  0,97%  dari  total  1331  instance,  yang  menunjukkan  kinerja  klasifikasi  yang  sangat baik secara keseluruhan.

## 4. KESIMPULAN
Analisis sentimen hasil pemilu (quick count) calon presiden & wakil presiden 2024 dengan metode Bidirectional Long  Shor-Term  Memory  menggunakan  dataset  bersih  yang  berjumlah  1331  dengan  menggunakan  library Python  yaitu Google Colaboratory,  hasil dari analisis tersebut dapat disimpulkan bahwa sentimen netral paling tinggi yaitu 92,86% , nilai sentimen positif 3,83%, dan nilai sentimen negatif 3.31%. Akurasi yang didapat dari epoch sebesar 86.89%. Sedangkan akurasi keseluruhan model  adalah 0,97% .  Penulis menyadari masih banyak kekurangan  dalam  penelitian  ini,  oleh  karena  itu  untuk  pengembangan  selanjutnya  diharapkan  dilakukan

## Journal of Computer System and Informatics (JoSYC)
ISSN 2714-8912 (media online), ISSN 2714-7150 (media cetak) Volume 5, No. 3, May 2024, Page 690-700 https://ejurnal.seminar-id.com/index.php/josyc DOI 10.47065/josyc.v5i3.5223
perbandingan antara algoritma BiLSTM dengan algoritma klasifikasi lainnya menggunakan dataset yang sudah translate  ke  dalam  bahasa  inggris  atau  gunakan  lexicon  lainnya  juga  untuk  mendapatkan  nilai  sentimen  yang tepat  dan  nilai  akurasi  yang  tinggi  guna  mendapatkan  perbandingan  tingkat  akurasi  dan  presisi  yang  lebih kompherensif.

## REFERENCES
[1] F.  Moekahar,  R.  Basista,  S.  Syafhendry,  and  I.  Taufiq,  “Pentad  Analysis  of  Presidential  Elections  2024  on  Social Media,” MEDIASI  J.  Kaji.  dan  Terap.  Media,  Bahasa,  Komun. ,  vol.  5,  no.  1,  pp.  78–86,  2024,  doi: 10.46961/mediasi.v5i1.912.
[2] N. M. Zainuddin Muda Z. Monggilo, Inggried Dwi Wedhaswary, Syifaul Arifin, GANGGUAN INFORMASI, PEMILU, DAN DEMOKRASI : Panduan bagi Jurnalis dan Pemeriksa fakta . 2023.
[3] A.  Azrul, A. Irma Purnamasari,  and I. Ali, “Analisis Sentimen Pengguna Twitter  Terhadap Perkembangan  Artificial Intelligence Dengan Penerapan Algoritma Long Short-Term Memory (Lstm),” JATI (Jurnal Mhs. Tek. Inform. , vol. 8, no. 1, pp. 413–421, 2024, doi: 10.36040/jati.v8i1.8416.
[4] O.  Manullang  and  C.  Prianto,  “Analisis  Sentimen  dalam  Memprediksi  Hasil  Pemilu  Presiden  dan  Wakil  Presiden : Systematic Literature Review,” J. Inform. dan Teknol. Komput. , vol. 4, no. 2, pp. 104–113, 2023, [Online]. Available: https://ejurnalunsam.id/index.php/jicom/
[5] M.  H.  Al-Areef  and  K.  Saputra  S,  “Analisis  Sentimen  Pengguna  Twitter  Mengenai  Calon  Presiden  Indonesia  Tahun 2024 Menggunakan Algoritma LSTM,” J. SAINTIKOM (Jurnal Sains Manaj. Inform. dan Komputer) , vol. 22, no. 2, p. 270, 2023, doi: 10.53513/jis.v22i2.8680.
[6] C. F. Hasri and D. Alita, “Penerapan Metode Naã•Ve Bayes Classifier Dan Support Vector Machine Pada Analisis Sentimen Terhadap Dampak Virus Corona Di Twitter,” J.  Inform.  dan  Rekayasa  Perangkat  Lunak ,  vol. 3, no.  2, pp. 145–160, 2022, doi: 10.33365/jatika.v3i2.2026.
[7] F. M. Cholis, M.  C. C. Utomo, and N. Rizqiya Fadhliana, “Analisis Sentimen Pada Twitter  Terhadap Isu Penundaan Pemilu  2024  Dengan  Membandingkan  Metode  Long  Short-Term  Memory  Dan  Naïve  Bayes  Classifier,” Equiva  J. Math. Inf. Technol. , vol. 1, no. 2, 2023, [Online]. Available: https://journal.itk.ac.id/index.php/equiva/article/view/816
[8] D.  Alita  and  A.  R.  Isnain,  “Pendeteksian  Sarkasme  pada  Proses  Analisis  Sentimen  Menggunakan  Random  Forest Classifier,” J. Komputasi , vol. 8, no. 2, pp. 50–58, 2020, doi: 10.23960/komputasi.v8i2.2615.
[9] A.  I.  Safitri,  T.  B.  Sasongko,  and  U.  A.  Yogyakarta,  “SENTIMENT  ANALYSIS  OF  CYBERBULLYING  USING BIDIRECTIONAL LONG ANALISIS SENTIMEN PADA MEDIA SOSIAL TWITTER TERHADAP,” vol. 5, no. 2, pp. 615–620, 2024.
[10]  D.  R.  Alghifari,  M.  Edi,  and  L.  Firmansyah,  “Implementasi  Bidirectional  LSTM  untuk  Analisis  Sentimen  Terhadap Layanan Grab Indonesia,” J. Manaj. Inform. , vol. 12, no. 2, pp. 89–99, 2022, doi: 10.34010/jamika.v12i2.7764.
[11]  F.  N.  Fajri,  M.  N.  F.  Hidayat,  and  S.  R.  Agustini,  “Perancangan  Sistem  Monitoring  Surat  Perintah  Perjalanan  Dinas dengan Mobile App Android untuk Biro Kepegawaian Universitas Nurul Jadid,” GUYUB J. Community Engagem. , vol. 1, no. 3, pp. 215–226, 2020.
[12]  Z.  C.  Dwinnie  and  R.  Novita,  “Penerapan  Machine  Learning  Pada  Analisis  Sentimen  Twitter  Sebelum  dan  Sesudah Debat  Calon  Presiden  dan  Wakil  Presiden  Tahun  2024,”  vol.  8,  no.  April,  pp.  758–767,  2024,  doi: 10.30865/mib.v8i2.7504.
[13]  M.  R.  Fais  Sya’  bani,  U.  Enri,  and  T.  N.  Padilah,  “Analisis  Sentimen  Terhadap  Bakal  Calon  Presiden  2024  Dengan Algoritme  Naïve  Bayes,” JURIKOM  (Jurnal  Ris.  Komputer) ,  vol.  9,  no.  2,  p.  265,  2022,  doi: 10.30865/jurikom.v9i2.3989.
[14]  H.  H.  Zain,  R.  M.  Awannga,  and  W.  I.  Rahayu,  “Perbandingan  Model  Svm,  Knn  Dan  Naïve  Bayes  Untuk  Analisis Sentiment Pada Data Twitter: Studi Kasus Calon Presiden 2024,” JIMPS J. Ilm. Mhs. Pendidik. Sej. , vol. 8, no. 3, pp. 2083–2093, 2023, [Online]. Available: https://jim.usk.ac.id/sejarah
[15]  A. Handayani and I. Zufria, “Analisis Sentimen Terhadap Bakal  Capres RI 2024 di Twitter Menggunakan Algoritma SVM,” J. Inf. Syst. Res. , vol. 5, no. 1, pp. 53–63, 2023, doi: 10.47065/josh.v5i1.4379.
[16]  P.  Al  Muqsith  Prasetyo  and  A.  Hermawan,  “Analisis  sentimen  twitter  terhadap  pemilihan  presiden  menggunakan algoritma  naïve  bayes,” INFOTECH    J.  Inform.  Teknol. ,  vol.  4,  no.  2,  pp.  224–233,  2023,  doi: 10.37373/infotech.v4i2.863.
[17]  F. Khusnu Reza Mahfud, W. Hariyanto, and G. Chandra Puspitadewi, “Analisis Tren Calon Presiden Indonesia 2024,” J. Mnemon. , vol. 7, no. 1, pp. 71–76, 2024, doi: 10.36040/mnemonic.v7i1.8801.
[18]  Y.  Asri,  W.  N.  Suliyanti,  D.  Kuswardani,  and  M.  Fajri,  “Pelabelan  Otomatis  Lexicon  Vader  dan  Klasifikasi  Naive Bayes  dalam  menganalisis  sentimen  data  ulasan  PLN  Mobile,” Petir ,  vol.  15,  no.  2,  pp.  264–275,  2022,  doi: 10.33322/petir.v15i2.1733.
[19]  F.  Warda,  F.  N.  Fajri,  and  A.  Tholib,  “Classification  of  Final  Project  Titles  Using  Bidirectional  Long  Short  Term Memory at the Faculty of Engineering Nurul Jadid University,” J. Sisfokom (Sistem Inf. dan Komputer) , vol. 12, no. 3, pp. 356–362, 2023, doi: 10.32736/sisfokom.v12i3.1723.
[20]  M.  Ghifari  Adrian,  S.  Suryani  Prasetyowati,  and  Y.  Sibaroni,  “Effectiveness  of  Word  Embedding  GloVe  and Word2Vec  within  News  Detection  of  Indonesian  uUsing  LSTM,”  vol.  7,  no.  3,  pp.  1180–1188,  2023,  doi: 10.30865/mib.v7i3.6411.
[21]  N.  Fitriyah,  B.  Warsito,  and  D.  A.  I.  Maruddani,  “Analisis  Sentimen  Gojek  Pada  Media  Sosial  Twitter  Dengan Klasifikasi  Support  Vector  Machine  (Svm,” J.  Gaussian ,  vol.  9,  no.  3,  pp.  376–390,  2020,  doi: 10.14710/j.gauss.v9i3.28932.
[22]  S.  Shevira,  I.  M.  A.  D.  Suarjaya,  and  P.  W.  Buana,  “Pengaruh  Kombinasi  dan  Urutan  Pre-Processing  pada  Tweets Bahasa  Indonesia,” JITTER    J.  Ilm.  Teknol.  dan  Komput. ,  vol.  3,  no.  2,  p.  1074,  2022,  doi: 10.24843/jtrti.2022.v03.i02.p06.

## Journal of Computer System and Informatics (JoSYC)
ISSN 2714-8912 (media online), ISSN 2714-7150 (media cetak) Volume 5, No. 3, May 2024, Page 690-700 https://ejurnal.seminar-id.com/index.php/josyc DOI 10.47065/josyc.v5i3.5223
[23]  A. Tholib and M. Kom, Implementasi Algoritma Machine Learning Berbasis Web dengan Framework Streamlit . 2023.
[24]  Y. Nurtikasari, Syariful Alam, and Teguh Iman Hermanto, “Analisis Sentimen Opini Masyarakat Terhadap Film Pada Platform Twitter Menggunakan Algoritma Naive Bayes,” INSOLOGI J. Sains dan Teknol. , vol. 1, no. 4, pp. 411–423, 2022, doi: 10.55123/insologi.v1i4.770.
[25]  M.  E.  Rianto,  M.  Maulidiansyah,  and  A.  Tholib,  “Implementasi  AI  Chatbot  Sebagai  Support  Assistant  Website Universitas Nurul Jadid Menggunakan Algoritma Long Short-Term Memory (LSTM),” J. Electr. Eng. Comput. , vol. 6, no. 1, pp. 267–275, 2024.
[26]  M. K. Balwant, “Bidirectional LSTM Based on POS tags and CNN Architecture for Fake News Detection,” 2019 10th Int. Conf. Comput. Commun. Netw. Technol. ICCCNT 2019 , no. December, 2019, doi: 10.1109/ICCCNT45670.2019.8944460.
[27]  M.  D.  Hilmawan,  “Deteksi  Sarkasme  Pada  Judul  Berita  Berbahasa  Inggris  Menggunakan  Algoritme  Bidirectional LSTM,” J. Dinda  Data Sci. Inf. Technol. Data Anal. , vol. 2, no. 1, pp. 46–51, 2022, doi: 10.20895/dinda.v2i1.331.
[28]  K.  S.  Nugroho,  I.  Akbar,  A.  N.  Suksmawati,  and  Istiadi,  “Deteksi  Depresi  dan  Kecemasan  Pengguna  Twitter Menggunakan Bidirectional LSTM,” no. Ciastech, pp. 287–296, 2023, [Online]. Available: http://arxiv.org/abs/2301.04521
[29]  F. Shahid, A. Zameer, and M. Muneeb, “Predictions for COVID-19 with deep learning models of LSTM, GRU and Bi- LSTM,” Chaos, Solitons and Fractals , vol. 140, p. 110212, 2020, doi: 10.1016/j.chaos.2020.110212.
[30]  D. I. Puteri, “Implementasi Long Short Term Memory (LSTM) dan Bidirectional Long Short Term Memory (BiLSTM) Dalam  Prediksi  Harga  Saham  Syariah,” Euler    J.  Ilm.  Mat.  Sains  dan  Teknol. ,  vol.  11,  no.  1,  pp.  35–43,  2023,  doi: 10.34312/euler.v11i1.19791.
[31]  Z. Hameed and B. Garcia-Zapirain, “Sentiment Classification Using a Single-Layered BiLSTM Model,” IEEE Access , vol. 8, pp. 73992–74001, 2020, doi: 10.1109/ACCESS.2020.2988550.