## Analisis Sentimen Multi-Class pada Sosial Media menggunakan metode Long Short-Term Memory (LSTM)
Yuliya Astari #1 , Afiyati *2 , Saddam Wahib Rozaqi #3 #* Teknik Informatika, Ilmu Komputer, Universitas Mercu Buana
Jl. Raya Meruya Selatan, Kembangan, Jakarta, 11650
1 41516120007@student.mercubuana.ac.id
2 afiyati.reno@mercubuana.ac.id
3 41516120084@student.mercubuana.ac.id
Abstrak—Perkembangan  teknologi  khususnya  dalam  internet dan  media  sosial  dapat  menjadikan  subjek  penelitian  yang sangant penting dalam memperoleh informasi, karena banyaknnya jumlah informasi di dalam sebuah teks yang terdapat pada sosial media. Dalam beberapa tahun terakhir, telah terjadi peningkatan  penelitian  terhadap  analisis  sentimen  pada  teks ulasan  maupun  cuitan  agar  dapat  mengetahui  polaritas  yang dihasilkan  dari  sosial  media.  Masih  sedikit  penelitian  yang menerapkan metode deep learning dengan algoritma Long Short- Term  Memory    (LSTM)  untuk  menganalisa  sentimen  multiclass pada  teks  berbahasa  Indonesia.  Penelitian  ini  bertujuan  untuk menganalisa emosi bersifat positif maupun negatif pada teks sosial media  menggunakan  pendekatan  klasifikasi  informasi  yang  ada pada teks dan membaginya menjadi 8 kelas yang berbeda dengan menggunakan  metode  LSTM.  Dataset  langsung  diambil  dan dikumpulkan  dari  tulisan  pengguna  pada  media  sosial.  Dalam pengujian  metodel  LSTM  ini  dihasilkan  perhitungan  dari  nilai akurasi,  exactness,  review,  f-measure.  Pada  hasil  pengolahan metode LSTM menunjukan cukup baik dengan uji coba sebanyak 5 kali dengan nilai akurasi tertinggi 91,9% dan nilai rata-rata dari multiclass mendapatkan hasil 89,45%.
Kata kunci — analisa sentimen, teks, klasifikasi, Long Short- Term Memory, sosial media, multiclass

## I. P ENDAHULUAN
Pada  era  digital  seperti  ini  kebanyakan  orang  melakukan kegiatan komunikasi melalui media  sosial [1]. Para pengguna media  sosial  dapat  menuliskan  opini,  pendapat  atau pengungkapan  perasaan  yang  biasanya  diungkapkan  secara verbal  [2].  Penelitian  tersebut  juga  menyatakan  bahwa  setiap tulisan  atau  kicauan  seseorang  pada  media  sosial  seringkali juga berisi tentang informasi ataupun kondisi emosi seseorang dalam  menulis  sebuah  cuitan  [3].  Bahkan  ketika  seseorang yang  tidak  secara  khusus  menuliskan  tentang  status  emosi pribadi  mereka,  tetap  saja  tulisan  pada  media  sosial  dapat mencerminkan  suasana  hati  penulis.  Dengan  demikian  setiap
postingan dapat dianggap sebagai tempat menyalurkan suasana hati atau emosi yang instan [2].
Penelitian ini memfokuskan perhatian pada setiap sentimen, perasaan atau emosi. Sentimen bisa digambarkan sebagai emosi, keputusan,  pendapat  atau  ide-ide  sebagai  sumber  informasi utama. Informasi berupa teks ini digunakan untuk menganalisa konsep  ekspresi  sentimen  dan  menghitung  klasifikasinya  [3]. Untuk  mengetahui  sifat  emosi  itu  sendiri  diperlukan  sebuah metode  pada  machine  learning  yang  dapat  digunakan  untuk mendeteksi ataupun klasifikasi sentiment [4]. Pada perinsipnya analisis  sentimen  merupakan  bagian  dari  Natural  Language Processing  (NLP)  dan  Machine  Learning  [5].  Cara  kerjanya adalah  dengan  melakukan  klasifikasi  terhadap  kata  positif, negatif  dan  netral.  Sebuah  penelitian  telah  menganalisa pendapat seseorang, jenis sentimen, evaluasi, penilaian, sikap, dan emosi terhadap entitas  produk,  jasa,  organisasi,  individu, masalah, peristiwa atau suatu topik [3].
Sebelumnnya  ada  banyak  penelitian  mengenai  analisis sentimen juga sudah pernah dilakukan yaitu untuk melakukan review novel menggunakan metode Long Short-Term Memory (LSTM).  Berdasarkan  hasil  pengujian  yang  dilakukan memperlihatkan bahwa  metode LSTM memiliki  hasil akurasi 72.85%,  presisi  73%,  recall  72%,  dan  f-measure  72%. Penelitian  tersebut  membandingkan  LSTM  dengan  hasil akurasi dari metode Naïve Bayes dengan nilai akurasi 67.88%, presisi  69%,  recall  68%,  dan  f-measure  68%,  Penelitian  ini menunjukkan  perfomansi  metode  LSTM  lebih  baik  daripada metode  Naïve  Bayes  [6].  Pada  penelitian  selanjutnya  yaitu melakukan  klasifikasi  teks  multilebel  pada  artikel  berita menggunakan  metodel Long  Short-Term  Memory (LSTM), mendapatkan  hasil  akurasi  tertinggi  model  kelima  dengan 95,38%  sedangkan  nilai  rata-rata  presisi, recall,  dan  F1-score 95%  [7].  dan  yang  terakhir  penelitian  yang  terkait  adalah Multiclass  deteksi  beban  kerja  mental  menggunakan Long Short-Term  Memory dengan  mendapatkan  akurasi  rata-rata convolutional neural  network  (CNN)  and LSTM  87,45%  dan 89,31% masing-masing [8].
Oleh  karena  itu  penulis  melakukan  penelitian  untuk menganalisa  emosi  yang  ditimbulkan  dalam  bentuk  positif maupun  negatif  pada  penggunaan  sosial  media,  dengan pendekatan  klasifikasi  data  ke  dalam  8  kelas  yang  berbeda. Dengan menggunakan metode Long Short-Term Memory , dan implementasi  dengan  menganalisis  akurasi  klasifikasi  dan presisi. Pengolahan data menggunakan  bahasa pemerograman Python. Penelitian ini diharapkan dapat menjadikan penelitian lanjutan  untuk  membantu  bidang  ilmu  psikologi  dengan membuat  aplikasi  antar  muka  yang  menganalisa  emosi  dari setiap kalimat pengguna pada media sosial.

## II. M ETODOLOGI P ENELITIAN
Penelitian  ini  dilakukan  dengan  mengumpulkan  sumber bacaan dari penelitian-penelitian lain dengan urutan pekerjaan dapat dilihat pada Gambar 1.
Gambar.1 Proses Metodologi Penelitian

## A. Studi Kasus
Pada penelitian ini mengambil studi kasus yang bersumber dari bidang ilmu komputer yang mengambil metode yang akan digunakan dan bidang ilmu psikologi untuk mengetahui emosi yang ada pada data tulisan pengguna sosial media. Penelitian- penelitian  yang  dikumpulkan  adalah  penelitian  yang memfokuskan  pada  klasifikasi  sentimen  emosi  positif  dan negatif  serta  mengklasifikasikan  data  tulisan  pengguna  sosial media  ke  dalam  8  kelas  sentimen  yang  berbeda,  dan menghasilkan  model  dari  metode Long  Short-Term  Memory (LSTM) yang paling optimal.

## B. Analisa Data
Dari  data  tulisan  sosial  media  yang  dapat  dikumpulkan berjumlah  total  400  tulisan  yang  selanjutnya  data  tulisan  ini diberikan  pelabelan  secara  manual  dengan  pembagian  berisi 200  kelas  positif  dan  200  kelas  negatif  dapat  dilihat  pada Gambar  2.  Jumlah  data  yang  sama  ini  diharapkan  tidak memberikan masalah pada keseimbangan jumlah data.

## Gambar.2 Diagram Batang Jumlah Data
Selanjutnya  data  positif  dan  negatif  kemudian  akan diklasifikasikan  menjadi  8  kelas  kategori yaitu:  (1)  Kelas positif courage (keberanian), acceptance (penerimaan), love (cinta)  dan peace (kedamaian);  (2)  Kalas  negatif pride (kebanggaan), anger (amarah), desire (hasrat)  dan fear (ketakutan). Jumlah kelas emosi yang terdiri dari 8 kelas dapat dilihat  perbandingan jumlah  datanya pada  Gambar  3. Jumlah data kelas  emosi  yang  tidak  sama ini tidak  akan memberikan masalah  pada  keseimbangan  jumlah  data  karena  pada penelitian  ini  hanya  ditujukan  untuk  menemukan  akurasi sentimen yang ada pada dataset yang ada.

## Gambar.3 Diagram Batang Jumlah Emosi
Pada Tabel  1  dapat  dilihat  contoh data tulisan  dari  media sosial yang telah diberi label kelas positif maupun negatif.
Studi Kasus Analisa Perancangan Implementasi Kesimpulan
TABEL I
D ATASET C UITAN S OSIAL M EDIA No. Teks Kategori Emosi 1. Perdebatan sengit dalam hati, antara mempertahankan EGO The Wacher,  dan nalar,   seperti saling tarik dan saling menguasai. acceptance (penerimaan) Positif 2. Ikut kuliah transendensi semalam ikut kena tepuk, kerasa sakit dan klepek2,   , acceptance (penerimaan) Positif 3. Spiderman aja berani jualan pete. Laku pula. Ahhh. .  kreatif itu memang harus out the box atau create the new bo courage (keberanian) Positif … … … … 400. Saya pernah nggak di rumah,  temen2 main ke rumah,    ditemani anak kecil yang mirip saya,    bahkan sebaju2 yang saya pakai hari itu mirip fear (ketakutan) Negatif

## C. Perancangan
Pekerjaan  yang  dilakukan  pada  penelitian  ini  adalah klasifikasi  multi  emosi  dengan menggunakan  metode  LSTM. Gambar 4 menunjukkan diagram tahapan-tahapan perancangan penelitian untuk mengklasifikasi data yang telah dikumpulkan.
Gambar.4 Diagram Perancangan Penelitian

## III. I MPLEMENTASI
Penelitian  ini  menggunakan  bahasa  pemrograman  Python untuk  mengolah  data,  dengan  mengikuti  tahapan–tahapan berikut ini.

## A. Pelabelan Data
Didalam  klasifikasi  hal  yang  utama  yang  harus  dilakukan adalah  pelabelan  pada  data  yang  benar  dan  akurat.  Pada penelitian ini dilakukan pelabelan secara manual untuk 8 kelas yang berbeda-beda.

## B. Data Pre-Processing
Data  pre-proessing  adalah  sebuah  tahapan  yang  sangat penting dimana dalam melakukan proses klasifikasi data teks. Tujuan  dilakukannya data  pre-processing yaitu  untuk menghilangkan noise atau  data  yang  tidak dibutuhkan  seperti emoji, url, angka dan untuk  menyeragamkan bentuk data kata sehingga data kata dapat menjadi lebih bersih sebelum diolah pada proses selanjutnya [9].
Dari  data  yang  didapatkan masih  banyak  ditemukan  kata- kata yang tidak berstruktur sehingga dibutuhkan pemerosesan atau  pembersihan  data  yang  dilakukan  mencakup  tahapan- tahapan sebagai berikut:
(1) mengubah semua huruf kapital menjadi huruf kecil; (2) menghapus data yang tergandakan;
(3)  menghilangkan  symbol,  angka,  string  ASCII,  dan  tanda baca seperti seperti [ “™ “, “© “, “℠ “ ];
(4) memproses tranformasi untuk membentuk normalisasi satu kata atau proses lemmatization ;
(5)  tokenisasi  membentuk  kata-kata,  frase  atau  elemen bermakna lainnya.

## C. Feature Selection
Highlight Selection atau Feature Reduction sebuah tahapan yang  umum  dilakukan  pada  preprocessing,  bertujuan  dapat memilih include yang sangat berpengaruh dan mengesampingkan sebuah garis besar yang tidak berpengaruh dalam  melakukan  suatu  pemodelan  atau  penganalisaan  suatu informasi.
D. Long Short-Term Memory (LSTM) Long  Short-Term  Memory (LSTM)  diperkenalkan pertamakali pada tahun 1997 yang dikenalkan oleh Hochreiter dan  Schmidhuber  [10].  LSTM  adalah  sebuah  jenis  dari Recurrent  Neural  Network  (RNN).  LSTM  sendiri  dapat menemukan lapisan tersembunyi dari setiap sel dan dirancang untuk  menyimpan  informasi  sel  sebelumnya.  Metode  LSTM digunakan  dengan  cara  mengklasifikasi  data  secara  jangka panjang dengan menyimpan pada sel memori.
Hingga  penelitian  ini  telah  dilakukan  banyak  dilakukan oleh para peneliti agar dapat mengembangkan  Metode LSTM [11],  pada  metode  LSTM  sendiri  memiliki  empat  komponen utama  yaitu  : Input  Gate  , koneksi  berulang, forget  gate dan output gate [12] .
Berikut ini tahapan awal dalam membangun model LSTM adalah  dengan  mengidentifikasi  suatu  informasi  yang  tidak diperlukan lagi dan akan dihilangkah dari sebuah sel informasi. Pada proses dalam mengidentifikasi dan mengecualikan suatu
sel  informasi  ini  diputuskan  oleh  fungsi sigmoid ,  yang mengambil suatu output dari model LSTM (ht-1) pada waktu berikut (t – 1) dan pada input (Xt) memiliki waktu t. Selain itu, fungsi sigmoid menentukan bagian mana dari output lama yang harus  dihilangkan.  Fungsi  itu  disebut  dengan Forget  gate di mana ft adalah vector dengan nilai mulai dari 0 hingga 1, sesuai dengan setiap angka dalam keadaan sel (Ct – 1) [12] .
1 𝜎 ( 𝑥 ) = 1 + 𝑒 − 𝑥
Pada  tahapan,  σ  berfungsi  dalam sigmoid ,  Pada  suatu lapisan sigmoid ini akan menghasilkan angka  antara  0 dan 1, yang menggambarkan seberapa banyak setiap komponen harus dilewati.Pada  nilai  0  mengartikan  sebagai  tidak  ada  suatu informasi yang akan  diteruskan dan  pada  nilai  1 mengartikan semua informasi akan diteruskan [12] , jika keluaranya 1 maka 1  sebagai  semua  data  yang  akan  disimpan  dan  kebalikannya pada  keluaran  0  maka  semua  data  akan  dibuang[11] . Rumus sebagai berikut :
𝑖𝑡 = 𝜎 ( 𝑊𝑖 ∙ [ℎ 𝑡 −1, 𝑥𝑡 ] + 𝑏𝑖 ) (1.1)
𝑓𝑡 = 𝜎 ( 𝑤𝑓 ∙ [ℎ 𝑡 −1, 𝑥𝑡 ] + 𝑏𝑓 ) (1.2)
𝑂𝑡 = 𝜎 ( 𝑊𝑜 ∙ [ℎ 𝑡 −1, 𝑥𝑡 ]) + 𝑏𝑜 (1.3)
Pada input gate memiliki dua gates yang akan dilaksanakan, pertama akan ditentukan nilai yang akan diperbaharui dengan menggunakan sebuah fungi aktivasi sigmoid [11]. Selanjutnya mengatur  sebuah  nilai  dari  input  untuk  diperbarui  pada cell state ,  dapat  dihitung  dengan  persamaan  (1.1). Forget  gate mengatur  informasi  mana  yang  akan  dihapus  dari cell  state , dapat  dihitung  dengan  persamaan  (1.2)  dan  output  gate mengatur nilai yang akan dihasilkan output sesuai dengan input dan memori pada cell state , dapat dihitung dengan persamaan (1.3).
Dimana 𝑖𝑡 adalah  sebuah input  gate , 𝑓𝑡 adalah  sebuah fungsi forget gate , dan ot adalah sebuah output gate . 𝜎 adalah fungsi sigmoi, W dan b adalah matriks bobot dan bias, masing- masing  dari  keadaan  sel.  (ℎ 𝑡 −1)  merupakan concealed  state yaitu  memori  pada  jaringan  yang  terdapat  di cell  state yang merupakan  nilai  output  sebelum  orde  ke  t  dan  xt  merupakan input pada orde ke t.
𝑁𝑡 = 𝑡𝑎𝑛 ℎ ∙ ( 𝑊𝑛 ∙ [ℎ 𝑡 −1, 𝑥𝑡 ] + 𝑏𝑛 ) (1.4) 𝐶𝑡 = 𝐶𝑡 −1 ∙ 𝑓𝑡 + 𝑁𝑡 ∙ 𝑖𝑡 (1.5)
Fungsi  tanh  dalam  persamaan  (1.4)  memberikan  suatu bobot pada nilai-nilai yang dilewati, memutuskan suatu tingkat kepentingannya  (-  1  ke  1).  Dua  nilai  dikalikan  untuk memperbarui  status  sel  baru.  Memori  baru  ini  kemudian ditambahkan ke memori lama ( 𝐶𝑡 −1) yang menghasilkan ( 𝐶𝑡 ). Parameter ( 𝐶𝑡 −1) dan ( 𝐶𝑡 ) adalah keadaan sel pada waktu (t – 1) dan (t), sedangkan W dan b adalah matriks bobot serta bias, masing-masing, dari keadaan sel.
ℎ 𝑡 = 𝑂𝑡 ∙ tanh( 𝐶𝑡 ) (1.6)
Pada  tahapan  terakhir  terlihat  pada  persamaan  di  rumus (1.6)  nilai  output  (ℎ 𝑡 )  yang  didasarkan  pada  sel  output  ( 𝑂𝑡 ) merupakan  versi  yang  difilter.  Pada  awal  lapisan  sigmoid memutuskan  bagian  sel  mana  yang  membuatnya  menjadi output.  Setelah  itu  pada  output  dari  gerbang  sigmoid  ( 𝑂𝑡 ) dikalikan dengan nilai-nilai baru yang dibuat pada lapisan tanh dari  keadaan  sel  ( 𝐶𝑡 ),  dengan  nilai  berkisar  antara  −1  dan 1[12] .

## E. Hasil Pembahasan
Hasil  uji  pada  klasifikasi  sentimen  dari  model  yang digunakan,  telah  diukur  nilai  akurasi,  presisi,  recall,  dan  f- measure dari metode LSTM . Dari jumlah data yang digunakan sebanyak 400 data, yang telah diberikan pelabelan manual dan menghasilkan  200  data  sentiment  positif  dan  200  data sentiment negatif. Pada data pelatihan yang digunakan adalah 80%  dari  total  data,  yang  diproses  dengan  algoritma k-fold . Sementara  20%  dari  total  data  digunakan  sebagai  data pengujian.
Uji  klasifikasi  dilakukan  dengan  membandingkan  setiap teks tulisan pada sosial media yang telah dilabeli secara manual dengan hasil perhitungan pada metode LSTM. Semakin besar jumlah tulisan yang sesuai dengan label yang diberikan secara manual diawal, semakin tinggi nilai akurasi, presisi, recall, dan f-measure  yang  diperoleh.  Tabel  II  memperlihatkan  hasil klasifikasi menggunakan metode LSTM.
TABEL II H ASIL U JI TERNARY TABEL III C ONFUSION M ATRIX TERNARY
Fold Pertama Kelas Precision Recall F1-Score Support Negatif 0.62 0.76 0.68 96 Positif 0.72 0.57 0.63 104 Fold Kedua Kelas Precision Recall F1-Score Support Negatif 0.62 0.72 0.67 96 Positif 0.70 0.60 0.64 104 Fold Ketiga Kelas Precision Recall F1-Score Support Negatif 0.63 0.69 0.66 96 Positif 0.69 0.63 0.63 104 Fold Keempat Kelas Precision Recall F1-Score Support Negatif 0.59 0.74 0.66 96 Positif 0.69 0.53 0.60 104
Model Train Acc Train Loss Val Acc Val Loss Epoch 0.9849 0.0896 0.6600 0.6928 20 0.9950 0.0095 0.6550 0.9949 40 1.0000 0.0039 0.6600 0.8360 60 1.0000 0.0016 0.6300 0.2596 80 1.0000 0.0010 0.6600 1.1996 100 LSTM
Fold Kelima Kelas Precision Recall F1-Score Support Negatif 0.62 0.73 0.67 96 Positif 0.70 0.60 0.65 104
Setelah  melakukan  lima  kali  uji  coba,  maka  akurasi  yang dihasilkan  dapat  dilihat  pada  Tabel  III.  Dengan  mengubah epoch yang  berbeda-beda,  terlihat  hasil  akurasi  yang  paling baik  pada  data  training  98%  dan  testing  66%  dengan melakukan sebanyak 20 kali epoch .
TABEL IV H ASIL U JI C OBA M ULTICLASS TABEL V C ONFUSION M ATRIX MULTICLASS
Hasil klasifikasi 8 kelas dapat dilihat pada Tabel IV dimana diperoleh  nilai  akurasi  untuk  data  training  91,9%  dan  data testing  25,50%  dengan  melakukan  sebanyak  40  kali  epoch. Sedangkan  untuk  8  kelas  multi  matrix  diperoleh  hasil  yang dapat  dilihat  pada  Tabel  V . Klasifikasi  8  kelas  terlihat  nilai presisi  untuk  emosi acceptance sebesar  42%  dan  nilai  recall tertinggi  pada  emosi desire yaitu  30%  dan  nilai  F-score tertinggi  diperoleh  pada  emosi desire yaitu  31%.  Dengan menggunakan  jumlah  masing-masing  data  yang  diterangkan pada  bagian  column  terakhir  atau  dicolumn support ini  dapat memperjelas bagian pada setiap eleman jumlah data .

## IV. K ESIMPULAN
Penelitian analisis sentimen dimana data diklasifikasikan ke dalam  8  kelas  yang  berbeda  telah  dilakukan.  Hasil  yang diperoleh  menunjukan  beberapa  potensi  akurasi  pada  data ternary dengan nilai akurasi yang baik pada data training 98% dan  data  testing  66%,  dengan  melakukan  sebanyak  20  kali epoch . Sedangan untuk hasil akurasi ujicoba multiclass dengan 8 label yang berbeda menghasilkan data training dengan nilai 91,9%  dan  data  testing  dengan  nilai  akuran  25,5%,  dengan melakukan  sebanyak  40  kali epoch ,  ini  memberikan  hasil bahwa  penelitian  ini  mendapat  nilai  rata-rata  akurasi  dari multiclass 89,45%.
R EFERENSI
[1] R. Habibi, D. B. Setyohadi, and E. Wati, “Analisis Sentimen Pada Twitter Mahasiswa Menggunakan Metode Backpropagation,” J. Inform. , vol. 12, no. 1, pp. 103–109, 2016, doi: 10.21460/inf.2016.121.462.
[2] F. R. Hartono, Y. A. Sari, and P. P. Adikara, “Pembangkitan Aturan Pengenalan Emosi Pada Twitter Menggunakan Metode Fuzzy-C Means,” J. Pengemb. Teknol. Inf. dan Ilmu Komput. , vol. 2, no. 10, pp. 3258–3264, 2018.
[3] Y. Cahyono, “Analisis Sentiment pada Sosial Media Twitter Menggunakan Naїve Bayes Classifier dengan Feature Selection Particle Swarm Optimization dan Term Frequency,” J. Inform. Univ. Pamulang , vol. 2, no. 1, p. 14, 2017, doi: 10.32493/informatika.v2i1.1500.
[4] M. Suhasini and S. Badugu, “Two Step Approach for Emotion Detection on Twitter Data,” Int. J. Comput. Appl. , vol. 179, no. 53, pp. 12–19, 2018, doi: 10.5120/ijca2018917350.
[5] R. Abidin, E. Sediyono, and S. Y. joko Prasetyo, “Analisis Data Status Di Facebook Untuk Merekomendasikan Produk Makanan Ringan Menggunakan Tf-Idf Dan Document Weighting,” Simetris J. Tek. Mesin, Elektro dan Ilmu Komput. , vol. 9, no. 2, pp. 977–984, 2018, doi: 10.24176/simet.v9i2.2518.
[6] M. A. Nurrohmat and A. SN, “Sentiment Analysis of Novel Review Using Long Short-Term Memory Method,” IJCCS (Indonesian J. Comput. Cybern. Syst. , vol. 13, no. 3, p. 209, 2019, doi: 10.22146/ijccs.41236.
[7] W. K. Sari, D. P. Rini, R. F. Malik, and I. S. B. Azhar, “Klasifikasi Teks Multilabel pada Artikel Berita Menggunakan Long Short- Term Memory dengan Word2Vec,” vol. 1, no. 10, pp. 276–285, 2017.
[8] U. Asgher et al. , “Enhanced Accuracy for Multiclass Mental Workload Detection Using Long Short-Term Memory for Brain– Computer Interface,” Front. Neurosci. , vol. 14, no. June, pp. 1–19, 2020, doi: 10.3389/fnins.2020.00584.
[9] M. A. Fatmawati, “Klasifikasi Keluhan Menggunakan Metode Support Vector Machine (SVM) (Studi Kasus : Akun Facebook Group iRaise Helpdesk),” J. CoreIT , vol. 3, no. 1, pp. 24–30, 2017, doi: 10.1007/s00766-002-0156-7.
[10] L. Wiranda and M. Sadikin, “Penerapan Long Short Term Memory Pada Data Time Series Untuk Memprediksi Penjualan Produk Pt. Metiska Farma,” J. Nas. Pendidik. Tek. Inform. , vol. 8, no. 3, pp. 184–196, 2019.
[11] M. Wildan, P. Aldi, and A. Aditsania, “Analisis dan Implementasi Long Short Term Memory Neural Network untuk Prediksi Harga Bitcoin,” e-Proceeding Eng. , vol. 5, no. 2, pp. 3548–3555, 2018.
[12]
D. Li and J. Qian, “Text sentiment analysis based on long short- term memory,” in 2016 1st IEEE International Conference on Computer Communication and the Internet, ICCCI 2016 , 2016, pp. 471–475, doi: 10.1109/CCI.2016.7778967.
Kelas Precision Recall F1-Score Support Desire (hasrat) 0.32 0.30 0.31 43 acceptance (Penerimaan) 0.42 0.15 0.22 33 courage (keberanian) 0.17 0.07 0.10 14 peace (kedamaian) 0.17 0.10 0.12 31 fear (ketakutan) 0.14 0.11 0.12 19 pride (kebanggaan) 0.00 0.00 0.00 10 anger (amarah) 0.20 0.03 0.06 30 love (cinta) 0.50 0.05 0.09 20
Model Train Acc Train Loss Val Acc Val Loss Epoch 0.5729 1.3887 0.2400 2.0309 20 0.9196
0.5163 0.2550 2.1675 40 0.9950 0.1345 0.2400 2.6501 60 0.9900 0.0440 0.2450 2.5974 80 0.9950 0.0284 0.2150 2.6929 100 LSTM