## PENERAPAN NEURAL NETWORK LSTM DALAM MEMPREDIKSI SENTIMEN PENGGUNA TWITTER TERHADAP BITCOIN
Duta Pratama 1) , Salim Wijaya 2) . Sofian Ali Santosa 3) , Saut Parsaoran Tamba 4)
1,2,3,4) Sains dan Teknologi, Universitas Prima Indonesia email: dutapratama564@gmail.com , salimwijaya61@gmail.com , sofyan.alisantosa@gmail.com , sautparsaorantamba@unprimdn.ac.id

## Abstract
This  research  aims  to  apply  the  Long  Short-Term  Memory  (LSTM)  Neural  Network  to  predict  Twitter user  sentiment  towards  Bitcoin  prices.  Bitcoin,  as  the  world's  leading  cryptocurrency,  faces  high  price volatility  influenced  by  external  factors  and  market  sentiment.  Twitter  has  become  a  valuable  source  of information  for  market  analysis,  including  sentiment  towards  Bitcoin.  Several  algorithms  have  been studied previously to predict sentiment towards cryptocurrencies, but LSTM has shown excellent results in  text  analysis  and  sequence-based  data  prediction.  This  research  uses  LSTM  to  account  for  temporal dependencies  in  Bitcoin  tweet  data.  During  testing,  the  implementation  of  Bitcoin  sentiment  prediction using  the  LSTM  model  achieved  an  accuracy  rate  of  96%,  which  shows  the  model's  ability  to  make accurate  predictions  regarding  the  sentiment  of  Bitcoin  tweets.  The  results  of  this  research  provide  an important  contribution  to  the  development  of  Bitcoin  trading  strategies and  understanding  of  the  crypto market  based  on  Twitter  user  sentiment.  The  results  can  be  used  by  investors  and  business  people  to optimize investment decisions regarding Bitcoin.
Keywords: Bitcoin, Sentiment Analysis, Twitter, Artificial Neural Network, LSTM.

## 1. PENDAHULUAN
Bitcoin adalah salah satu jenis cryptocurrency  yang  paling  dikenal  dan  paling populer  di  dunia  saat  ini.  Diperkenalkan  pada tahun  2009,  Bitcoin  telah  mencapai  ketenaran global  sebagai  bentuk  mata  uang  digital  yang terdesentralisasi, menggunakan teknologi blockchain  untuk  melacak  dan  mengamankan transaksi  [1].  Salah  satu  masalah  pada  Bitcoin adalah  volatilitas  harga  yang  tinggi  dan seringkali dipengaruhi oleh faktor-faktor eksternal  seperti  berita  [2],  peristiwa  pandemi global  Covid-19  [3],  dan  sentimen  pasar  [4]. Dalam  studi  sebelumnya  [5]  ditemukan  bahwa dalam  dunia  keuangan  modern,  data  sosial media,  terutama  Twitter,  telah  menjadi  sumber informasi  yang  berharga  untuk  analisis  pasar. Twitter menyediakan platform di mana pengguna dapat berbagi pendapat dan pandangan  mereka  secara  real-time,  termasuk mengenai  cryptocurrency  seperti  Bitcoin  [6].
Analisis  sentimen  pengguna  Twitter  terhadap Bitcoin  dapat  memberikan  wawasan  yang berharga  dalam  memprediksi  pergerakan  harga dan tren pasar [7].
Terdapat  beberapa  algoritma  yang  telah diteliti  untuk  memprediksi  sentimen  terhadap Cryptocurrency  yakni  Support  Vector  Machine (SVM)  dengan  akurasi  71,3%  [8],  Naïve  Bayes dengan  akurasi  79,99%  [9],  dan  LSTM  dengan akurasi  91%  [10].  Long  Short-Term  Memory (LSTM)  adalah  tipe  arsitektur  jaringan  saraf rekurensi  (Recurrent  Neural  Network)  yang efektif  dalam  mengatasi  masalah  analisis  teks dan  prediksi  berdasarkan  urutan  data  [11]. Keunggulan
LSTM
terletak pada kemampuannya untuk memperhitungkan ketergantungan  temporal  dalam  data  urutan, yang  sangat  relevan  dalam  konteks  sentimen Twitter terhadap harga Bitcoin [12].
Penelitian ini bertujuan untuk
menerapkan  Neural  Network  LSTM  dalam
memprediksi sentimen pengguna Twitter terhadap  harga  Bitcoin  sehingga  diketahui apakah  sentimen  pasar  positif,  netral,  atau negatif  terhadap  Bitcoin.  Dengan  menerapkan LSTM,  prediksi  sentimen  pengguna  Twitter terhadap  Bitcoin  yang  dapat  berguna  bagi investor  ataupun  pembisnis  di  industri  Bitcoin. Dengan demikian, penelitian ini dapat memberikan  kontribusi  untuk  pengembangan strategi  perdagangan  Bitcoin  dan  pemahaman tentang  pasar  kripto  berdasarkan  sentimen pengguna Twitter.

## 2. METODE PENELITIAN

## 2.1. Bitcoin
Bitcoin  adalah  mata  uang  digital  yang pertama  kali  diperkenalkan  pada  tahun  2009 oleh seorang atau sekelompok pengembang yang menggunakan nama samaran "Satoshi Nakamoto".  Bitcoin  didasarkan  pada  teknologi blockchain  yang  memungkinkan  transaksi  peer- to-peer yang aman, transparan, dan terdesentralisasi. Bitcoin menjadi populer karena potensinya sebagai alternatif mata uang tradisional  dan  sebagai  aset  investasi.  Nilai Bitcoin  ditentukan  oleh  mekanisme  pasar,  dan volatilitasnya yang tinggi telah menarik perhatian banyak orang [5].

## 2.2. Twitter
Twitter  adalah  platform  media  sosial yang  didirikan  pada  tahun  2006  oleh  Jack Dorsey,  Biz  Stone,  dan  Evan  Williams.  Twitter memungkinkan  pengguna  untuk  mengirim  dan membaca  pesan  yang  disebut  "tweet"  dalam batasan  karakter  tertentu.  Platform  ini  telah menjadi  salah  satu  platform  media  sosial  paling populer  di  dunia,  dengan  jutaan  pengguna  yang aktif  setiap  hari.  Twitter  digunakan  untuk berbagi  informasi,  pemikiran,  berita  terkini,  dan opini  publik  tentang  berbagai  topik,  termasuk Bitcoin [6].

## 2.3. Analisa Sentimen
Sentiment Analysis atau analisis
sentimen  adalah  metode  komputasional  untuk menentukan, mengklasifikasikan, dan mengekstraksi sentimen atau opini yang terkandung  dalam  teks.  Tujuan  dari  sentimen
analisis  adalah  untuk  mengidentifikasi  apakah suatu  teks  memiliki  sentimen  positif,  negatif, atau  netral  terkait  suatu  subjek  tertentu.  Dalam konteks penelitian ini, sentimen analisis digunakan  untuk  menganalisis  tweet  pengguna Twitter terhadap Bitcoin [6].

## 2.4. Neural Network
Gambar  1 . Arsitektur Neural Network
Neural  Network  (Jaringan  Saraf Tiruan) adalah  model  komputasi  yang  terinspirasi  oleh struktur  dan  fungsi  otak  manusia.  Neural Network  terinspirasi  oleh  struktur  dan  fungsi jaringan saraf biologis [13], [14], [15].

## 2.5. Long Short-Term Memory (LSTM
Gambar  2 . Arsitektur LSTM
Long  Short-Term  Memory  (LSTM) adalah  jenis  arsitektur  atau  varian  dari  Jaringan Saraf  Tiruan  (Neural  Network)  yang  dirancang khusus untuk mengatasi masalah pemodelan dan prediksi pada data sekuensial. LSTM diperkenalkan  pada  tahun  1997  sebagai  solusi untuk  mengatasi  masalah  vanishing  gradient
pada  jaringan  rekurensi  tradisional.  LSTM memiliki  struktur  yang  kompleks  dengan  unit memori internal yang memungkinkan pemahaman  konteks  jangka  panjang  dan  jangka pendek dalam data sekuensial [12].
Unit  memori  ini  memungkinkan  LSTM untuk menyimpan informasi dalam jangka waktu yang  lama  dan  mengingatnya  secara  efektif  saat diperlukan.  Hal  ini  membuat  LSTM  sangat cocok untuk memodelkan dan memprediksi data yang  memiliki  dependensi  jarak  jauh  dalam urutan, di mana informasi yang terjadi pada awal urutan  dapat  mempengaruhi  hasil  di  bagian tengah  atau  akhir  urutan [16] .  Neural  Network (Jaringan Saraf Tiruan) adalah model komputasi yang  terinspirasi  oleh  struktur  dan  fungsi  otak manusia  [17]–[19].  Neural  Network  terinspirasi oleh  struktur  dan  fungsi  jaringan  saraf  biologis. Untuk  memastikan  agar  data  dapat  digunakan dengan baik oleh LSTM maka diperlukan proses text  preprocessing  yang  akan  membersihkan data  agar  dapat  menghasilkan  model  LSTM yang lebih baik dan akurat [20].

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN
Pada  penelitian  ini,  kami  menerapkan arsitektur jaringan saraf LSTM untuk menganalisis dan memprediksi sentimen pengguna  Twitter  terhadap  Bitcoin.  Kami mengumpulkan data dari Twitter, yang melibatkan  kata  kunci  terkait  Bitcoin  dan memprosesnya  menggunakan  proses  Natural Language  Processing  (NLP)  untuk  menyiapkan data tersebut untuk LSTM.

## 3.1.   Pengumpulan Data
Pengumpulan  data  diperlukan  untuk mencapai  tujuan  dari  penelitian  ini  yaitu memprediksi  sentimen  Twitter  terkait  Bitcoin. Data  tweet  pengguna  Twitter  yang  berisi  kata kunci  terkait  Bitcoin  dikumpulkan.  Tampilan dataset  yang  dikumpulkan  adalah  sebagai berikut:
Gambar  3. Dataset Twitter Tentang Bitcoin
yang Dikumpulkan

## 3.2. Preprocessing
Selanjutnya,  preprocessing  melibatkan proses pembersihan (cleaning), seperti menghapus  tautan  web,  emoji,  dan  menghapus simbol-simbol non-alfanumerik yang tidak dapat diproses  oleh  algoritma  LSTM.  Kemudian,  data tersebut  diproses  dengan  teknik  tokenisasi  dan Lematization  agar  menjadi  data  vektor  yang dapat dimengerti oleh algoritma LSTM.
Tabel 1. Hasil Perancangan Preprocessing
Tipe Preprocessing Proses yang Dilakukan a. Tokenisasi Proses Tokenisasi dilakukan menggunakan Tokenizer dari Keras yang berfungsi untuk mengkonversi teks menjadi urutan integer. b. Padding Padding dilakukan dengan fungsi pad_sequences dari keras untuk memastikan bahwa semua urutan memiliki panjang yang sama. Hal ini penting karena model neural seperti LSTM
memerlukan input dengan panjang yang sama. c. Pembersihan Data Menghapus URL, hashtag, dan mentions dari tweet, serta menghapus karakter non-alfabet. Selain itu,
dilakukan pula proses lemmatization, yang mengubah kata-kata ke bentuk dasar (misalnya,
"running" menjadi "run"). d. Menghitung Subjektivitas dan Polaritas Menggunakan paket TextBlob untuk menghitung subjektivitas (sejauh mana teks berisi opini dibandingkan dengan fakta) dan polaritas (sejauh mana teks positif atau negatif) dari setiap tweet. e. Pembuatan Target Sentimen Membuat target sentimen berdasarkan perubahan harga Bitcoin selama tujuh hari. Jika harga Bitcoin naik, sentimennya dianggap positif; jika harga turun,
sentimen dianggap negatif; dan jika harga tidak berubah,
sentimennya dianggap netral.

## 3.3. Data Split
Setelah  melalui  Preprocessing,  data kemudian  dibagi  menjadi  set  pelatihan  dan  set tes  menggunakan  fungsi  train_test_split  dari scikit-learn. Pembagian ini dengan perbandingan Train  Data,  Test  Data  dan  Validation  Data sebesar 60:20:20.

## 3.4. Training
Hasil  training  pada  penelitian  ini  dapat  dilihat pada grafik berikut ini.
Gambar  4. Hasil Training
Model yang telah dikembangkan menunjukkan  tren  peningkatan  akurasi  selama
periode  pelatihan.  Hal  ini  mencerminkan  bahwa model semakin memahami dan belajar dari pola- pola  yang  terdapat  dalam  data  latih,  sehingga memungkinkan  model  untuk  memprediksi  hasil dengan  tingkat  ketepatan  yang  sangat  tinggi. Dengan  demikian,  performa  ini  menunjukkan bahwa model telah menginternalisasi pola dalam data  dan  mampu  menerapkannya  dengan  efektif saat  menghadapi  data  baru,  menunjukkan kapabilitasnya dalam generalisasi.
Pada  sisi  lain,  nilai  'loss'  model,  yang merupakan  indikator  dari  kesalahan  prediksi yang  dibuat  oleh  model  dibandingkan  dengan nilai  sebenarnya,  menunjukkan  penurunan  yang signifikan  selama  proses  pelatihan,  menandakan performa  model  yang  membaik.  Namun,  ada peningkatan  'loss'  yang  terlihat  di  tahap  akhir pelatihan,  yang  bisa  menandakan  adanya fenomena  overfitting;  di  mana  model  menjadi terlalu  spesifik  pada  data  latih  dan  mungkin menemui kesulitan saat menerapkan pengetahuannya  pada  data  baru.  Meskipun demikian,  'loss'  yang  relatif  rendah  pada  tahap awal pelatihan  menunjukkan bahwa model telah berhasil  mengidentifikasi  pola-pola  kunci  dalam data dan mengurangi kesalahan dalam prediksinya.

## 3.5. Testing
Dalam  fase  pengujian  penelitian  ini, model yang telah dilatih diterapkan pada dataset pengujian  yang  berisi  tweet  yang  belum  pernah dilihat  sebelumnya  oleh  model.  Tujuannya adalah untuk  melihat seberapa baik model  dapat memprediksi sentimen terhadap Bitcoin berdasarkan  tweet  baru.  Jumlah  data  untuk  fase pengujian  atau  testing  adalah  sebanyak  9.686 data tweet.

## 3.6. Evaluation
Setelah  proses  pelatihan  selesai,  model kemudian  dievaluasi  dan  menghasilkan  hasil evaluasi pada tabel berikut ini.
Tabel  1. Hasil Evaluasi
Sentimen Bitcoin Presisi Recall F1-Score
Negatif (0) 0.91 0.84 0.88 Netral (1) 0.98 0.98 0.98 Positif (2) 0.96 0.97 0.97 Rata-rata 0.95 0.93 0.94 Akurasi 0.96

## 4. KESIMPULAN
Dalam  penelitian  ini,  model  Neural Network  LSTM  telah  berhasil  dirancang  untuk memprediksi sentimen pengguna Twitter terhadap Bitcoin. Hasilnya menunjukkan tingkat akurasi  yang  sangat  baik,  mencapai  96%,  yang berarti  model  dapat  membuat  prediksi  yang benar  untuk  96%  dari  tweet  bitcoin  yang  diuji pada  penelitian  ini.  Penelitian  ini  dapat membuka  peluang  bagi  investor  dan  bisnis terkait  untuk  memanfaatkan  analisis  sentimen tweet Twitter tentang Bitcoin dalam mengoptimalkan keputusan investasi Bitcoin.

## 5. REFERENSI
[1] A.  S.  B.  Karno,  W.  Hastomo,  D.  Arif, and  E.  S.  Moreta,  “Optimasi  Portofolio dan Prediksi Cryptocurrency Menggunakan  Deep  Learning  Dalam Bahasa Python,” Semin. Nas. Teknol. Inf. dan  Komun.  STI&K ,  vol.  4,  no.  1,  pp. 193–202, 2020.
[2] K.  A.  Coulter,  “The  impact  of  news media  on  Bitcoin  prices:  modelling  data driven  discourses  in  the  crypto-economy with  natural  language  processing,” R. Soc.  Open  Sci. ,  vol.  9,  no.  4,  Apr.  2022, doi: 10.1098/rsos.220276.
[3] M.  Meiryani et  al. , “The  effect of global price  movements  on  the  energy  sector commodity  on  bitcoin  price  movement during the COVID-19 pandemic,” Heliyon ,  vol.  8,  no.  10,  p.  e10820,  Oct.
2022, doi:
10.1016/j.heliyon.2022.e10820.
[4] Anamika,  M.  Chakraborty,  and  S. Subramaniam,  “Does  Sentiment  Impact Cryptocurrency?,” J. Behav. Financ. , vol. 24,  no.  2,  pp.  202–218,  Apr.  2023,  doi: 10.1080/15427560.2021.1950723.
[5] A.  D.  Arisandi  and  L.  Atika,  “Prediksi
Mata Uang Bitcoin Menggunakan LSTM dan  Analisis  Sentimen  pada  Sosial Media,” vol. 19, pp. 559–566, 2020.
[6] R.  Chandra,  K.  Gunadi,  and  S.  Ananda, “Aplikasi  Sentiment  Analysis  terhadap Trend  Cryptocurrency  pada  Platform Twitter  Menggunakan  Library  Textblob sebagai  Alat  Bantu  Berinvestasi,” J. Infra , vol. 10, no. 2, pp. 397–403, 2022.
[7] J.  V.  Critien,  A.  Gatt,  and  J.  Ellul, “Bitcoin  price  change  and  trend prediction  through  twitter  sentiment  and data volume,” Financ.  Innov. ,  vol.  8,  no.
1, p. 45, Dec. 2022, doi: 10.1186/s40854- 022-00352-7.
[8] A.  Prasetya,  F.  Ferdiansyah,  Y.  N. Kunang,  E.  S.  Negara,  and  W.  Chandra, “Sentiment Analisis Terhadap Cryptocurrency  Berdasarkan  Comment Dan Reply Pada Platform Twitter,” J. Inf. Syst.  Informatics ,  vol.  3,  no.  2,  pp.  268– 277, Jun. 2021, doi: 10.33557/journalisi.v3i2.124. [9] R.  Azhar,  A.  Surahman,  and  C.  Juliane, “Analisis Sentimen Terhadap Cryptocurrency Berbasis Python TextBlob Menggunakan Algoritma Naïve  Bayes,” J.  Sains  Komput.  Inform. (J-SAKTI ,  vol.  6,  no.  1,  pp.  267–281, 2022.
[10] K.  Ramani,  M.  Jahnavi,  P.  J.  Reddy,  P. VenkataChakravarthi, P. Meghanath, and S. K. Imran, “Prediction  of Bitcoin Price through  LSTM,  ARIMA,  XGBoost, Prophet  and  Sentiment  Analysis  on Dynamic  Streaming  Data,”  in 2023  9th International  Conference  on  Advanced Computing  and  Communication  Systems (ICACCS) ,  Mar.  2023,  pp.  1514–1518. doi:
10.1109/ICACCS57279.2023.10113014.
[11] M.  R.  Firmansyah,  R.  Ilyas,  and  F. Kasyidi,  “Klasifikasi  Kalimat  Ilmiah Menggunakan Recurrent Neural Network,” Pros.  11th  Ind.  Res.  Work. Natl. Semin. , vol. 11, no. 1, pp. 488–495,
2020.
[12] R.  Akbar,  R.  Santoso,  and  B.  Warsito,
“PREDIKSI TINGKAT TEMPERATUR KOTA SEMARANG MENGGUNAKAN  METODE  LONG SHORT-TERM  MEMORY  (LSTM),” J. Gaussian ,  vol.  11,  no.  4,  pp.  572–579, Feb. 2023, doi: 10.14710/j.gauss.11.4.572-579.
[13] S. Samsudin, A. Ikhwan, R. A. Putri, and M.  Badri,  “Implementasi  Algoritma Backpropagation Neural Networks Untuk Memprediksi  Hasil  Kinerja  Dosen,” J. Inf. Syst. Res. , vol. 4, no. 2, pp. 410–417,
Jan. 2023, doi: 10.47065/josh.v4i2.2685.
[14] V.  M.  Mulia  Siregar  and  H.  Sugara, “Implementation  of  artificial  neural network  to  assesment  the  lecturer‘s performance,” IOP Conf. Ser. Mater. Sci. Eng. ,  vol.  420,  no.  1,  p.  012112,  Oct.
2018, doi:
10.1088/1757-
899X/420/1/012112.
[15] V.  Marudut,  M.  Siregar,  K.  Sinaga,  E.
Sirait,  A.  S.  Manalu,  and  M.  Yunus, “Classification  of  Customer  Satisfaction Through Machine Learning : An
Artificial  Neural  Network  Approach,”
IOTA , vol. 03, no. 3, pp. 273–282, 2023, doi: 10.31763/iota.v3i3.643.
[16] N.  Aslam,  F.  Rustam,  E.  Lee,  P.  B. Washington,  and  I.  Ashraf,  “Sentiment Analysis  and  Emotion  Detection  on
Cryptocurrency  Related  Tweets  Using
Ensemble  LSTM-GRU  Model,” IEEE
Access ,  vol.  10,  pp.  39313–39324,  2022,
doi: 10.1109/ACCESS.2022.3165621.
[17] I.  G.  N.  L.  Wijayakusuma  and  N.  K. Emik Sapitri, “Penerapan Jaringan Syaraf Tiruan  Dalam  Pembentukan  Model
Peramalan  Angka  Melek  Huruf  di Kabupaten  Karangasem,” J.  Mat. ,  vol.
10, no. 1, p. 11, 2020, doi:
10.24843/jmat.2020.v10.i01.p119.
[18] M.  F.  Mubarokh,  M.  Nasir,  and  D. Komalasari,  “Jaringan  Syaraf  Tiruan
Untuk  Memprediksi  Penjualan  Pakaian Menggunakan Algoritma
Backpropagation,” J.  Comput.  Inf.  Syst.
Ampera ,  vol.  1,  no.  1,  pp.  29–43,  2020, doi: 10.51519/journalcisa.v1i1.3.
[19] F.  Ayu,  “Implementasi  Jaringan  Saraf Tiruan  Untuk  Menentukan  Kelayakan Proposal  Tugas  Akhir,” It  J.  Res.  Dev. , vol.  3,  no.  2,  pp.  44–53,  2019,  doi: 10.25299/itjrd.2019.vol3(2).2271.
[20] F. Yuspriyadi, “KLASIFIKASI SENTIMEN TWITTER
MENGGUNAKAN  LSTM,” Method.  J. Tek.  Inform.  dan  Sist.  Inf. ,  vol.  9,  no.  1, pp. 4–8, Mar. 2023, doi: 10.46880/mtk.v9i1.1720.