## Terakreditasi SINTA Peringkat 3
Surat Keputusan Direktur Jenderal Pendidikan Tinggi, Riset, dan Teknologi Nomor 225/E/KPT/2022 masa berlaku mulai Vol.7 No. 1 tahun 2022 s.d Vol. 11 No. 2 tahun 2026
Terbit online pada laman web jurnal: http://publishing-widyagama.ac.id/ejournal-v2/index.php/jointecs
Vol. 8 No. 2 (2023) 67 - 76

## JOINTECS
(Journal of Information Technology and Computer Science)
e-ISSN:2541-6448
p-ISSN:2541-3619

## Analisis Sentimen Berbasis Aspek Ulasan Pelanggan Restoran
Menggunakan LSTM Dengan Adam Optimizer
Wardianto 1 , Farikhin 2 , Dinar Mutiara Kusumo Nugraheni 3
1 Magister Sistem Informasi, Sekolah Pascasarjana, Universitas Diponegoro Semarang
2 Program Studi Matematika, Fakultas Sains dan Matematika, Universitas Diponegoro Semarang
3 Program Studi Teknik Informatika, Fakultas Sains dan Matematika, Universitas Diponegoro Semarang
1 wardianto@students.undip.ac.id, 2 farikhin@lecturer.undip.ac.id, 3 dinar.mutiara@live.undip.ac.id

## Abstract
Consumers believe that restaurant reviews are very important when choosing a restaurant. Due to the fact that reviews have become one of the most effective ways to influence customer decisions, research that has been done on restaurant customer reviews  is  about  sentiment analysis.  Previous  studies have only  used  sentiment analysis at  the  sentence  or document  level, while a better level uses Aspect-Based Sentiment Analysis (ABSA), or a type of aspect-based sentiment analysis. LSTM is a variant  of  RNN  that  stores  long-term  information  in  memory  cells.  Use  of  global  max  pooling  to  reduce  output  resolution features and prevent overfitting. In addition, the optimization method used by Adam Optimizer is an adaptive learning rate optimization algorithm specifically designed to train deep neural networks. This study aims to classify restaurant customer opinions  based  on  aspects  (food,  place,  service,  and price)  based  on  restaurant  customer  reviews  on  Indonesian-language TripAdvisor  with  LSTM  and global  max pooling  for  sentiment  classification  (negative, half negative,  neutral,  half  positive, positive).  The  results  of  this  study  indicate  that  the  ABSA  in  restaurant  customer  reviews  for  sentiment  classification accuracy  is  78.7%  and  the aspect  category  accuracy  is  78%,  both  are  interconnected  and  can help  understand  restaurant customer opinions on TripAdvisor .
Keywords : Tripadvisor; LSTM; ABSA; Adam Optimizer.

## Abstrak
Konsumen mengatakan ulasan tentang restoran merupakan faktor penting saat memilih tempat makan, hal ini karena ulasan telah  menjadi  salah  satu  alat  yang  paling  kuat  untuk  mempengaruhi  keputusan  para  konsumen. Deep  learning adalah  sub bidang machine  learning yang  menggunakan  jaringan  saraf  untuk  memecahkan  masalah  yang  sangat  kompleks,  LSTM adalah  salah  satu  varian RNN yang  menyimpan  informasi  jangka  panjang  ke  dalam  sel  memori  dan  mempelajari  informasi kontekstual  yang  berguna  untuk  tugas  klasifikasi.  Dan  penggunaan Global  max  pooling untuk  mengurangi  fitur  resolusi output dan  mencegah overfitting .  Selain  itu  metode  optimasi  yang  digunakan  adalah Adam  Optimizer Yang  merupakan algoritme pengoptimalan laju pembelajaran adaptif yang dirancang khusus untuk melatih deep neural network. Penelitian ini bertujuan  untuk  melakukan  klasifikasi  opini  pelanggan  restoran  berbasis  aspek  (makanan,  tempat,  pelayanan,  harga), berdasarkan ulasan pelanggan restoran pada TripAdvisor berbahasa Indonesia menggunakan metode LSTM dan Global max pooling untuk  klasifikasi  sentimen  (negatif,  setengah  negatif,  netral,  setengah  positif,  positif).  Hasil  dari  penelitian  ini menunjukkan  bahwa  analisis  sentimen  berbasis  aspek  untuk  ulasan  pelanggan  sangat  penting  dalam  mengetahui  klasifikasi sentimen  dengan  akurasi  mencapai  78.7%  dan  kategori  aspek  memiliki  akurasi  78%,  kedua  saling  berhubungan  dan  dapat membantu memahami opini pelanggan restoran pada TripAdvisor.
Kata Kunci: Tripadvisor; LSTM; ABSA; Adam Optimizer .
1. Pendahuluan
Membaca  ulasan  konsumen  sebelum  membeli  telah menjadi  kebiasaan  bagi  banyak  konsumen[1],  hal  ini karena ulasan telah menjadi salah satu alat yang paling kuat  untuk  mempengaruhi  keputusan  para  konsumen [2].  Dari  91%  konsumen  mengatakan  ulasan  tentang restoran merupakan faktor penting saat memilih tempat makan[3].  Ulasan  tidak  hanya  dapat  digunakan  oleh konsumen  untuk  mengekspresikan  sikap  dan  sentimen mereka, tetapi juga dapat digunakan oleh pemilik usaha untuk  mengamati  reaksi  konsumen  dan  mengusulkan sarana perbaikan[4].
Dengan  mempertahankan  tingkat  kepuasan  pelanggan sangat  penting  untuk  menjaga  bisnis  restoran  dengan baik[5],  karena  tujuan  yang  ideal  dari  restoran  di antaranya  menyenangkan  pelanggan[6].  Bagi  manajer restoran,  ulasan  positif  yang  diposting  oleh  pelanggan restoran  dapat  digunakan  untuk  meningkatkan  reputasi atau  kualitas  pada  restoran  itu  sendiri[7]. TripAdvisor merupakan situs web perjalanan terbesar didunia, yang menyajikan  berbagai  informasi  kepada  wisatawan termasuk di dalamnya informasi restoran[8].
Menurut statistik TripAdvisor , jumlah ulasan dan opini pengguna  di TripAdvisor telah  meningkat  pesat  dari 200 juta  menjadi  1,000 juta  dari  2014  hingga  2021[3]. Pengguna TripAdvisor memberikan ulasan pengalaman mereka  dan  memberikan  peringkat  menggunakan  skor mulai  dari  1  sampai  5,  yang  mewakili  dari  yang terburuk  hingga  yang  sangat  baik.  Penilaian  ini dianggap  tidak  relevan  karena  sulit  mendapatkan  nilai pasti  yang  diulas  pengunjung  di  bagian  ulasan[9]. Karena sebenarnya pengunjung menulis kalimat negatif meskipun  memberi  nilai  4  dan  5[10].  Oleh  karena  itu, pemilik restoran perlu mempertimbangkan umpan balik pengunjung  untuk  perbaikan  dimasa  depan  guna menarik perhatian pelanggan[11].
Untuk  memahami  ulasan,  dibutuhkan  metode  Analisis sentimen  atau opinion  mining yang  merupakan  cabang Natural  Language  Processing  (NLP) untuk  mengukur dan  memprediksi  sentimen  pengguna[12],  Mengingat perkembangan web 2.0 dan jejaring sosial berkembang pesat[10]. Secara tradisional analisis sentimen mengevaluasi ulasan berdasarkan kalimat atau dokumen[13],  sedangkan  tingkatan  yang  lebih  baik menggunakan Aspect-Based Sentiment Analysis (ABSA) atau jenis analisis sentimen berbasis aspek[14].
Deep  learning adalah  sub  bidang machine  learning yang  menggunakan  jaringan  saraf  untuk  memecahkan masalah  yang  sangat  kompleks,  Berkembangnya deep learning yang dapat digunakan untuk analisis sentimen yang memiliki kinerja lebih baik dari machine learning [15]. Long  Short-Term  Memory (LSTM)  adalah  salah satu  varian Recurrent  Neural  Network  (RNN) yang menyimpan  informasi  jangka  panjang  ke  dalam  sel memori  dan  mempelajari  informasi  kontekstual  yang berguna  untuk  tugas  klasifikasi[16].  Jaringan  LSTM
dirancang dengan tiga unit yaitu gerbang input, gerbang keluaran,  dan  gerbang  lupa  untuk  mengontrol  keadaan interval  dan  keluaran  setiap  saat,  akibatnya  LSTM dapat  mengingat  dengan  lebih  baik  dalam  urutan Panjang  dan  menangani  dependensi  jangka  Panjang dengan menentukan informasi yang dibuang[17].
Pada  penelitian  sebelumnya,  tentang  ulasan  restoran oleh  [11],  [18],  [19],  dan  [20],  Keterbatasan  pada penelitian  sebelumnya  penggunaan  analisis  sentimen yang  dilakukan  pada  tingkat  kalimat  atau  tingkat dokumen,  tidak  melakukan  kalsifikasi  sentimen berdasarkan  aspek  yang  ada  dalam  ulasan[21].  Dalam hal  ini  perlu  dilakukan  analisis  sentimen  tingkat  lanjut seperti penggunaan Aspect-Based Sentiment Analysis (ABSA)  tidak  hanya  mengumpulkan  sentimen yang diekspresikan terhadap setiap aspek dalam ulasan pelanggan.  Akan  tetapi  juga  membantu  mengekstrak aspek penting dari ulasan karena mengetahui hanya hal- hal positif dan negatif saja tidak cukup[22].
Berkembangnya  Algoritma deep  learning memberikan kesempatan  untuk  menggunakan  model  yang  lebih sederhana  untuk  menyelesaikan  tugas  kecerdasan buatan  [23].  CNN (Convolutional  Neural  Network) juga  memiliki  kekurangan  yaitu  tidak  dapat  bekerja dengan data skuensial yang panjang. Karena CNN tidak memiliki  memori,  sehingga  tidak  dapat  menyimpan informasi  tentang  makna  kata.  Kelemahan  ini  dapat diatasi  dengan  menggunakan  model  LSTM  adalah sejenis  arsitektur  RNN (Recurrent  Neural  Network) yang  dirancang  untuk  “mempertahankan”  nilai-nilai yang telah diperoleh sebelumnya untuk periode tertentu keluaran  [24].  Berdasarkan  perumusan  permasalahan yang  telah  di  jelaskan  pada  paragraf  sebelumnya. Penelitian  ini  bertujuan  untuk  melakukan  klasifikasi opini  pelanggan  restoran  berbasis  aspek,  berdasarkan ulasan pelanggan restoran pada TripAdvisor, berbahasa Indonesia,  menggunakan  metode Long  Shosrt-Term Memory  (LSTM) dan Global  Max  Pooling untuk klasifikasi sentimen.

## 2. Metode Penelitian
Bab ini membahas metode yang akan digunakan dalam penelitian  ini.    Metode  penelitian  terdiri  dari  beberapa tahap yang dilakukan secara berurutan, yaitu, yaitu data collection , preprocessing , word embedding , classification ,  dan  hasil  klasifikasi.  Gambar  1 menunjukkan  langkah-langkah  yang  diambil  dalam penelitian  dan  memberikan  gambaran  yang  lebih  baik tentang  prosesnya.  Selain  itu,  metode  penelitian  akan dibahas  secara  mendalam  di  masing-masing  sub  bab untuk  menjelaskan  langkah-langkah  yang  diambil dalam penelitian ini.
2.1 Data Collection
Pada penelitian ini, data ulasan pelanggan dikumpulkan melalui  metode  web scraping dari TripAdvisor ,  proses pengambilan dataset ini  berlangsung  dari  bulan  Juni hingga Juli 2022, dan totalnya sebanyak 1700 ulasan.

## Gambar 1. Prosedur Penelitian

## Gambar 2. Prosedur Pengambilan Data Penelitian
Data ulasan hanya dikumpulkan dari restoran di Bandar Djakarta  Ancol  di  Indonesia,  dan  setiap  ulasan digunakan  dalam  Bahasa  Indonesia.  Untuk  melakukan pengumpulan  data, library  python digunakan,  yang memudahkan proses scraping . Gambar 2 menunjukkan proses  pengumpulan  data  yang  digunakan  untuk mengumpulkan  ulasan  pelanggan  dari  situs  web Tripadvisor .
Gambar 2 menunjukkan bahwa langkah pertama dalam pengumpulan  data  adalah  mengirimkan  permintaan HTTP  untuk  mengirimkan  ulasan  data riview pelanggan  restoran  Bandar  Djakarta  Ancol  ke  situs TripAdvisor . Untuk melakukan ini, modul "permintaan" dalam bahasa pemrograman memungkinkan pengiriman  permintaan  HTTP  ke  URL  halaman  web
yang  akan discrape . Website Tripadvisor akan mengirimkan data ulasan dan token yang sesuai dengan permintaan  setelah  diterima.  Setelah  data  dan  token diperoleh  sesuai  permintaan,  data  ulasan  disimpan dalam format dokumen.xlsx.
2.2 Preprocessing
Tahapan text pre-proccessing yang merupakan tahapan yang  dilalukan  untuk  membersihkan dataset sentimen berupa  teks  yang  terstruktur  agar  data  siap  untuk diolah. Selain itu proses ini dapat meningkatkan kinerja dan  akurasi  model  klasifikasi,  Dalam  sebuah dataset ulasan  yang  berisi  kata  yang  tidak  jelas  maka  kata tersebut akan dihapus[25]. Tahapan pertama Cleansing adalah  pembersihan  atau  penghapusan  pada  semua dokumen  yang  berisi  angka,  Url  (http://),  username (@), tanda pagar (#), delimiter seperti koma (,) dan titik (.) dan juga tanda baca lainya[26].
Selanjutnya Case  folding adalah  proses  penyeragaman karakter  menjadi  huruf  kecil.  Proses  ini  diperlukan karena kata yang sama dengan font yang berbeda akan dianggap sebagai dua fitur yang berbeda. Hal ini dapat memperbesar  dimensi  dari  token  yang  dihasilkan namun  tidak  memberikan  arti  dari  variasi  fitur tersebut[27]. Dan tokenization adalah proses memisahkan  urutan string menjadi  individu  seperti kata,  kata  kunci,  frasa,  simbol,  dan  elemen  lain  yang dikenal  sebagai  token.  Token  dapat  berupa  kata,  frasa, atau bahkan seluruh kalimat[28].
2.3 Word Embedding
Word  embedding ialah  istilah  yang  digunakan  untuk representasi  kata  untuk  analisis  teks,  biasanya  dalam bentuk  vektor  yang  bernilai  untuk  mengkodekan  arti kata  sedemikian  rupa  sehingga  kata-kata  yang  lebih dekat  dalam  ruang  vektor  diharapkan  memiliki  makna yang  sama[29].  Ada  berbagai  macam  Teknik  dalam word embedding yang paling populer Word2Vec (Word to  Vector ),  metode  pembelajaran  umum  di Word2Vec . Model Skip-gram(SG) yang  ada  dalam Word2vec digunakan untuk memprediksi kata konteks menggunakan  kata  informasi  yang  disebut  kata  target [30].
2.4 Classification
Untuk proses klasifikasi dengan menggunakan pemrograman Python . Dengan  metode klasifikasi  yang diterapkan  dalam  penelitian  ini.  Model Long  Short- Term  memory  (LSTM) salah  satu  varian Recurrent Neural Network (RNN) yang paling banyak digunakan, dengan menyimpan informasi jangka panjang ke dalam sel  memori  dan  mempelajari  informasi  kontekstual yang berguna untuk tugas klasifikasi[16]. kinerja RNN tidak memuaskan untuk masalah ketergantungan jangka Panjang, Oleh karena itu, jaringan syaraf tiruan  LSTM diusulkan  untuk  meningkatkan RNN[31]. Pada metode LSTM dengan menambah layer digunakan yaitu Global Max Pooling merupakan salah satu teknik pengambilan

## Gambar 3. Arsitektur CNN-LSTM
fitur  yang  sering  digunakan  dalam  jaringan  saraf konvolusi(CNN). Global  max  pooling memberikan nilai tunggal dengan  mengurangi  setiap saluran di peta fitur. Global  max  pooling untuk  mengurangi  fitur resolusi output dan mencegah overfitting data [32].
Selain  itu  metode  optimasi  yang  digunakan  adalah Adam Optimizer Yang merupakan algoritme pengoptimalan laju pembelajaran adaptif yang dirancang  khusus  untuk  melatih deep  neural  network . Algoritma ini memanfaatkan kekuatan metode kecepatan  pembelajaran  adaptif  untuk  menemukan kecepatan pembelajaran individu untuk setiap parameter.  Ini  menggunakan  estimasi  momen  gradien pertama dan kedua untuk mengadaptasi laju pembelajaran untuk setiap bobot jaringan saraf [33].
Pada  penelitian  ini  proses  pelatihan  dilakukan  dengan beberapa fase, fase propagasi maju, propagasi mundur, dan  memperbarui  bobot  dengan  menggunakan  metode optimasi Adam  Optimizer .  Dalam  proses  pelatihan model  LSTM  dilakukan  dengan  jumlah  n  iterasi  dan penerapan  model  LSTM  dengan  menggunakan library Tensorflow .  Arsitektur  model  LSTM  dan  global  max pooling  yang  dilakukan  dalam  pelatihan  ini  dapat dilihat pada Gambar 3.
Proses  pelatihan  model  dilakukan  dengan  menerapkan beberapa  lapisan,  yaitu  lapisan Word  Embedding dengan  menggunakan Skip-Gram kemudian  masuk  ke metode  LSTM  selain  itu  aktivasi  yang  digunakan adalah  aktivasi ReLu pada hidden  layer ,  lapisan  ini menggantikan  angka negative dari  lapisan  konvolusi dengan  0  (nol)  dan global  max  pooling layer  untuk menghindari overfitting dan mengurangi beban komputasi,  untuk  selanjutnya output menggunakan Softmax yang  digunakan  dalam  mendapatkan  hasil klasifikasi.  Optimasi  yang  digunakan  dalam  metode LSTM yaitu metode Adam optimizer untuk mengoptimalkan parameter jaringan saraf.
2.5 Evalution dan Testing
Untuk  mengevaluasi  metode  yang  diusulkan,  dengan menggunakan Confusion  Matrix merupakan  metode untuk  mengukur  dan  menilai  tingkat  ketepatan  sebuah
model. Dalam melakukan beberapa eksperimen dengan mengatur  setiap  model  untuk  dijalankan  sepuluh  kali untuk  kedua  set  data.  Pada  Tabel  1  merupakan Confusion  Matrik yang  digunakan  pada  penelitian  ini [34].  Dengan  menggunakan accuracy  (A),  precision (P),  recall  (R),  dan  F 1 -score  (F1) .  Sebagai  metrik evaluasi  kinerja  seperti  pada  (1)  sampai  (4).  Di mana TP mewakili  benar-positif  yaitu  jumlah  sampel positif  yang  diprediksi  dengan  benar; TN mewakili benar-negatif, jumlah sampel negatif diprediksi dengan benar; FP mewakili  positif  palsu,  jumlah  sampel negatif yang diprediksi salah menjadi positif; dan FN mewakili  negatif  palsu,  jumlah  sampel positif yang diprediksi salah menjadi negatif [35].
Untuk  menghitung  akurasi  dari  prediksi  yang  benar dapat menggunakan formula 1. Dengan TP menunjukkan  nilai  positif  benar  di  tambah  TN merupakan  nilai  sentimen  benar  di  bagi  total  TP ditambah  TN  ditambah  FP  ditambah  FN.  Presisi digunakan  untuk  mengukur  sampel  kelas  positif  yang diklasifikasi  dengan  benar  dan  didefinisikan  pada formula  2,  dengan  TP  dan  FP  menunjukkan  jumlah positif  benar  dan  positif  palsu. Recall pada  formula  3 digunakan  untuk  menghitung  semua  sampel  positif, dengan TP merupakan benar positif dan di bagi jumlah dari TP ditambah FN.
Tabel 1. Confusion Matrix
Kelas Aktual Positif Negatif Kelas Predikasi TP (True Positive) FN (False Negative) FP (False Positive) TN (True Negative)
F-Score mempertimbangkan dengan menghitung keseimbangan  presisi  dan  daya  ingat.  Dapat  dilihat pada  formula  4  adalah  rata-rata  antara precision dan recall yang menjelaskan seberapa baik sistem otomatis mampu  menyeimbangkan  kinerja  antara precision dan recall .  Pada  dasarnya  jika  baik recall dan precision menjadi  1,  yang  mengarah  ke F-score sama  dengan  1, jika  salah  satunya  0, f-score adalah  0,  nilai  1 menunjukkan  klasifikasi  yang  sempurna,  yang  berarti
Tabel 2. Contoh Data Hasil Web Scraping
No Komentar 1 Makanan enak, harga sesuai.. Resto yang harus dikunjungi ketika ke Jakarta bersama rekan dan keluarga..
2 salah satu tempat yang nyaman untuk dikunjungi ketika pergi ke jakarta . oke untuk berkumpul dengan keluarga
3 Makanannya enak enak, harga sebanding dengan rasa. Tempat nyaman. Hanya kalau pas weekend ke sini sangat ramai. Over all good
4
Tempat yang sangat tepat untuk berkumpul dengan keluarga... terlebih setelah seharian explore taman rekreasi Ancol.. tempatnya sangat luas nyaman dan untuk kebersihannya sangat terjaga untuk restaurant yang kapasitas besar dan high turned over customer yg akan dine in. Pelayanan diberikan sangat friendly dan staff memberikan...
5 untuk pelayanannya sangat bagus, cepat dan ramah. dan untuk makanannya enak enak apalagi untuk pemandangannya yang bagus untuk foto foto.
6 Suasananya asikk bgt sangat worth it makan malam disini
. Makananan enak dan cocok sekali untuk keluarga ataupun teman
semua  prediksi  benar,  dan  nilai  0  menunjukkan klasifikasi  yang  sangat  buruk,  yang  berarti  tidak  ada prediksi yang benar.
𝐴𝑐𝑐𝑢𝑟𝑎𝑐𝑦 = 𝑇𝑃+𝑇𝑁 𝑇𝑃+𝑇𝑁+𝐹𝑃+𝐹𝑁 (1) 𝑃𝑟𝑒𝑐𝑖𝑠𝑖𝑜𝑛 = 𝑇𝑃 𝑇𝑃+𝐹𝑃 (2) 𝑅𝑒𝑐𝑎𝑙𝑙 = 𝑇𝑃 𝑇𝑃+𝐹𝑁 (3)
𝐹 1 − 𝑠𝑐𝑜𝑟𝑒 = 2 𝑃𝑥𝑅 𝑃𝑥𝑅
(4)

## 3.   Hasil dan Pembahasan
Model Long  Short-Term  Memory diterapkan  pada penelitian  ini  dalam  kasus  analisis  sentimen  berbasis aspek  ulasan  konsumen  restoran  pada TripAdvisor dengan  aktivasi ReLu pada hidden  layer,  Global  max pooling layer untuk  mengurangi beban  komputasi, dan Adam optimizer ditranslasikan dalam Bahasa pemrograman python yang  menghasilkan  sistem informasi  berbasis  web.  Sistem  informasi  tersebut menampilkan hasil klasifikasi sentimen ulasan pelanggan  dengan  polarisasi  negatif,  setengah  negatif, netral, setengah positif, dan positif.
3.1. Pengumpulan Data
Data  dalam  penelitian  ini,  dikumpulkan  melalui scraping web TripAdvisor dari  Juni  hingga  Juli  2022. Jumlah  total  data  ulasan  adalah  1700.  Pengumpulan data  ini  dilakukan  menggunakan  bahasa  pemrograman Phyton .  Tabel  2  menunjukkan  contoh  data  yang dihasilkan  dari  web scraping ,  yang  menunjukkan atribut  yang  terkait  dengan  ulasan  pelanggan.  Data yang  dihasilkan  dari  web scraping ini  akan  digunakan sebagai  dasar  untuk  analisis  sentimen  berbasis  aspek yang  dilakukan  dalam  penelitian  ini.  Penelitian  ini berhasil mengumpulkan data ulasan TripAdvisor cukup besar dengan menggunakan metode web scrapping/
Gambar 4. Contoh Hasil Preprocessing Data
Gambar 5. Datset Aspek

## Gambar 6. Dataset Sentimen
Ini  memberikan  dasar  yang  kuat  untuk  melakukan analisis  sentimen  dan  menemukan  elemen  yang mempengaruhi ulasan pelanggan.
3.2. Preprocessing Data
Pembersihan  data  dilakukan  dengan  menghapus beberapa  ulasan  duplikat,  simbol,  tag  HTML,  tanda baca,  spasi,  angka,  karakter  khusus,  disebut  dengan Cleansing. Selanjutnya  proses case  folding untuk mengubah semua huruf menjadi huruf kecil semua agar kata yang sama akan tetapi penulisan hurufnya berbeda tidak  menjadi  data  ganda.  Kemudian  untuk  memecah suatu kalimat, paragraf atau dokumen menjadi beberapa potongan  yang  disebut  dengan token atau  dikenal dengan  nama Tokenization. Proses preprocessing menghasilkan  data  ulasan  pelanggan  bersih  yang selanjutnya  dijadikan  sebagai  data  latih  dan  data  uji. Hasil dari proses preprocessing data pada penelitian ini dapat dilihat pada Gambar 4.
Preprocessing selesai,  tahap  selanjutnya  menyiapkan data  latih  dan  data  uji  kemudian  proses word embedding dengan  menggunakan word2vec yang digunakan skip-gram untuk menghitung manual dengan menggunakan python pembobotan dalam data ulasan.
Gambar 7. Confusion Matrix Aspek
Setelah  proses preprocessing kemudian  dilakukan proses pembuangan kalimat yang tidak memiliki aspek sentimen,  data  bersih  menghasilkan  1605  data,  pada Gambar  5 dataset aspek,  dan  Gambar  6 dataset sentimen, merupakan hasil pembagian data berdasarkan aspek  dan  sentimennya.  dengan  kategori  sentimen jumlah data pada netral 36 data, untuk positif 235 data, setengah negatif 54 data, setengah positif 1280 data.
3.3. Evalution dan Testing
Pada  tahap  evaluasi,  hasil  akurasi  digunakan  untuk mengidentifikasi nilai klasifikasi yang berhasil dibangun  pada  saat  prosedur  model  klasifikasi sebelumnya. Pendekatan validasi 10 K-fold adalah yang digunakan  untuk  evaluasi.  Untuk  memastikan  bahwa hasilnya  tepat,  diperlukan  pengukuran  evaluasi  dalam penelitian  ini confusion  matrix digunakan  untuk evaluasi  sistem.  Hasil  evaluasi  sistem  menggunakan 1605  sampel  data,  yang  ditampilkan  terdiri  dari  dua confusion  matrix yaitu confusion  matrix sentimen  dan confusion  matrix aspek.  Hasil confusion  matrix aspek kategori  yang  digunakan  untuk  menghasilkan  akurasi, precision , f1-score dan recall, dapat  dilihat  pada Gambar 7.
Pada  penelitian  ini, confusion  matrix digunakan  untuk evaluasi  sistem.  Hasil  eksperimen  kategori  aspek makanan  untuk  hasil confusion  matrix dapat  dilihat pada Tabel 3. Berdasarkan jumlah data yang diperoleh, terdapat  77  review  yang  salah  prediksi  dengan  nilai negatif  ( true  negative )  dan  316  prediksi  benar  dengan nilai  positif  ( true  positive ).  Selain  itu,  terdapat  45 review  yang  salah  prediksi  dengan  nilai  negatif  ( false negative )  serta  44  ulasan  memprediksi  salah  dengan nilai positif ( false positive ).
Untuk  selanjutnya,  perhitungan confusion  matrix pada aspek kategori tempat telah dilakukan. Hasil perhitungan confusion  matrix dapat  dilihat  pada  Tabel 4. Berdasarkan hasil terdapat 208 hasil prediksi yang
Tabel 3. Hasil Confusion Matrix Aspek Makanan Aspek Precision recall F1-score Makanan 88% 88% 88% Tabel 4. Hasil Confusion Matrix Aspek Tempat Aspek Precision recall F1-score Tempat 84% 82% 83% Tabel 5. Hasil Confusion Matrix Aspek Harga Aspek Precision recall F1-score Harga 73% 74% 74% Tabel 6. Hasil Confusion Matrix Aspek Pelayanan Aspek Precision recall F1-score Pelayanan 88% 90% 89%
salah  dengan  nilai  negatif  ( true  negative ),  serta  194 prediksi yang benar dengan nilai positif ( true positive ). Selain itu, terdapat 42 prediksi yang salah dengan nilai negatif  ( false  negative ),  dan  terakhir,  terdapat  38 prediksi yang salah diprediksi dengan nilai positif ( false positive ).
Untuk  perhitungan  selanjutnya,  pada  aspek  kategori harga,  berdasarkan  perhitungan  dari confusion  matrix dapat dilihat pada Tabel 5. Telah dilakukan perhitungan confusion  matrix dengan  jumlah  data  sebanyak  398 review  yang diprediksi salah  dengan nilai  negatif ( true negative )  selanjutnya  dengan  jumlah  data  49  review yang  diprediksi  benar  dengan  nilai  positif  ( true positive ). Selain itu, terdapat 17 review diprediksi salah dengan  nilai  negatif  ( false  negative )  serta  jumlah  data 18  ulasan  diprediksi  salah  dengan  nilai  positif  ( false positive ).
Pada  perhitungan  selanjutnya  untuk  aspek  kategori pelayanan,  hasil  perhitungan confusion  matrix dapat dilihat pada Tabel 6. Terdapat jumlah data dengan 308 ulasan  yang  diprediksi  salah  dengan  nilai  negatif  ( true negative ),  selanjutnya  dengan  jumlah  data  139  ulasan yang  diprediksi  benar  dengan  nilai  positif  ( true positive ).  Namun  terdapat  16  ulasan  yang  diprediksi salah dengan nilai negatif ( false negative ), yang berarti ada  sejumlah  ulasan  dengan  kategori  pelayanan  yang seharusnya diprediksi positif, namun diprediksi sebagai negatif oleh  model. Selain itu, terdapat 19 ulasan  yang diprediksi  salah  dengan  nilai  positif  ( false  positive ), yang  berarti  ada  sejumlah  ulasan  dengan  kategori pelayanan  yang  seharusnya  prediksi  negatif,  namun diprediksi sebagai positif oleh model.
Berdasarkan hasil perhitungan evaluasi dengan menggunakan  metode Confusion  Matrix, dapat  dilihat pada  Tabel  7  bahwa  penggunaan  model  LSTM  dan global  max  pooling melakukan  analisis  sentimen berbasis  aspek  ulasan  pelanggan  restoran  pada TripAdvisor .  Analisis  yang  dilakukan  dalam  sentimen pada pelanggan secara spesifik terhadap aspek kategori
Gambar 8. Confusion Matrix Sentimen
Tabel 7. Hasil Confusion Matrix Aspek Accuracy Precision F1-Score Recall ABSA- LSTM 78.7% 85% 85% 85% Tabel 8. Hasil Confusion Matrix Sentimen Accuracy Precision F1-Score Recall Sentiment 78% 81% 79% 78%
makanan,  tempat,  harga,  dan  layanan  sebagai  variabel penilaian.  Hasil  perhitungan confusion  matrix pada aspek  kategori  menunjukkan  bahwa  akurasi  yang diperoleh  mencapai  78.7%.  Artinya,  model  yang digunakan  berhasil  mengklasifikasikan  aspek  kategori yang  telah  ditentukan  dengan  tingkat  akurasi  yang signifikan.
Selain  itu,  evaluasi  menggunakan confusion  matrix untuk  sentimen  tidak  jauh  berbeda  dengan  aspek kategori.  Dalam  evaluasi  sentimen,  setiap  kelas prediksi  dan  kelas  aktual  akan  dibandingkan  dengan nilai  variabel  di  kelas  lain.  Hasil  evaluasi  ini  terlihat dalam confusion  matrix yang  dapat  ditemukan  pada Gambar 8. Confusion matrix untuk sentimen menunjukkan  bahwa  terdapat  4  ulasan  yang  diprediksi dengan  benar  (TP)  sebagai  sentimen  negatif,  serta  278 ulasan  yang  diprediksi  benar  (TP)  sebagai  sentimen positif  dihentikan.  Selain  itu,  terdapat  4  ulasan  yang diprediksi  dengan  benar  (TP)  sebagai  sentimen  netral. Namun,  tidak  ada  ulasan  0  yang  diprediksi  dengan benar (TP)sebagai sentiment positif.
Hasil  perhitungan  evaluasi  menggunakan  metode Confusion  Matrix pada  model  LSTM  untuk  analisis sentimen  berbasis  aspek  memberikan  informasi  yang penting.  Evaluasi  ini  dilakukan  dengan  menggunakan kelas  sentimen  negatif,  setengah  negatif,  netral, setengah positif, dan positif. Tabel 8 menunjukkan hasil perhitungan  evaluasi  ini,  yang  memberikan  gambaran yang  lebih  rinci  tentang  kinerja  model  dalam mengklasifikasikan  sentimen  pada  setiap  kategori. Dengan  melihat  hasil  ini,  dapat  diambil  Langkah- langkah perbaikan yang diperlukan untuk meningkatkan  akurasi  dan  keandalan  model  dalam mengidentifikasi sentimen pada analisis berbasis aspek.

## 4.   Kesimpulan
Hasil  penelitian  ini  menunjukkan  bahwa  analisis sentimen berbasis aspek untuk ulasan pelanggan sangat penting  untuk  mengetahui  klasifikasi  opini  pelanggan restoran  di TripAdvisor .  Polaritas  sentimen  digunakan untuk  mewakili  sentimen  yang  terkandung  dalam ulasan, dan aspek kategori berfungsi untuk mengidentifikasi  atribut  topik  dari  ulasan.  Eksperimen analisis  sentimen  menunjukkan  hasil  dengan  akurasi 78.7%  dan  analisis  sentimen  berbasis  aspek  dengan nilai  akurasi  78%.  Model  LSTM  dan global  max pooling menunjukkan  hasil  kategori  dan  polaritas sentimen  yang  merepresentasikan  perasaan  pelanggan. Penggunaan  metode  LSTM  dan global  max  pooling dalam proses klasifikasi menghasilkan informasi terkait opini pelanggan restoran berdasarkan empat aspek yang ditentukan  yaitu  makanan,  pelayanan,  tempat,  harga, dan  polaritas  sentimen  yang  digunakan  yaitu  negatif, setengah negatif, netral, setengah positif, dan positif.
Kategori aspek dapat membantu mengidentifikasi aspek mana yang harus dipertahankan dengan mempertimbangkan  sentimen  positif  dan  aspek  mana yang  harus  ditingkatkan  dengan  mempertimbangkan sentimen negatif. Hal ini menunjukkan bahwa polaritas sentimen  dan  aspek  review  pelanggan  merupakan  hal penting  yang  saling  berhubungan,  karena  mengetahui sentimen  saja  tanpa  mengetahui  aspek  review  tidak cukup  untuk  mengetahui  pendapat  pelanggan  restoran. Adapun  yang  dapat  dilakukan  untuk  penelitian selanjutnya  terkait  analisis  sentimen  berbasis  aspek, pada  penelitian  selanjutnya  dapat  menggunakan  lebih dari satu ulasan restoran. Karena penelitian ini terbatas pada satu review restoran saja.

## Daftar Pustaka
[1]  R. Filieri, F.  Acikgoz, V. Ndou, dan Y. Dwivedi, “Is  TripAdvisor  still  relevant?  The  influence  of review  credibility,  review  usefulness,  and  ease  of use  on  consumers’  continuance  intention,” Int.  J. Contemp. Hosp. Manag. , vol. 33, no. 1, hal. 199– 223, 2021, doi: 10.1108/IJCHM-05-2020-0402.
[2]  H. Li, R. Qi, H. Liu, F. Meng, dan Z. Zhang, “Can time  soften  your  opinion?  The  influence  of consumer  experience  valence  and  review  device type  on  restaurant  evaluation,” Int.  J.  Hosp. Manag. , vol. 92, no. 1, hal. 0278–4319, 2021, doi: 10.1016/j.ijhm.2020.102729.
[3]  Statista,  “Tripadvisor:  number  of  reviews  2021  | Statista,” Tripadvisor ,  2022.  [Daring].  Tersedia pada: https://www.statista.com/statistics/684862/tripadv isor-number-of-reviews/. [Diakses: 24-Sep-2022].
[4]  D.  Liang,  Z.  Dai,  M.  Wang,  dan  J.  Li,  “Web celebrity shop assessment and improvement based on online review with probabilistic linguistic term sets  by  using  sentiment  analysis  and  fuzzy cognitive  map,” Fuzzy  Optim.  Decis.  Mak. ,  vol.
19, no. 4, hal. 561–586, 2020, doi: 10.1007/s10700-020-09327-8.
[5]  J. Ara, M. T. Hasan, A. Al Omar, dan H. Bhuiyan, “Understanding  Customer  Sentiment:  Lexical Analysis of Restaurant Reviews,” 2020 IEEE Reg. 10  Symp.  TENSYMP  2020 ,  vol.  10,  no.  1,  hal. 295–299, 2020, doi: 10.1109/TENSYMP50017.2020.9230712.
[6]  S. Aktas Polat dan S. Polat, “Discovery of factors affecting tourists’ fine dining experiences at five- star  hotel  restaurants  in  Istanbul,” Br.  Food  J. , vol.  124,  no.  1,  hal.  221–238,  2021,  doi: 10.1108/BFJ-02-2021-0138.
[7]  M. Gebbels, A. McIntosh, dan T. Harkison, “Fine- dining  in  prisons:  Online  TripAdvisor  reviews  of The  Clink  training  restaurants,” Int.  J.  Hosp. Manag. , vol. 95, no. 1, hal. 0278–4319, 2021, doi: 10.1016/j.ijhm.2021.102937.
[8]  R.  Khorsand,  M.  Rafiee,  dan  V.  Kayvanfar, “Insights  into  TripAdvisor’s  online  reviews:  The case of Tehran’s hotels,” Tour. Manag. Perspect. , vol.  34,  no.  1,  hal.  2211–9736,  2020,  doi: 10.1016/j.tmp.2020.100673.
[9]  P.  Abeysinghe  dan  T.  Bandara,  “A  novel  self- learning approach to overcome incompatibility on TripAdvisor  reviews,” Data  Sci.  Manag. ,  vol.  5, no. 1, hal. 1–10, Mar 2022, doi: 10.1016/J.DSM.2022.02.001.
[10]  A. Valdivia dkk. , “Inconsistencies on TripAdvisor reviews:  A  unified  index  between  users  and Sentiment  Analysis  Methods,” Neurocomputing , vol.  353,  no.  1,  hal.  3–16,  Agu  2019,  doi: 10.1016/J.NEUCOM.2018.09.096.
[11]  O.  Sharif,  M.  M.  Hoque,  dan  E.  Hossain, “Sentiment  Analysis  of  Bengali  Texts  on  Online Restaurant  Reviews  Using  Multinomial  Naïve Bayes,” 1st  Int.  Conf.  Adv.  Sci.  Eng.  Robot. Technol.  2019,  ICASERT  2019 ,  vol.  2019,  no.
Icasert, hal. 1–6, 2019,
doi: 10.1109/ICASERT.2019.8934655.
[12]  J.  A.  Kumar,  T.  E.  Trueman,  dan  E.  Cambria, “Gender-based  multi-aspect  sentiment  detection using  multilabel  learning,” Inf.  Sci.  (Ny). ,  vol. 606, no. 1, hal. 453–468, 2022, doi: 10.1016/j.ins.2022.05.057.
[13]  C. Yang, H. Zhang, B. Jiang, dan K. Li, “Aspect- based sentiment analysis with alternating coattention  networks,” Inf.  Process.  Manag. ,  vol. 56, no. 3, hal. 463–478, 2019, doi: 10.1016/j.ipm.2018.12.004.
[14]  D.  H.  Pham  dan  A.  C.  Le,  “Exploiting  multiple word  embeddings  and  one-hot  character  vectors for  aspect-based  sentiment  analysis,” Int.  J. Approx.  Reason. ,  vol.  103,  hal.  1–10,  Des  2018, doi: 10.1016/J.IJAR.2018.08.003.
[15]  J.  Joseph,  S.  Vineetha,  dan  N.  V.  Sobhana,  “A survey  on  deep  learning  based  sentiment analysis,” Mater. Today Proc. , vol. 58, no. 1, hal. 456–460, 2022, doi: 10.1016/j.matpr.2022.02.483.
[16]  M.  H.  Su,  C.  H.  Wu,  K.  Y.  Huang,  dan  T.  H. Yang,  “Cell-Coupled  Long  Short-Term  Memory with  L-Skip  Fusion  Mechanism  for  Mood Disorder  Detection  through  Elicited  Audiovisual Features,” IEEE  Trans.  Neural  Networks  Learn. Syst. ,  vol.  31,  no.  1,  hal.  124–135,  2020,  doi: 10.1109/TNNLS.2019.2899884.
[17]  L. Li, T. T. Goh, dan D. Jin, “How textual quality of online reviews affect classification performance:  a  case  of  deep  learning  sentiment analysis,” Neural  Comput.  Appl. ,  vol.  32,  no.  9, hal.  4387–4415,  Mei  2020, doi:  10.1007/S00521- 018-3865-7/TABLES/10.
[18]  A. Krishna, V.  Akhilesh,  A.  Aich, dan  C. Hegde, “Sentiment Analysis of Restaurant Reviews Using Machine  Learning  Techniques,” Lect.  Notes Electr.  Eng. ,  vol. 545,  no. 1, hal.  687–696,  2019, doi: 10.1007/978-981-13-5802-9_60.
[19]  N. Hossain, M. R. Bhuiyan,  Z. N. Tumpa, dan S. A.  Hossain,  “Sentiment  Analysis  of  Restaurant Reviews  using  Combined  CNN-LSTM,” 2020 11th Int. Conf. Comput. Commun. Netw. Technol. ICCCNT  2020 ,  vol.  10,  hal.  1–5,  2020,  doi: 10.1109/ICCCNT49239.2020.9225328.
[20]  L.  Li,  L.  Yang,  dan  Y.  Zeng,  “Improving Sentiment  Classification  of  Restaurant  Reviews with  Attention-Based  Bi-GRU  Neural  Network,” Symmetry (Basel). , vol. 13, no. 8, hal. 1517, 2021.
[21]  H.  H.  Do,  P.  W.  C.  Prasad,  A.  Maag,  dan  A. Alsadoon,  “Deep  Learning  for  Aspect-Based Sentiment  Analysis:  A  Comparative  Review,” Expert  Syst.  Appl. ,  vol.  118,  hal.  272–299,  2019, doi: 10.1016/j.eswa.2018.10.003.
[22]  J.  Sheela  dan  B.  Janet,  “An  abstractive  summary generation system for customer reviews and news article  using  deep  learning,” J.  Ambient  Intell. Humaniz. Comput. , vol. 12, no. 7, hal. 7363–7373, 2021, doi: 10.1007/s12652-020-02412-1.
[23]  S. Sohangir, D. Wang,  A. Pomeranets, dan T. M. Khoshgoftaar,  “Big  Data:  Deep  Learning  for financial sentiment analysis,” J.  Big  Data ,  vol. 5, no.  3,  hal.  2–25,  2018,  doi:  10.1186/s40537-017- 0111-6.
[24]  P.  F.  Muhammad,  R.  Kusumaningrum,  dan  A. Wibowo,  “Sentiment  Analysis  Using  Word2vec and  Long  Short-Term  Memory  (LSTM)  for Indonesian  Hotel  Reviews,” Procedia  Comput. Sci. ,  vol.  179,  no.  2020,  hal. 728–735,  2021, doi: 10.1016/j.procs.2021.01.061.
[25]  S.  Bessou  dan  R.  Aberkane,  “Subjective Sentiment Analysis for Arabic Newswire Comments,” J.  Digit.  Inf.  Manag. ,  vol.  17,  no.  5,
hal. 289–295, 2019, doi:
10.6025/jdim/2019/17/5/289-295.
[26]  M.  Shaheen,  “Sentiment  Analysis  on  Mobile Phone  Reviews  Using  Supervised  Learning Techniques,” Int. J. Mod. Educ. Comput. Sci. , vol. 11, no. 7, hal. 32–43, 2019, doi:
10.5815/ijmecs.2019.07.04.
[27]  S. Khomsah, “Naive Bayes Classifier
Optimization  on  Sentiment  Analysis  of  Hotel Reviews,” J. Penelit. Pos dan Inform. , vol. 10, no. 2, hal. 157–168, 2020, doi: 10.17933/jppi.2020.100206.
[28]  T. Ul Haque, N. Nawal Saber, dan F. Muhammad Shah,  “Sentiment  Analysis  on  Large  Scale Amazon  Product  Reviews,”  in 2018  IEEE International  Conference  on  Innovative  Research and Development (ICIRD) , 2018, no. May, hal. 1– 6.
[29]  N.  Kanakaris,  N.  Giarelis,  I.  Siachos,  dan  N. Karacapilidis,  “Making  personnel  selection smarter through word embeddings: A graph-based approach,” Mach.  Learn.  with  Appl. ,  vol.  21,  no. 9, hal. 100–214, 2021, doi: 10.1016/j.mlwa.2021.100214.
[30]  S.  Amin,  M.  Irfan  Uddin,  M.  Ali  Zeb,  A.  A. Alarood,  M.  Mahmoud,  dan  M.  H.  Alkinani, “Detecting  dengue/flu  infections  based  on  tweets using LSTM and word embedding,” IEEE Access , vol.  8,  no.  1,  hal.  189054–189068,  2020,  doi: 10.1109/ACCESS.2020.3031174.
[31]  X.  Song dkk. ,  “Time-series  well  performance prediction  based  on  Long  Short-Term  Memory
(LSTM) neural network model,” J. Pet. Sci. Eng. , vol.  186,  no.  1,  hal.  0920–4105,  2020,  doi: 10.1016/j.petrol.2019.106682.
[32]  K.  Ullah,  A.  Rashad,  M.  Khan,  Y.  Ghadi,  H. Aljuaid, dan Z. Nawaz, “A Deep Neural Network- Based Approach for Sentiment Analysis of Movie Reviews,” Complexity ,  vol.  2022,  2022,  doi: 10.1155/2022/5217491.
[33]  S.  M.  Qaisar,  “Sentiment  Analysis  of  IMDb Movie Reviews Using Long Short-Term Memory,” 2020  2nd  Int.  Conf.  Comput.  Inf.  Sci.
ICCIS 2020 , hal. 12–15, 2020, doi:
10.1109/ICCIS49240.2020.9257657.
[34]  K. Goseva-Popstojanova dan J. Tyo, “Identification  of  security  related  bug  reports  via text  mining  using  supervised  and  unsupervised classification,” Proc.  - 2018 IEEE 18th Int. Conf. Softw.  Qual.  Reliab.  Secur.  QRS  2018 ,  hal.  344– 355, 2018, doi: 10.1109/QRS.2018.00047.
[35]  S.  Chotirat  dan  P.  Meesad,  “Part-of-Speech tagging enhancement to natural language processing  for  Thai  wh-question  classification with  deep  learning,” Heliyon ,  vol.  7,  no.  10,  hal.
2405–8440, Okt 2021, doi: 10.1016/J.HELIYON.2021.E08216.
Halaman ini sengaja dikosongkan