Terbit online pada laman web jurnal: http://journal.ittelkom-pwt.ac.id/index.php/dinda

## Journal of Dinda
Kelompok Keahlian Rekayasa Data Institut Teknologi Telkom Purwokerto
Vol. 2 No. 1 (2022) 46 - 51
ISSN Media Elektronik: 2809-8064

## Deteksi Sarkasme Pada Judul Berita Berbahasa Inggris Menggunakan Algoritme Bidirectional LSTM

## Muhammad David Hilmawan
Teknik Informatika, Fakultas Informatika, Institut Teknologi Telkom Purwokerto 18102023@ittelkom-pwt.ac.id

## Abstract
Sarcasm  is  the  use  of  harsh  words  to  hurt  another  person,  in  the  form  of  ridicule  or  harsh  ridicule.  The  word sarcasm is derived from the Greek word sarkasmos which means “to tear flesh like a dog”, “biting lips in anger”, or “speaking bitterly”. Sarcasm may or may not be ironic, but what is certain is that this style of language is always hurtful  and unpleasant  to  hear. In this study, a classification model will be made to predict sarcasm  in  English news headlines because news titles use standard words and there are no spelling mistakes, making news headlines an appropriate dataset for sarcasm detection. Bidirectional Long Short-Term Memory (BiLSTM) algorithm, which is  one  of  the  deep  learning  algorithms  used  in  research  to  create  a  classification  model.  This  model  is  then compared with the Long Short-Term Memory (LSTM) algorithm model to validate the advantages of the BiLSTM algorithm  over  the  basic  LSTM  algorithm.  The  model  achieved  82.55%  on  validation  accuracy,  82.36%  on validation recall, 79.53% on validation precision, and 80.92% validation f1 score.
Keywords: sarcasm, BiLSTM, LSTM, deep learning, f1-score

## Abstrak
Sarkasme adalah penggunaan kata-kata pedas untuk menyakiti hati orang lain, berupa cemoohan atau ejekan kasar. Kata  sarkasme  diturunkan  dari  kata  Yunani sarkasmos yang  berarti  “merobek-robek  daging  seperti  anjing”, “menggigit bibir karena marah”, atau ”berbicara dengan kepahitan”. Sarkasme dapat bersifat ironis, atau  tidak, tetapi  yang  pasti  adalah  bahwa  gaya  bahasa  ini  selalu  akan  menyakiti  hati  dan  kurang  enak  didengar.  Pada penelitian  ini  akan  dibuat  model  klasifikasi  untuk  memprediksi  sarkasme  pada  judul  berita  berbahasa  inggris dikarenakan  judul  berita  menggunakan  kata  baku  dan  tidak  ada  salah  pengejaan  kata,  menjadikan  judul  berita sebuah dataset yang tepat untuk dilakukan deteksi sarkasme. Algoritme Bidirectional Long Short-Term Memory (BiLSTM) yang merupakan salah satu algoritme deep learning digunakan pada penelitian untuk membuat model klasifikasi.  Model  ini  lalu  dibandingkan  dengan  model  algoritme Long  Short-Term  Memory (LSTM)  untuk memvalidasi  keunggulan dari  algoritme BiLSTM daripada algoritme LSTM dasar. Didapatkan akurasi  validasi dari  model  sebesar  82,55%, precision validasi  sebesar  82,36%, recall validasi  sebesar  79,53%,  dan f1  score validasi sebesar 80,92%.
Kata kunci: sarkasme, BiLSTM, LSTM, deep learning, f1-score
© 2022 Jurnal DINDA

## Muhammad David Hilmawan
Journal of Dinda : Data Science, Information Technology, and Data Analytics Vol . 2 No. 1 (2022) 46 – 51
Journal of Dinda : Data Science, Information Technology, and Data Analytics

## 1. Pendahuluan
Dalam Kamus Besar Bahasa Indonesia, sarkasme adalah penggunaan kata-kata pedas untuk menyakiti hati orang lain,  berupa  cemoohan  atau  ejekan  kasar  [1].  Kata sarkasme  diturunkan  dari  kata  Yunani sarkasmos yang berarti  “merobek-robek  daging  seperti  anjing”, “menggigit bibir karena marah”, atau ”berbicara dengan kepahitan” [2]. Sarkasme merupakan suatu acuan yang lebih  kasar  dari  ironi  dan  sinisme  dan  mengandung kepahitan  serta  celaan  yang  getir.  Sarkasme  dapat bersifat ironis, atau tidak, tetapi yang pasti adalah bahwa gaya  bahasa  ini  selalu  akan  menyakiti  hati  dan  kurang enak  didengar  [3].  Gaya  bahasa  sarkasme  dapat  diciri- cirikan sebagai berikut [2]:
1) Maknanya mengandung olok-olokan, ejekan, atau sindiran
2) Mengatakan makna yang bertentangan
3) Mengandung kepahitan dan kurang enak didengar
4) Lebih  kasar  dibandingkan  dengan  gaya  bahasa ironis dan gaya bahasa sinisme.
Penelitian  ini  bertujuan  untuk  membuat  model klasifikasi  dengan  algoritme Bidirectional  Long  Short- Term  Memory (BiLSTM)  untuk  deteksi  gaya  bahasa sarkasme  pada  judul  berita  berbahasa  inggris.  Judul berita  diambil  sebagai  dataset  dikarenakan  penulisan judul  berita  yang  menggunakan  kata  baku  dan  tidak informal,  judul  berita  juga  tidak  memiliki  salah pengejaan  kata  yang  memudahkan  proses  pengolahan dataset untuk pembuatan model.

## 2. Metode Penelitian
Berikut ini merupakan alir metode yang digunakan pada penelitian.
Gambar 1. Diagram Alir Penelitian

## 2.1. Dataset
Dataset  yang  digunakan  dalam  penelitian  ini  adalah dataset judul berita berbahasa inggris yang diambil dari dua situs. Judul berita yang berisi sarkasme didapatkan dari TheOnion dan  judul  berita  yang  tidak  berisi sarkasme  diambil  dari HuffPost. Judul  berita  disusun menggunakan kata baku dan tidak ada salah pengetikan sehingga  memudahkan  proses  penelitian  [4] . Dataset terdapat 3 kolom yaitu “is_sarcastic” yang berisi nilai 1 jika judul berita berupa sarkasme dan 0 jika judul berita tidak  berupa  sarkasme, “headline” yang  berisi  judul berita tersebut, dan “article_link” yang berisi tautan dari judul berita tersebut.
Tabel  1. Tabel  Dataset Penelitian is_sarcastic headline Article 1 thirtysomething scientists unveil doomsday clock of hair loss https://www.theonion. com/thirtysomething- scientists-unveil- doomsday-clock-of- hai-1819586205 0 dem rep. totally nails why congress is falling short on gender, racial equality https://www.huffingtonpo st.com/entry/donna- edwards- inequality_us_57455f7fe4 b055bb1170b207 0 eat your veggies: 9 deliciously different recipes https://www.huffingtonpo st.com/entry/eat-your- veggies-9- delici_b_8899742.html 1 inclement weather prevents liar from getting to work https://local.theonion.com /inclement-weather- prevents-liar-from- getting-to-work- 1819576031 1 mother comes pretty close to using word 'streaming' correctly https://www.theonion.co m/mother-comes-pretty- close-to-using-word- streaming-cor- 1819575546
2.2. Case Folding
Case  folding adalah  proses  mengubah  semua  huruf kapital  pada  dokumen  menjadi  tidak  kapital  [5]. Case folding dilakukan untuk menyamakan semua kata karena kata  yang  sama  tetapi  penggunaan  huruf  kapital  yang berbeda dapat mempengaruhi hasil dari penelitian.
2.3. Stopword Removal
Stopword diperkenalkan  pertama  kali  oleh  H.P.  Luhn pada tahun 1958. Stopword adalah kumpulan kata yang sering  muncul  dalam  sebuah  dokumen  dan  terdapat sedikit  informasi  yang  biasanya  tidak  dibutuhkan  [6]. Menghapus stopword tidak hanya mengurangi kompleksitas  komputasi,  menghapus stopword juga dapat meningkatkan kualitas hasil yang didapatkan [7]. Pada  penelitian  ini  dataset  merupakan  bahasa  inggris,

## Muhammad David Hilmawan
Journal of Dinda : Data Science, Information Technology, and Data Analytics Vol . 2 No. 1 (2022) 46 – 51
Journal of Dinda : Data Science, Information Technology, and Data Analytics
contoh stopword bahasa  inggris  antara  lain  seperti an, and, any, are, the, for, dan yang lainnya.

## 2.4. Punctuation Removal
Tanda  baca  pada  dokumen  tidak  memiliki  arti  yang bermakna  pada  suatu  kalimat.  Maka  lebih  baik  tanda baca untuk dihilangkan [8].

## 2.4. Tokenizing
Tokenizing adalah  proses  pemisahan  setiap  kata  pada suatu  dokumen  dimana  potongan-potongan  tersebut dinamakan dengan token [9] .

## 2.5. Word Embeddings
Word  embeddings merupakan  salah  satu  metode deep learning yang  sangat  berguna  untuk  menyusun representasi  kata  pada  suatu  dokumen  menjadi  sebuah vektor. Metode ini dapat menangkap hubungan sintaksis dan semantik  antar kata yang ada pada suatu  dokumen [10].  Pada  penelitian  ini  digunakan GloVe  Word Embeddings . GloVe Word Embeddings dibuat berdasarkan  log  bilinear  model  dan menggabungkan keuntungan  dari  metode local  window dan  faktorisasi matriks global [11].
2.6. Long Short-Term Memory (LSTM) Neural Network
Long  Short-Term  Memory (LSTM) adalah  sebuah evolusi  dari Recurrent  Neural  Network (RNN)  yang diperkenalkan  pertama  kali  oleh  Hochreiter  dan Schmidhuber  untuk  mengatasi  kekurangan  dari  RNN dengan cara menambahkan interaksi tambahan pada tiap modul.  LSTM  dapat  mempelajari  depedensi long-term dan mengingat informasi dalam jangka waktu yang lama [12]. LSTM dapat menhubungkan informasi sebelumnya dan informasi selanjutnya yang dikendalikan melalui 3 gate yaitu input gate, output gate dan forget  gate.  Input  gate dan output  gate berfungsi untuk mengatur alur data yang masuk dan keluar dalam network sementara forget  gate akan  menghapus  atau melupakan  informasi  yang  berbobot  rendah  [13]. Perhitungan  LSTM  dapat  dirumuskan  sebagai  berikut [14], [15].
𝑖 𝑡 = 𝜎(𝑊 𝑖 . [ℎ 𝑡−1 , 𝑥 𝑡 ] + 𝑏 𝑖 ) (1)
𝐶̃ 𝑡 = tanh(𝑊 𝑖 . [ℎ 𝑡−1 , 𝑥 𝑡 ] + 𝑏 𝑖 ) (2)
𝐶 𝑡 = 𝑓 𝑡 𝐶 𝑡−1 + 𝑖 𝑡 𝐶̃ 𝑡 (3)
𝑓 𝑡 = 𝜎(𝑊 𝑓 . [ℎ 𝑡−1 , 𝑥 𝑡 ] + 𝑏 𝑓 ) (4)
𝑂 𝑡 = 𝜎(𝑊 𝑜 . [ℎ 𝑡−1 , 𝑥 𝑡 ] + 𝑏 𝑜 ) (5)
ℎ 𝑡 = 𝑂 𝑡 tanh 𝐶 𝑡 (6)
dimana
𝑖 𝑡
= input gate
𝑓 𝑡 = forget gate 𝑂 𝑡 = output gate 𝜎 = fungsi sigmoid 𝑥 𝑡 = input saat ini ℎ 𝑡 = output baru ℎ 𝑡−1 = output sebelumnya 𝐶̃ 𝑡 = kondisi sel saat ini
𝐶 𝑡 = kondisi sel baru
𝐶 𝑡−1 = kondisi sel sebelumnya 𝑊 𝑖 = bobot matrix input gate 𝑏 𝑖
= bias input gate LSTM 𝑊 𝑓
= bobot matrix forget gate 𝑏 𝑓
= bias forget gate LSTM 𝑊 𝑜 = bobot matrix output gate 𝑏 𝑜 = bias output gate LSTM.

## 2.7. Bidirectional LSTM
Bidirectional  LSTM (BiLSTM)  merupakan  sebuah improvisasi  dari  LSTM  dimana  BiLSTM  akan memeriksa  semua  informasi  dari  arah  depan  maupun arah  belakang,  tidak  seperti  LSTM  yang  hanya memeriksa informasi dari arah depan saja [16].

## 2.8. Confusion Matrix
Confusion Matrix menampilkan dimana model klasifikasi  “kebingungan (confused) ”  saat  melakukan prediksi. Confusion matrix dapat menampilkan kesalahan  prediksi  model  klasifikasi  dan  juga  tipe  dari kesalahannya.  Berikut  merupakan  tampilan  dari confusion matrix [17] .
Tabel 2. Tabel Confusion Matrix
Predicted Class Positive Negative
Actual Class Positive True Positive (TP) False Negative (FN) Negative False Positive (FP) True Negative (TN) dimana TP = jumlah data positif yang diprediksi benar FP = jumlah data positif yang diprediksi salah FN
= jumlah data negatif yang diprediksi benar
TN = jumlah data negatif yang diprediksi benar.
Dari confusion  matrix dapat  ditemukan  proporsi  kasus dengan  hasil  positif  yang  diprediksi  benar (precision), proporsi kasus positif yang diprediksi benar (recall), dan akurasi dengan perumusan sebagai berikut [18]:
𝑃𝑟𝑒𝑐𝑖𝑠𝑖𝑜𝑛 = 𝑇𝑃 𝑇𝑃+𝐹𝑃 (7)

## Muhammad David Hilmawan
Journal of Dinda : Data Science, Information Technology, and Data Analytics Vol . 2 No. 1 (2022) 46 – 51
Journal of Dinda : Data Science, Information Technology, and Data Analytics
𝑅𝑒𝑐𝑎𝑙𝑙 = 𝑇𝑃 𝑇𝑃+𝐹𝑁 (8) 𝐴𝑐𝑐𝑢𝑟𝑎𝑐𝑦 = 𝑇𝑃+𝑇𝑁 𝑇𝑃+𝑇𝑁+𝐹𝑃+𝐹𝑁 (9)
2.9. F1 Score
F1 Score menggabungkan nilai dari precision dan recall. F1  Score merupakan  nilai  yang  menandakan  apabila model  yang  dibangun  memiliki precision dan recall yang  baik  [19]. F1  Score dapat  dirumuskan  sebagai berikut [20]:
𝐹 1 = 2 . 𝑃𝑟𝑒𝑐𝑖𝑠𝑖𝑜𝑛 .  𝑅𝑒𝑐𝑎𝑙𝑙
𝑃𝑟𝑒𝑐𝑖𝑠𝑖𝑜𝑛+𝑅𝑒𝑐𝑎𝑙𝑙
(10)

## 3.   Hasil dan Pembahasan
3.1. Eksplorasi Data
Dataset  yang  digunakan  berjumlah  28619  data  yang terdiri  dari  14985  judul  yang  bermakna  sarkasme  dan 13634  judul  berita  yang  tidak  bermakna  sarkasme. Berikut  merupakan  tabel  dan  diagram  penyebaran  data pada dataset.
Tabel 3. Tabel Penyebaran Dataset Kelas Jumlah Data Sarkasme 14985 Tidak Sarkas,e 13634
Total
28619
Gambar 2. Diagram Penyebaran Dataset 3.2. Preprocessing
Pada  proses preprocessing dataset  dilakukan case folding,  stopword  removal,  punctuation  removal, dan tokenizing. Pada case  folding,  stopword  removal, dan punctuation  removal semua  kata  pada  dataset  akan diubah menjadi huruf kecil, dihilangkan kata yang tidak bermakna  seperti and,  then,  also,  a,  an, dan  lain sebagainya, dan juga dihilangkan semua tanda baca yang ada.
Tabel 4.Proses Case Folding, Stopword Removal, dan Punctuation
Removal Sebelum Sesudah thirtysomething scientists unveil doomsday clock of hair loss thirtysomething scientists unveil doomsday clock hair loss dem rep. totally nails why congress is falling short on gender, racial equality dem rep totally nails congress falling short gender racial equality eat your veggies: 9 deliciously different recipes eat veggies 9 deliciously different recipes inclement weather prevents liar from getting to work inclement weather prevents liar getting work mother comes pretty close to using word 'streaming' correctly mother comes pretty close using word streaming correctly
Setelah  dilakukan  proses case  folding,  stopword removal, dan punctuation  removal, dataset  lalu dilakukan proses tokenizing.
Tabel 5.Proses Tokenizing Sebelum Sesudah thirtysomething scientists unveil doomsday clock hair loss 'thirtysomething', 'scientists', 'unveil', 'doomsday', 'clock', 'hair', 'loss' dem rep totally nails congress falling short gender racial equality 'dem', 'rep', 'totally', 'nails', 'congress', 'falling', 'short', 'gender', 'racial', 'equality' eat veggies 9 deliciously different recipes 'eat', 'veggies', '9', 'deliciously', 'different', 'recipes' inclement weather prevents liar getting work 'inclement', 'weather', 'prevents', 'liar', 'getting', 'work' mother comes pretty close using word streaming correctly 'mother', 'comes', 'pretty', 'close', 'using', 'word', 'streaming', 'correctly'

## 3.3. Pemodelan
Pada  penelitian  ini  digunakan  algoritme  LSTM  dan BiLSTM  untuk  pembuatan  model  klasifikasi.  Model LSTM  dan  BiLSTM  dibuat  secara  identikal  agar  bisa dibandingkan  secara  adil.  Berikut  merupakan model summary dari model LSTM dan BiLSTM.
Tabel 5. Tabel Model Summary LSTM Layer Output Shape Parameter Embedding layer (None, 32, 100) 2850300 LSTM Layer (None, 32, 64) 42240 LSTM Layer (None, 32) 12416 Dense Layer (None, 1) 33 Tabel 6. Tabel Model Summary BiLSTM Layer Output Shape Parameter Embedding layer (None, 32, 100) 2850300 Bidirectional LSTM Layer (None, 32, 128) 84480 Bidirectional LSTM Layer (None, 64) 41216 Dense Layer (None, 1)
65 0 2000 4000 6000 8000 10000 12000 14000 16000 Sarkasme Tidak Sarkasme Diagram Penyebaran Dataset

## Muhammad David Hilmawan
Journal of Dinda : Data Science, Information Technology, and Data Analytics Vol . 2 No. 1 (2022) 46 – 51
Journal of Dinda : Data Science, Information Technology, and Data Analytics
Dataset di bagi menjadi 80% untuk pelatihan model dan 20%  untuk  validasi  model.  Proses  pelatihan  model dilakukan sebanyak 10 epoch dengan batch size 128.
3.4 Hasil
Dari  penelitian  ini  didapatkan  hasil  akurasi, precision, recall, dan f1 score sebagai berikut:
Tabel 7. Hasil Model LSTM Data Pelatihan Validasi Akurasi 83,76% 81,90% Precision 83,68% 80,78% Recall 82,39% 80,17% F1 Score 83,03% 80,47% Tabel 8. Hasil Model BiLSTM Data Pelatihan Validasi Akurasi 87,62% 82,55% Precision 87,22% 82,36% Recall 86,78% 79,53% F1 Score 87,00% 80,92%

## 4.   Kesimpulan
Dari  penelitian  yang  sudah  dilakukan  dapat  diambil kesimpulan  bahwa  algoritme Bidirectional  LSTM memiliki  keunggulan  daripada  algoritma LSTM walaupun hanya sedikit. Kedua alsgoritme mendapatkan hasil  akurasi  yang  baik  dimana Bidirectional  LSTM mendapatkan  akurasi  validasi  sebesar  82,55%  dan f1 score sebesar 80,92% dan algoritma LSTM mendapatkan akurasi  validasi  sebesar  81,90%  dan f1  score sebesar 80,47%.

## Daftar Rujukan
[1] “Sarkasme,” KBBI Daring , 2021.
https://kbbi.kemdikbud.go.id/entri/sarkasme.
[2] A.  N.  Cahyo,  T.  A.  A.  Manullang,  and  M.  Isnan, “Analisis Penggunaan Gaya Bahasa Sarkasme pada Lagu  Bahaya  Komunis  Karangan  Jason  Ranti,” Asas  J.  Sastra ,  vol.  9,  no.  1,  pp.  6–22,  2020,  doi: 10.24114/ajs.v9i1.18329.
[3] S.  Lutfiyani,  B.  E.  Purwanto,  and  S.  Anwar, “Sarkasme  Pada  Media  Sosial  Twitter  Dan Implikasinya  Terhadap  Pembelajaran  Bahasa Indonesia di SMA,” J. Bahasa, Sastra Indones. dan Pengajarannya , vol. 1, no. 2, pp. 269–284, 2020.
[4] R.  Misra  and  P.  Arora,  “Sarcasm  Detection  using Hybrid Neural Network,” 2019, doi:
10.13140/RG.2.2.32427.39204.
[5] M.  A.  Rosid,  A.  S.  Fitrani,  I.  R.  I.  Astutik,  N.  I. Mulloh,  and  H.  A.  Gozali,  “Improving  Text Preprocessing  for  Student  Complaint  Document
Classification  Using  Sastrawi,” IOP  Conf.  Ser. Mater.  Sci.  Eng. ,  vol.  874,  no.  1,  2020,  doi:
10.1088/1757-899X/874/1/012017.
[6] J. Kaur and P. Kaur Buttar, “A Systematic Review on  Stopword  Removal  Algorithms,” Int.  J.  Futur. Revolut. Comput. Sci. Commun. Eng. , no. April, pp. 207–210, 2018, [Online]. Available: http://www.ijfrcsce.org.
[7] H.  Fani,  M.  Bashari,  F.  Zarrinkalam,  E.  Bagheri, and  F.  Al-Obeidat,  “Stopword  detection  for streaming  content,” Lect.  Notes  Comput.  Sci. (including  Subser.  Lect.  Notes  Artif.  Intell.  Lect. Notes Bioinformatics) , vol. 10772 LNCS, pp. 737– 743, 2018, doi: 10.1007/978-3-319-76941-7_70.
[8] G.  Singh,  B.  Kumar,  L.  Gaur,  and  A.  Tyagi, “Comparison  between  Multinomial  and  Bernoulli Naïve  Bayes  for  Text  Classification,” 2019  Int. Conf.  Autom.  Comput.  Technol.  Manag.  ICACTM 2019 , pp. 593–596, 2019,
doi:
10.1109/ICACTM.2019.8776800.
[9] A. L. Fairuz, R. D. Ramadhani, and N. A. Tanjung, “Analisis Sentimen Masyarakat Terhadap COVID- 19 Pada Media Sosial,” J. DINDA , vol. 1, no. 1, pp.
10–12, 2021, [Online]. Available: http://journal.ittelkom-
pwt.ac.id/index.php/dinda/article/view/180.
[10] S.  M.  Rezaeinia,  R.  Rahmani,  A.  Ghodsi,  and  H. Veisi, “Sentiment analysis based on improved pre- trained word embeddings,” Expert Syst. Appl. , vol. 117, pp.
139–147, 2019, doi:
10.1016/j.eswa.2018.08.044.
[11] M.  Ibrahim,  S.  Gauch,  O.  Salman,  and  M. Alqahatani, “Enriching consumer health vocabulary using  enhanced  glove  word  embedding,” CEUR Workshop Proc. , vol. 2619, 2020.
[12] X.  H.  Le,  H.  V.  Ho,  G.  Lee,  and  S.  Jung, “Application of Long Short-Term Memory (LSTM) neural  network  for  flood  forecasting,” Water (Switzerland) ,  vol.  11,  no.  7,  2019,  doi: 10.3390/w11071387.
[13] 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.
[14] M.  Z.  Islam,  M.  M.  Islam,  and  A.  Asraf,  “A combined  deep  CNN-LSTM  network  for  the detection  of  novel  coronavirus  (COVID-19)  using X-ray images,” Informatics Med. Unlocked , vol. 20, p. 100412, 2020, doi: 10.1016/j.imu.2020.100412.
[15] Ramadhan, Nur Ghaniaviyanto, Nia Annisa Ferani Tanjung, and Faisal Dharma Adhinata.
"Implementation  of  LSTM-RNN  for  Bitcoin Prediction." Indonesia Journal on Computing (Indo- JC) 6.3 (2021): 17-24. doi.org/10.34818/INDOJC.2021.6.3.592

## Muhammad David Hilmawan
Journal of Dinda : Data Science, Information Technology, and Data Analytics Vol . 2 No. 1 (2022) 46 – 51
Journal of Dinda : Data Science, Information Technology, and Data Analytics
[16] Y. Bin, Y. Yang, F. Shen, N. Xie, H. T. Shen, and X.  Li,  “Describing  video  with  attention-based bidirectional LSTM,” IEEE Trans. Cybern. , vol. 49, no. 7, pp. 2631–2641, 2019, doi: 10.1109/TCYB.2018.2831447.
[17] I.  Markoulidakis,  G.  Kopsiaftis,  I.  Rallis,  and  I. Georgoulas,  “Multi-Class  Confusion  Matrix Reduction  method  and  its  application  on  Net Promoter Score  classification  problem,” ACM  Int. Conf. Proceeding Ser. , no. Cx, pp. 412–419, 2021, doi: 10.1145/3453892.3461323.
[18] D. Ricardo and G. Gasim, “Perbandingan Akurasi Pengenalan Jenis Beras dengan Algoritma
Propagasi Balik pada Beberapa Resolusi Kamera,” J.  RESTI  (Rekayasa  Sist.  dan  Teknol.  Informasi) , vol.  3,  no.  2,  pp.  131–140,  2019,  doi: 10.29207/resti.v3i2.894.
[19] S.  Clara,  D.  L.  Prianto,  R.  Al  Habsi,  and  E.  F. Lumbantobing,  “Implementasi  Seleksi  Fitur  Pada Algoritma  Klasifikasi  Machine  Learning  Untuk Prediksi Penghasilan Pada Adult Income Dataset,” no. April, pp. 741–747, 2021.
[20] M. Y. Aldean, M. D. Hilmawan, R. Indriyati, and J. Lasama,  “Analisa  Relevansi  Tweet  terhadap Hashtag  dengan  Metode  Logistic  Regression,” Centive , vol. 2, no. 1, pp. 32–38, 2019.