## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI: 10.30865/mib.v7i4.6755

## Klasifikasi Masalah Pada Komunitas Marah-Marah di Twitter Menggunakan Long Short-Term Memory
Dian Sukma Hani, Chanifah Indah Ratnasari *
Program Studi Informatika, Fakultas Teknologi Industri, Universitas Islam Indonesia,Yogyakarta, Indonesia Email: 1 dian.hani@students.uii.ac.id, 2,* chanifah.indah@uii.ac.id Email Penulis Korespondensi: chanifah.indah@uii.ac.id
Abstrak− Pesatnya  perkembangan  media  sosial  beriringan  dengan  melonjaknya  pengguna  media  sosial.  Di  antara  platform media sosial yang digunakan secara luas di Indonesia, Twitter adalah salah satu yang paling populer. Pada Twitter, pengguna dibebaskan untuk membagikan setiap momen yang dialami atau hal yang dipikirkan. Banyak dari pengguna yang menjadikan Twitter sebagai media untuk menumpahkan emosi, sebagaimana yang terjadi pada komunitas marah-marah. Tidak ada syarat khusus  untuk  bergabung  menjadi  anggota  komunitas  selain  mendapatkan  persetujuan  admin.  Komunitas  ini  memberikan tempat untuk para anggotanya menumpahkan segala macam amarah yang dirasakan. Penelitian ini melakukan klasifikasi pada twit  komunitas  marah-marah  untuk  mengetahui  jenis  permasalahaan  pada  twit-twit  tersebut.  Hasil  dari  penelitian  ini  dapat membantu dalam memahami pola komunikasi dan perilaku dalam komunitas marah-marah, yang dapat memberikan wawasan lebih  dalam  tentang  dinamika  sosial  di  dalamnya.  Data  teks  diambil  melalui  teknik  web  scraping,  dan  kemudian  diproses melalui  serangkaian  langkah  preprocessing,  termasuk  penghapusan  karakter  tidak  perlu,  normalisasi,  dan  tokenisasi. Pengklasifikasian  menggunakan  algoritma  Long  Short-Term  Memory  (LSTM)  dengan  enam  kelas  kategori  permasalahan, yaitu Studi, Percintaan, Keluarga, Karier/Pekerjaan, Person/Personal, dan Umpatan. Setelah dilakukan pemodelan, didapatkan akurasi  model sebesar 91,94%. Model dibangun  menggunakan  embedding layer, Long Short-Term Memory (LSTM) layer, dense layer, dan dropout layer yang dijalankan sebanyak 10 epochs. Evaluasi model dilakukan dengan menggunakan metrik seperti akurasi, presisi, recall, dan F1-score untuk mengukur kinerja model. Nilai yang dihasilkan dari evaluasi menggunakan matriks  konfusi  sudah  lebih  dari  50,  hal  tersebut  menandakan  bahwa  model  LSTM  mampu  melakukan  pengkalsifikasian masalah dengan baik.
Kata Kunci: Klasifikasi; Klasifikasi Masalah; Twitter; LSTM; Deep Learning
Abstract− The rapid development of social media goes hand in hand with the increase in social media users. Among the social media platforms widely used in Indonesia, Twitter is one of the most popular. On Twitter, users are free to share every moment they experience or what they think. Many users use Twitter as a medium to express their emotions, as is what happens in angry communities. There  are  no  special  requirements  to  join  as  a  community  member  other  than  getting  admin  approval. This community provides a place for its members to vent all kinds of anger they feel. This research classifies angry community tweets to find out the types of problems in these tweets. The results of this research can help in understanding communication and behavior patterns in angry communities, which can provide deeper insight into the social dynamics within them.Text data is retrieved via web scraping techniques, and then processed through a series of preprocessing steps, including unnecessary character removal, normalization, and tokenization. The classification uses the Long Short-Term Memory (LSTM) algorithm with  six  problem  category  classes,  namely  Study,  Romance,  Family,  Career/Work,  Person/Personal,  and  Swearing. After modeling, the model accuracy was 91.94%. The model was built using an embedding layer, Long Short-Term Memory (LSTM) layer, dense layer, and  dropout layer  which  was run for 10 epochs. Model  evaluation is  carried out using  metrics such as accuracy, precision, recall, and F1-score to measure model performance. The value resulting from the evaluation results using the confusion matrix is more than 50, this indicates that the LSTM model is able to classify the problem well.
Keywords : Classification; Problem Classification; Twitter; LSTM; Deep Learning

## 1. PENDAHULUAN
Sekitar  Agustus  2022,  Twitter  memiliki  fitur  baru,  yaitu  fitur  Komunitas.  Komunitas  merupakan  ruang  bagi sekelompok  pengguna  yang  memiliki  minat  dan  ketertarikan  yang  sejenis  [1].  Cara  kerja  fitur  komunitas beroperasi di Twitter hampir serupa dengan fitur grup yang ada pada Facebook [2]. Salah satu komunitas yang ada di Twitter adalah komunitas marah-marah. Komunitas ini didirikan pada 24 agustus 2022. Hingga saat ini anggota dari komunitas marah-marah mencapai 114 ribu anggota. Dalam komunitas ini, para pengguna Twitter memiliki kesempatan untuk secara terbuka  mengekspresikan kemarahan,  frustrasi, dan perasaan negatif  lainnya terhadap berbagai aspek kehidupan yang dirasakannya. Berdasarkan ruang dialog yang dihasilkan oleh komunitas ini, para anggotanya bebas untuk berbicara tentang sumber ketidakpuasan mereka, seperti situasi yang memicu kemarahan atau  bahkan  peristiwa  yang  menyebabkan  luka  emosional.  Komunitas  tersebut  bersifat  privat  sehingga  butuh persetujuan  admin  untuk  bergabung  menjadi  anggota  di  dalamnya.  Marah  merupakan  salah  satu  bentuk  emosi manusia  yang  menjadi  bagian  dari  pengelompokan  emosi  [3].  Emosi  dijabarkan  sebagai  perasaan  intens  yang dirasakan manusia dalam menanggapi sebuah permasalahan internal atau eksternal terkait insiden yang memiliki makna  khusus  bagi  individu  tersebut  [4].  Emosi  marah  terjadi  karena  dipicu  adanya  ketidaksesuaian  antara ekspektasi dan kenyataan atau disebut dengan masalah [5]. Masalah juga disebut sebagai peluang untuk menuju kehidupan yang lebih baik [6]. Mengingat banyaknya jumlah anggota komunitas marah-marah di Twitter, perlu dilakukan pemodelan klasifikasi masalah pada twit pada komunitas tersebut agar dapat diketahui penyebab dari permasalahan anggota komunitas tersebut. Klasifikasi merupakan pengelompokan atau pengkategorian objek ke kategori yang telah ditentukan sebelumnya [7], [8].

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI: 10.30865/mib.v7i4.6755
Penelitian yang membahas mengenai klasifikasi teks sudah banyak dilakukan sebelumnya dengan berbagai macam  metode.  Namun  demikian,  penggunaan  metode  deep  learning  dinilai  lebih  baik  dari  metode  machine learning [9], [10]. Kemampuan deep learning dinilai cukup baik dalam melakukan pemodelan pada berbagai data kompleks seperti suara, gambar, dan teks [11]. Kompleksitas dalam pengolahan model untuk data teks telah lama ditemukan  solusinya,  salah  satunya  dengan  menggunakan  pengembangan  dari  algoritma  Recurrent  Neural Network (RNN), yaitu Long Short-Term Memory (LSTM).
Klasifikasi masalah berupa teks pada komunitas marah-marah di Twitter pada penelitian ini menerapkan metode Long Short-Term Memory (LSTM). Data teks akan diklasifikasikan ke dalam beberapa kategori masalah seperti,  Studi,  Percintaan,  Keluarga,  Karier/Pekerjaan,  Person/Personal,  dan  Umpatan.  Pemilihan  metode  ini dikarenakan metode LSTM memiliki memori sel yang digunakan untuk penyimpanan informasi jangka panjang dan sebagai solusi untuk menangani vanishing gradient [12].
Dalam penelitian-penelitian terdahulu, beberapa peneliti telah menggunakan algoritma LSTM. Santosa dkk [13] melakukan penelitian mengenai penggunaan algoritma Long Short-Term Memory (LSTM) untuk mendeteksi kalimat abusive. Penelitian ini menggunakan 3.184 data yang terbagi dalam tiga klasifikasi kelas yaitu not abusive, abusive not offensive, dan abusive and offensive. Pada penelitian ini dilakukan dua kali skenario pengujian dengan menggunakan dua dataset yang berbeda, yaitu dataset pertama berjumlah 3.184 dan dataset kedua berjumlah 4.074. Hasil pemodelan menggunakan LSTM didapatkan akurasi pada dataset pertama sebesar 0,9331 dan dataset kedua sebesar 0,8128.
Ihsan  dkk  [9]  melakukan  penelitian  mengenai  topik  klasifikasi  sentimen  terkait  vaksin  COVID-19  di Twitter. Tweet yang berhasil dikumpulkan mencapai 13.115 tweet dengan 25 kata kunci pencarian. Penelitian ini melakukan perbandingan tiga algoritma yaitu naïve bayes, support vector machine, dan Long Short-Term Memory (LSTM). Setelah dilakukan pelatihan, didapatkan hasil 0,66 untuk LSTM; 0,65 untuk support vector machine; dan 0,61 untuk naïve bayes. Berdasarkan hasil pemodelan terbukti algoritma LSTM mampu memberikan nilai akurasi yang paling tinggi dibanding algoritma lainnya.
Pratama  [14]  melakukan  penelitian  mengenai  teks  data  SMS  spam  dengan  mengklasifikasikannya menggunakan  algoritma  LSTM.  Teks  data  SMS  spam  yang  diklasifikasi  merupakan  teks  SMS  yang  berbahasa Indonesia. Data yang dikumpulkan  berjumlah 569 SMS yang terbagi dalam tiga kelas,  yaitu  normal, penipuan, dan  promo.  Setelah  dilakukan  preprocessing  data,  SMS  tersebut  akan  terbagi  menjadi  dua  bagian,  yaitu  data pelatihan dan data uji, dengan perbandingan 80:20. Pemodelan LSTM ini menggunakan 50 epochs dan 512 batch size. Hasil akurasi yang didapatkan mencapai 94,32% dengan validation loss sebesar 0,2444 yang artinya model LSTM mampu melakukan klasifikasi dengan baik.
Putra dkk [12] melakukan penelitian pada ekspresi teks berbahasa Jawa dengan cara mengklasifikasikannya menggunakan algoritma LSTM. Penggunaan data dalam penelitian  ini diambil dari  media sosial  Facebook dan Twitter. Data yang berhasil dikumpulkan kemudian dilabeli menjadi empat kategori emosi, yaitu marah, senang, sedih,  dan  takut,  yang  seluruhnya  berjumlah  3.072.  Pemodelan  pada  penelitian  ini  menggunakan  150  neurons, dengan fungsi aktivasi sigmoid dan fungsi optimasi adam. Setelah dilakukan pelatihan model didapatkan akurasi sebesar 92%, yang artinya bahwa algoritma LSTM mampu melakukan klasifikasi dengan baik.
Berdasarkan hasil dari penelitian-penelitian yang dipaparkan di atas, dapat ditarik kesimpulan bahwa nilai akurasi yang didapatkan dari pemodelan algoritma LSTM sudah di atas 50%. Nilai akurasi tersebut sudah cukup baik, sehingga dapat menjadi acuan untuk melakukan penelitian menggunakan model Long Short-Term Memory (LSTM).  Tahapan  dalam  melakukan  klasifikasi  pada  teks  dalam  penelitian  ini  dimulai  dari  text  preprocessing, ekstraksi fitur, dan pembuatan model [15]. Tujuan dari penelitian ini adalah untuk mengetahui permasalahan yang dialami  oleh  netizen,  dalam  hal  ini  anggota  komunitas  marah-marah  di  Twitter. Penelitian  ini  berupaya mengidentifikasi, menganalisis, dan mendokumentasikan berbagai permasalahan yang mereka hadapi, termasuk isu-isu  seperti  ketidakpuasan,  konflik,  atau  dampak  negatif  dari  interaksi  online.  Sehingga  penelitian  ini  dapat digunakan sebagai bahan penelitian lain lebih lanjut dan berperan penting dalam memahami dan meningkatkan pengalaman pengguna dalam komunitas online yang seringkali dipenuhi dengan ekspresi kemarahan.

## 2. METODOLOGI PENELITIAN

## 2.1 Tahapan Penelitian
Tahapan dari penelitian ini terdiri dari pengumpulan data, pelabelan data, preprocessing text, dan klasifikasi teks. Kemudian  tahap  terakhir  dari  penelitian  ini  melibatkan  penilaian  kinerja  model  atau  evaluasi  dengan memanfaatkan matriks konfusi. Tahapan dari penelitian dapat dilihat pada Gambar 1.

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI: 10.30865/mib.v7i4.6755

## 2.2 Pengumpulan Data
Pengumpulan data dilakukan dengan cara  melakukan scraping pada komunitas  marah-marah di Twitter.  Proses scraping dalam penelitian ini memanfaatkan bahasa pemrograman Python dengan library selenium. Data teks yang terkumpul disimpan dalam format csv.

## 2.3 Pelabelan Data
Pelabelan  data  dilakukan  sebagai  upaya  untuk  memetakan  setiap  tweet  berdasarkan  kategori  permasalahannya. Label permasalahan  yang digunakan pada penelitian  ini  berdasarkan penilaian dari dosen Psikologi Universitas Islam  Indonesia  yaitu  Ibu  Dr.  Rina  Mulyati,  S.Psi.,  M.Si.,  Psikolog.  Data  tweet  dibagi  menjadi  enam  kategori permasalahan,  yaitu  Studi,  Percintaan,  Keluarga,  Karier/Pekerjaan,  Person/Personal,  dan  Umpatan.  Pembagian kategori  tersebut  didasarkan  pada  permasalahan  manusia  dalam  kehidupan  sehari-hari.  Penjelasan  label  per kategori dapat dilihat pada Tabel 1.
Tabel 1. Kategori Label No  Kategori Penjelasan 1 Studi Permasalahan yang berhubungan dengan kegiatan pembelajaran. 2 Percintaan
Permasalahan yang berkaitan dengan perihal perasaan senang kepada orang lain lawan jenis (kelamin) dan (rasa) cinta.
3 Keluarga Permasalahan  yang  berhubungan  dengan  keluarga,  baik  itu  dalam  lingkup  keluarga inti maupun keluarga besar.
4 Karier/Pekerjaan  Permasalahan yang berkaitan mengenai pekerjaan dan karier.
5 Person/Personal Permasalahan yang berhubungan dengan diri sendiri atau personal dan permasalahan yang berkaitan antar manusia atau orang lain.
6 Umpatan Twit yang berupa ucapan kata kata kasar, jorok, atau tidak senonoh.

## 2.4 Text Preprocessing
Preprocessing  merupakan  suatu  tahapan  dalam  membersihkan  data  mentah  menjadi  data  yang  lebih  rapi  dan terstruktur [1]. Langkah-langkah preprocessing dalam penelitian ini yaitu:
a. Case  folding,  dikenal  juga  sebagai  tahap  pembakuan  [16].  Pada  tahap  ini  teks  diubah  menjadi  huruf  kecil semua. Huruf kapital ‘A’-‘Z’ akan diganti menjadi ‘a’-‘z’.
b. Symbol  &  whitespace  removal.  Symbol  removal  merupakan  Proses  eliminasi  karakter  yang  tidak  relevan, seperti tanda baca, angka, dan simbol lainnya [12]. Whitespace removal merupakan penghapusan spasi di awal dan akhir kalimat [17].
c. Normalisasi  kata,  merupakan  tahap  dalam  mengubah  kata-kata  yang  memiliki  imbuhan  menjadi  kata  dasar yang sudah dianggap baku [17]. Selain itu, juga dilakukan perubahan teks dalam bentuk singkatan dan bahasa gaul menjadi bentuk kata dasarnya [18].
d. Tokenizing,  merupakan proses pemotongan teks dalam kalimat  menjadi token-token  [17]. Tokenisasi dapat dilakukan dengan memisah kata yang berarti dalam kalimat menggunakan beberapa simbol, seperti tanda strip (-), petik dua ("), dan underscore ( _ ) [12].
2.5 Klasifikasi
Klasifikasi  menjadi  salah  satu  bagian  dari  kelompok  data  mining  [19].  Klasifikasi  merupakan  tahapan  yang mengelompokkan  atau  mengkategorikan  objek  ke  dalam  suatu  kategori/kelas  yang  sudah  didefinisikan sebelumnya [5], [6]. Data yang sudah dilabeli nantinya akan disusun dalam kelompok atau kelas sesuai dengan standar yang telah ditentukan [20], [21]. Pengelompokan merupakan proses mengumpulkan objek yang memiliki kriteria yang sama dan memisahkan objek yang memiliki kriteria berbeda [22]. Tujuan dilakukannya klasifikasi adalah  supaya  dapat  mendeskripsikan  setiap  permasalahan  dan  menjelaskan  karakteristik  dari  masing-masing masalah,  yang  ke  depannya  agar  lebih  mudah  dikenali  dan  dipahami  [23].  Klasifikasi  dalam  penelitian  ini menggunakan  pemodelan  Long  Short-Term  Memory  (LSTM).  Lapisan-lapisan  utama  yang  digunakan  untuk pembuatan arsitektur pemodelan jaringan LSTM yaitu: embedding Layer, LSTM layer, dense layer, dropout layer, dan fully connected layer.
a. Embedding Layer. Embedding merupakan suatu metode vektorisasi teks yang mengubah kata-kata menjadi vektor atau representasi angka [24]. Embedding adalah teknik yang digunakan untuk mengonversi kata-kata dalam  teks  menjadi  representasi  angka,  yang  memungkinkan  komputer  untuk  memahami  dan  memproses teks.  Setiap  kata  diwakili  oleh  vektor  numerik  yang  merepresentasikan  makna  dan  hubungan  semantik  di antara kata-kata tersebut [25].
b. LSTM  Layer.  LSTM  merupakan  hasil  evolusi  dari  Recurrent  Neural  Network  (RNN)  [26].  Pada  LSTM terjadi penambahan memori sel yang digunakan untuk penyimpanan informasi jangka panjang dan sebagai solusi untuk menangani vanishing gradient [12],[17]. LSTM memiliki sel memori yang terdiri dari input gate, forget gate,  dan output gate. LSTM dapat memproses data sekuensial ke dalam  memori dengan  satu arah [12].  LSTM  cell  state  berfungsi  sebagai  wadah  untuk  menyimpan  informasi  dan  mengalirkan  informasi

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI: 10.30865/mib.v7i4.6755
tersebut dari satu langkah ke langkah berikutnya [9]. Kemudian terdapat memory cell yang terdiri dari input gate  sebagai  pengambil  keputusan  untuk  informasi  mana  yang  perlu  diteruskan  ke  memory  cell  untuk diperbaharui. Forget gate merupakan gerbang yang memutuskan informasi mana yang akan dibuang dengan mengontrol koneksi berulang dari sel. Setelah itu output gate yang memutuskan keluaran mana yang akan dihasilkan [17]. Ilustasi dari LSTM layer ditunjukkan pada Gambar 2.
Gambar 2. Arsitektur LSTM
c. Dense  Layer,  merupakan  jenis  lapisan  yang  setiap  neuronnya  terhubung  ke  setiap  neuron  dalam  lapisan sebelumnya dan lapisan setelahnya. Dalam lapisan ini, setiap neuron menghimpun input dari semua neuron dalam lapisan sebelumnya dan mengedarkan output-nya ke semua neuron dalam lapisan berikutnya [27].
d. Dropout  Layer,  Lapisan  dropout  merupakan  suatu  komponen  dalam  jaringan  saraf  tiruan  yang  berfungsi untuk  secara  acak  mengabaikan  atau  "meng-drop"  sebagian  unit/neuron  selama  proses  pelatihan.  Tujuan utama dari  dropout layer  adalah untuk mengurangi kompleksitas  model dan  mencegah  overfitting  dengan memaksa  jaringan saraf untuk belajar representasi  yang  lebih umum dan tidak tergantung pada kehadiran setiap neuron secara khusus [28].
e. Fully Connected Layer, merupakan jenis lapisan dalam jaringan saraf tiruan, setiap neuron dalam lapisan ini memiliki  koneksi  ke  setiap  neuron  dalam  lapisan  sebelumnya  dan  setelahnya.  Lapisan  ini  memiliki parameter-parameternya  yang  melibatkan  jumlah  unit  dalam  fungsi  aktivasi,  fungsi  kerugian,  dan  fungsi optimasi [29].

## 2.6 Evaluasi
Evaluasi pada model dilakukan menggunakan matriks konfusi yang bertujuan untuk menganalisis kinerja beserta akurasi  model  yang  sudah  dibuat  sebelumnya  [16].  Kinerja  model  dapat  dilihat  dari  nilai  variabel  TP  (True Positive) dan variabel TN (True Negative). Keduanya menunjukkan hasil total dari prediksi benar yang dibuat oleh model. Sedangkan variabel FP (False Positive) dan variabel FN (False Negative) menunjukkan hasil total prediksi salah yang telah dibuat oleh model [26]. a. Accuracy
Accuracy menggambarkan sejauh mana hasil prediksi mendekati nilai sebenarnya. Accuracy digunakan untuk mengukur performa model. Rumus untuk menghitung accuracy ditunjukkan pada persamaan (1).
Accuracy  = TP+TN TP+FP+TN+FN (1)
b. Precision
Precision mengukur sejauh mana prediksi positif yang dibuat oleh model benar. Evaluasi ini fokus pada jumlah positif yang diprediksi dengan benar dibandingkan dengan total jumlah positif yang diprediksi. Presisi penting dilakukan  ketika  ingin  meminimalkan  jumlah  kasus  palsu  positif.  Rumus  untuk  menghitung  precision ditunjukkan pada persamaan (2).
Precision   = TP TP+FP (2)
c. Recall
Nilai evaluasi dari recall diperoleh dengan menghitung rasio dari nilai prediksi benar positif terhadap data yang sebenarnya positif  [30]. Dengan kata lain, recall adalah metrik yang bermanfaat untuk menilai sejauh mana model klasifikasi  berhasil  mengidentifikasi dan  mengembalikan  informasi  yang benar dalam data. Penilaian recall  berfokus  pada  jumlah  positif  yang  diprediksi  dengan  benar  dibandingkan  dengan  total  jumlah  positif yang sebenarnya. Recall  menjadi penting ketika ingin meminimalkan jumlah kasus palsu negatif. Rumus untuk menghitung recall ditunjukkan pada persamaan (3).
Recall    = TP
TP+FN
(3)
d. F1-Score F1-Score  diperoleh  dengan  menghitung  nilai  gabungan  dari  precision  dan  recall  [31]  .  Penilaian  f1-score bermanfaat dalam  situasi di  mana terdapat  trade-off  antara  precision dan  recall. Misalnya,  jika suatu model memiliki tingkat presisi yang tinggi tetapi recall rendah, atau sebaliknya, f1-score dapat memberikan ukuran

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI: 10.30865/mib.v7i4.6755
keseluruhan yang lebih baik tentang kinerja model. F1-score biasanya berguna ketika ada ketidakseimbangan kelas dalam dataset atau ketika ingin mengevaluasi secara menyeluruh kemampuan model dalam menghadapi situasi kasus positif dan negatif. Rumus untuk menghitung F1-Score ditunjukkan pada persamaan (4).
F1 − Score    = 2 x Precision x Recall Precision+Recall
(4)

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN

## 3.1 Pengumpulan Data
Pengumpulan data dilakukan dengan menggunakan teknik scraping. Data yang berhasil dikumpulkan dan relevan dengan penelitian ini berjumlah 17.276 data. Pengumpulan data dilakukan dengan mengambil tweet yang memiliki topik  atau  jenis  permasalahan  yang  sesuai  dengan  label  permasalahan,  yaitu  Studi,  Percintaan,  Keluarga, Karier/Pekerjaan, Person/Personal, dan Umpatan. Data yang digunakan dalam penelitian  ini adalah  data berupa teks. Panjang dari teks  yang diambil  sangat bervariasi. Pengambilan data dilakukan  sebanyak enam  kali dalam rentang  waktu  pengambilan  dimulai  dari  1  Maret  2023  hingga  17  Juli  2023.  Sampel  hasil  pengumpulan  data ditunjukkan pada Tabel 2.
Tabel 2. Sampel Hasil Pengambilan Data Date of Tweet Tweet Jul-17  Pengen teriak anjing!!! Jul-17 gw beneran dendam ke bu R, ni dosen keknya emg sebel  jg ke gw nilai gw selalu diksih rendah drpd temen yg lain pdhl gw tau dia jarang masuk + tugasnya ga lebih bagus dari gw tp dikasihnya nilai A dongg HAHA emg bzingan.. tau dia anak kesayangan luu Jul-17  mati aja lu ajg ga ada yg peduli jg ngentot. bapak kontol Jul-17  sini lo rasain di posisi gue nyet, ngajak2 doang bisanya anjg gajelas lo tai Jul-17  PENGEN GUE TERIAKIN DEPAN MUKANYA Jul-17  apasih bangsat nyoba2, orang emang gue gamood anjg jangan ngelawak dah
3.2 Pelabelan Data
Data yang sudah terkumpul kemudian disimpan dalam format CSV. Data dilabeli dan dimasukkan ke dalam enam kategori permasalahan, yaitu Studi, Percintaan, Keluarga, Karier/Pekerjaan, Person/Personal, dan Umpatan. Data teks  diberi  label  secara  manual  dengan  membaca  setiap  entri  data  dan  memasukkannya  ke  dalam  kategori permasalahan yang sesuai. Setiap entri data teks akan diberi satu label yang sesuai dengan kategori permasalahan. Jika ada entri data teks yang mencakup dua kategori permasalahan, maka akan dimasukkan ke dalam salah satu kategori yang paling dominan dengan identifikasi masalah yang lebih kuat. Namun, jika kontennya terlalu ambigu atau sulit untuk diklasifikasikan, maka data tersebut akan dihapus dari dataset. Setelah melewati proses pelabelan, didapatkan  hasil  sebanyak  5.681  untuk  kategori  Umpatan,  5.004  untuk  kategori  Person/Personal,  2.349  untuk kategori  Percintaan,  1.922  untuk  kategori  Keluarga,  1.637  untuk  kategori  Studi,  dan  683  untuk  kategori Karier/Pekerjaan. Visualisai dari jumlah data per kategori dapat dilihat pada Gambar 3. Contoh hasil dari pelabelan dapat  dilihat pada Tabel 3.
Tabel 3. Contoh Hasil Pelabelan Data Tweet Label GAJI GAK SEBERAPA TAPI KERJAAN SEABREK ABREK Karier/Pekerjaan BAYANGIN AJ CRUSH LO MALAH PACARAN SAMA TEMEN LO SENDIRI anjing  Percintaan goblok lah anjing Umpatan Katanya kasih ibu tak terhingga sepanjang masa  hanya memberi tak harap kembali Keluarga gni bgt tugas praktikum Studi punya teman kayak tai semua mau enak doang Person/Personal

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI: 10.30865/mib.v7i4.6755

## 3.3 Text Preprocessing
Preprocessing merupakan tahap kritis dalam persiapan data yang melibatkan serangkaian langkah. Pada penelitian ini,  langkah  pertama  yang  dilakukan  adalah  case  folding,  di  mana  teks  dikonversi  menjadi  huruf  kecil  agar seragam. Case folding dilakukan karena banyak dari kicauan anggota komunitas marah-marah yang menulis tweet menggunakan huruf besar. Langkah berikutnya adalah penghapusan simbol dan tanda baca yang tidak diperlukan, serta penghapusan angka dari teks. Setelah itu, spasi yang berlebihan dihilangkan. Kemudian, data melewati tahap normalisasi, di mana kata-kata berimbuhan dikonversi menjadi kata dasar mereka. Dengan melakukan normalisasi ini, data teks  menjadi  lebih konsisten dan  mudah  diolah,  memungkinkan  analisis  yang  lebih  akurat dan efisien pada data yang ada. Proses terakhir adalah tokenisasi, di  mana teks dibagi  menjadi token-token (kata-kata atau frasa)  untuk  selanjutnya  diolah  oleh  model.  Hasil  dari  preprocessing  adalah  data  yang  siap  digunakan  untuk pemodelan, setelah membersihkan dan mempersiapkan data mentah agar lebih terstruktur dan representatif. Proses ini membantu model untuk memahami teks dengan lebih baik dan meningkatkan kualitas hasil analisis. Contoh hasil preprocessing ditunjukkan pada Tabel 4.
Tabel 4. Hasil Preprocessing
Sebelum Sesudah ANJING KANGEN BANGET SU [anjing, kangen, banget, asu] capeeee mgemtot [capek, ngentot] ZBL bgttt ga sih sama bokap loe [sebel, enggak, sama, bokap, elo] ajg uas kali ini ajg bgt!!asadkjskfa [anjing, uas, kali, ini, anjing] mls kerja soalnya besok libur tp si bos ngirim email mulu [males, kerja, soal, besok, libur, tapi, bos, kirim, email]

## 3.3 Klasifikasi
Dataset yang telah melewati tahap preprocessing kemudian dibagi menjadi dua bagian dengan perbandingan 90% digunakan  untuk  data  latih,  sedangkan  sisanya  yaitu  10%  untuk  data  uji.  Hal  ini  berarti  90%  dari  dataset dimanfaatkan  untuk melatih  model, sementara 10% sisanya digunakan untuk menguji kinerja  model  yang telah dilatih. Pemisahan ini penting untuk mengukur sejauh mana model LSTM mampu menggeneralisasi dari data latih ke data yang belum pernah dilihat sebelumnya, sehingga  hasil evaluasi dapat memberikan gambaran yang lebih akurat  tentang  performa  model  dalam  kondisi  dunia  nyata.  Sebelum  dilakukan  pembagian,  terlebih  dahulu dilakukan  proses  undersampling  data,  sebagaimana  yang  terlihat  pada  Tabel  5.  Langkah  ini  dilakukan  untuk mengatasi  ketidakseimbangan  jumlah  sampel  antara  kategori  permasalahan  yang  sangat  signifikan.  Dengan melakukan  undersampling,  jumlah  sampel  dalam  setiap  kategori  permasalahan  dipersempit  agar  menjadi  lebih seimbang. Hal ini bertujuan agar model yang akan dilatih tidak cenderung memihak pada kategori yang jumlah sampelnya  lebih  besar,  sehingga  dapat  memberikan  hasil  klasifikasi  yang  lebih  objektif  dan  akurat.  Pada pemodelan LSTM  ini  menggunakan 64  batch size  yang akan dihubungkan ke tiap-  tiap  neuron  yang berjumlah enam kelas sesuai dengan jumlah kategori kelas pada penelitian ini. Model ini dirancang dengan menggunakan arsitektur  yang  terdiri  dari  berbagai  lapisan  dari  jaringan  Long  Short-Term  Memory  (LSTM),  termasuk  di dalamnya embedding Layer, LSTM layer, dense layer, dropout layer, dan fully connected layer. Dalam model ini, digunakan fungsi aktivasi softmax dan untuk optimasi menggunakan Adam. Model ini dibangun dengan sequential menggunakan library dari Keras seperti yang ditunjukkan pada Gambar 4 .
Tabel 5. Hasil Undersampling Label Jumlah Studi 1637 Percintaan 1637 Keluarga 1637 Karier/Pekerjaan 683 Person/Personal 1637 Umpatan 1637 Jumlah 8.872

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI: 10.30865/mib.v7i4.6755
Agar dapat mengindari terjadinya overfitting, penelitian ini menggunakan nilai dropout sebesar 0,4. Untuk lebih menghindari terjadinya overfitting ditambahkan spatial dropout layer, yang artinya bahwa seluruh fitur peta di  channel  tertentu dinonaktifkan, yang membantu mencegah fitur-fitur tertentu menjadi terlalu dominan dalam model.  Proses  pelatihan  model  akan  dilakukan  sebanyak  10  kali  iterasi  atau  10  epochs,  dengan  embedding dimension sebanyak 100. Parameter pelatihan model dapat dilihat pada Tabel 6.
Tabel 6. Parameter Model Nama Parameter Nilai Parameter Activation Softmax Optimizer Adam Batch Size 64 Epochs 10 Loss Categorical cross entropy Embedding dimension 100 Dropout 0.4 Spatial dropout 0.4
Setelah model berhasil dibangun, dilakukan pengujian menggunakan kalimat baru yang diambil langsung dari komunitas marah-marah di Twitter. Pengambilan kalimat dilakukan secara acak. Berdasarkan hasil klasifikasi yang tertera pada Gambar 4,  model  berhasil  melakukan klasifikasi pada kalimat baru. Jika disesuaikan dengan kriteria dari setiap label, kalimat “3 jam sama guru tolol, muak banget anjinggg” termasuk dalam label studi. Jadi, antara hasil klasifikasi model dan label sesungguhnya sudah bersesuaian.

## Gambar 4. Pengujian Model Terhadap Kalimat Baru

## 3.4 Evaluasi
Proses  terakhir  dalam  pemodelan  LSTM  adalah  melakukan  evaluasi  terkait  model  yang  sudah  dibangun sebelumnya.  Proses  evaluasi  ini  melibatkan  penggunaan  10%  dari  dataset  yang  telah  ditentukan  sebelumnya sebagai data uji. Metode evaluasi yang digunakan dalam  penelitian ini adalah matriks konfusi, untuk mengukur sejauh  mana  performa  model  LSTM  yang  telah  dikembangkan.  Prinsip  kerja  matriks  konfusi  adalah  dengan mengkomparasikan  hasil  prediksi  yang  diperoleh  dari  model  LSTM  dengan  klasifikasi  aktual  pada  dataset  uji. Hasil dari perbandingan ini memberikan pemahaman yang mendalam tentang kemampuan model LSTM dalam melakukan  klasifikasi  dengan  tingkat  keakuratan  yang  signifikan.  Setiap  kategori  kelas  dievaluasi  dengan perhitungan precision, recall, dan f1- score sebagaimana ditunjukkan pada Tabel 6.
Tabel 6. Hasil Evaluasi Label Precision  Recall  F1-Score Studi 0.81 0.81 0.81 Percintaan 0.91 0.85 0.88 Keluarga 0.90 0.90 0.90 Karier/Pekerjaan 0.85 0.64 0.73 Person/Personal 0.61 0.60 0.60 Umpatan 0.83 0.83 0.83
Accuracy    0.9194
Mayoritas hasil dari setiap label sudah mendapatkan angka  Precision, Recall, dan  F1- score di atas 0.80. Hal tersebut mengindikasikan bahwa performa dari model yang dibangun sudah cukup baik. Meskipun mayoritas label mendapatkan angka Precision, Recall, dan F1- score di atas 0.80 ada dua label yang masih mendapatkan nilai Precision  dan  Recall  diangka  0.60.  Label  tersebut  adalah  label  Karier/Pekerjaan  dan  label  Person/Personal. Terjadinya hal tersebut dikarenakan adanya distribusi kelas dalam data yang tidak seimbang.

## 4. KESIMPULAN
Mengacu pada hasil penelitian yang telah dilakukan, penelitian ini telah berhasil melakukan klasifikasi masalah pada komunitas marah-marah di Twitter dengan enam kategori permasalahan seperti, Studi, Percintaan, Keluarga,

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI: 10.30865/mib.v7i4.6755
Karier/Pekerjaan,  Person/Personal,  dan  Umpatan  menggunakan  algoritma  Long  Short-Term  Memory  (LSTM). Hasil  dari  pemodelan  mendapatkan  accuracy  sebesar  0.9194.  Penelitian  ini  melibatkan  sebanyak  17.276  data, dengan perincian 5.681 data untuk kategori Umpatan, 5.004 data untuk kategori Person/Personal, 2.349 data untuk kategori  Percintaan,  1.922  data  untuk  kategori  Keluarga,  1.637  data  untuk  kategori  Studi,  dan  683  data  untuk kategori Karier/Pekerjaan. Model dibangun terdiri dari embedding layer, LSTM layer, dense layer,  dan dropout layer. Fungsi aktivasi yang digunakan adalah softmax dengan fungsi optimasinya menggunakan adam.  Nilai dari precision,  recall,  F1-score,  dan  support  sudah  lebih  dari  50,  yang  berarti  model  LSTM  mampu  melakukan pengkasifikasian masalah dengan baik.

## REFERENCES
[1]  W. O. S. Nurhaliza and N. Fauziah, “Komunikasi Kelompok dalam Virtual Community,” Komunida: Media Komunikasi dan Dakwah, vol. 10, no. 1, pp. 18–38, 2020, doi: 10.35905/komunida.v7i2.
[2]  L.  Luthfiyanti,  “Pemanfaatan  Media  Sosial  Facebook  dalam  Pembelajaran  Bahasa  Indonesia  di  Sekolah,”  Prosiding Seminar Nasional Linguistik VII, 2019.
[3]  S. Peng et al., “A Survey on Deep Learning for Textual Emotion Analysis in Social Networks,” Digital Communications and Networks, 2021, doi: 10.1016/j.dcan.2021.10.003.
[4]  B. Gaind, V. Syal, and S. Padgalwar, “Emotion Detection and Analysis on Social Media,” Jan. 2019, [Online]. Available: http://arxiv.org/abs/1901.08458
[5]  S. Ni Made and S. Ni Ketut, “Penyimpangan Perilaku Remaja di Perkotaan,” KULTURISTIK: Jurnal Bahasa dan Budaya, vol. 4, no. 2, pp. 51–59, Jun. 2020, doi: 10.22225/kulturistik.4.2.1892.
[6]  M. Fauzan Alamari, “Imigran dan Masalah Integrasi Sosial,” Jurnal Dinamika Global, vol. 5, no. 2, 2020.
[7]  L. Ardiani, H. Sujaini, and T. Tursina, “Implementasi Sentiment Analysis Tanggapan Masyarakat Terhadap Pembangunan di  Kota  Pontianak,”  Jurnal  Sistem  dan  Teknologi  Informasi  (Justin),  vol.  8,  no.  2,  p.  183,  Apr.  2020,  doi: 10.26418/justin.v8i2.36776.
[8]  A. T. Bagus, “Klasifikasi Emosi Pada Teks Menggunakan Metode Deep Learning,” 2022.
[9]  M.  Ihsan,  B.  S.  Negara,  and  S.  Agustian,  “LSTM  (Long  Short  Term  Memory)  for  Sentiment  COVID-19  Vaccine Classification on Twitter,” Digital Zone: Jurnal Teknologi Informasi dan Komunikasi, vol. 13, no. 1, pp. 79–89, May 2022, doi: 10.31849/digitalzone.v13i1.9950.
[10] N.  A.  Hasanah,  N.  Suciati,  and  D.  Purwitasari,  “Pemantauan  Perhatian  Publik  terhadap  Pandemi  COVID-19  melalui Klasifikasi Teks dengan Deep Learning,” Jurnal RESTI (Rekayasa Sistem dan Teknologi Informasi), vol. 5, no. 1, pp. 193–202, Feb. 2021, doi: 10.29207/resti.v5i1.2927.
[11] F. Nurona Cahya et al., “SISTEMASI: Jurnal Sistem Informasi Klasifikasi Penyakit Mata Menggunakan Convolutional Neural Network ( CNN),” SISTEMASI:Jurnal Sistem Informasi, vol. 10, no. 3, pp. 618–626, 2021
[12] O. V. Putra, A. Musthafa, and K. P. Wibowo, “Klasifikasi Ekspresi Teks Berbahasa Jawa Menggunakan Algoritma Long Short  Term  Memory,”  Komputika :  Jurnal  Sistem  Komputer,  vol.  10,  no.  2,  pp.  137–143,  Aug.  2021,  doi: 10.34010/komputika.v11i1.4616.
[13] R. D. W. Santosa, M. A. Bijaksana, and A. Romadhony, “Implementasi Algoritma Long Short-Term Memory (LSTM) untuk Mendeteksi Penggunaan Kalimat Abusive Pada Teks Bahasa Indonesia,” e-Proceeding of Engineering, vol. 8, no. 1, p. 691, Feb. 2021.
[14] E.  Dwi  Pratama,  “Implementasi  Model  Long-Short  Term  Memory  (LSTM)  pada  Klasifikasi  Teks  Data  SMS  Spam Berbahasa Indonesia,” Jul. 2022
[15] S.  Khairunnisa, A.  Adiwijaya, and S. Al Faraby, “Pengaruh Text Preprocessing terhadap Analisis Sentimen  Komentar Masyarakat pada Media Sosial Twitter (Studi Kasus Pandemi COVID-19),” Jurnal Media Informatika BudiDarma, vol. 5, no. 2, p. 406, Apr. 2021, doi: 10.30865/mib.v5i2.2835.
[16] V. Fitriyana, L. Hakim, D. C. R. Novitasari, and A. H. Asyhar, “Analisis Sentimen Ulasan Aplikasi Jamsostek Mobile Menggunakan Metode Support Vector Machine,” Jurnal Buana Informatika, vol. 14, no. 1, pp. 40–49, 2023.
[17] B. Arief, H. Kholifatullah, and A. Prihanto, “Penerapan Metode Long Short Term Memory Untuk Klasifikasi Pada Hate Speech,” Journal of Informatics and Computer Science, vol. 04, 2023.
[18] M. F. Al-Shufi and A. Erfina, “Sentimen Analisis Mengenai Aplikasi Streaming Film Menggunakan Algoritma Support Vector Machine di Play Store,” SEMANTIK ( Seminar Nasional Sistem Informasi dan Manajemen Informatika), Aug. 2021.
[19] Norhikmah and Rumini, “Klasifikasi Peminjaman Buku Menggunakan Neural Network Backpropagation,” Jurnal Sistem Informasi, vol. 9, no. 1, pp. 1–15, 2020.
[20] A.  Agustiana  and  F.  Yuliani,  “Analisis  Stakeholder  dalam  Implementasi  Program  Kartu  Prakerja  dimasa  Pandemi COVID-19 di Kota Pekanbaru,” JIA, vol. 9, no. 3, pp. 166–170, 2021.
[21] Syamsuddin,  “Kepemimpinan  Kepala  Sekolah  dan  Pengembangan  Budaya  di  Sekolah,”  Al  asma:  Journal  of  Islamic Education, vol. 2, no. 1, May 2020.
[22] Lusiani, A. Hendrawan, and S. Wally, “Analisa Kemampuan Siswi SMK Dalam Pengklasifikasian Gejala Abiotik (Sifat Fisika) dan Gejala Biotik serta Kaitannya dengan Bidang Kemaritiman,” Saintara, vol. 4, no. 2, 2020.
[23] D.  K.  A’yun  and  Erman,  “Kemampuan  Siswa  Mengklasifikasi  Kingdom  Animalia  Invertebrata:  Studi  Kasus  di  SMP Negeri 1 Jabon,” PENSA E-JURNAL : PENDIDIKAN SAINS, vol. 7, no. 3, pp. 361–366, Dec. 2019, [Online]. Available: https://jurnalmahasiswa.unesa.ac.id/index.php/pensa/index
[24] A. Nurdin, B. Anggo, S. Aji, A. Bustamin, and Z. Abidin, “Perbandingan Kinerja Word Embedding Word2vec, Glove, dan Fasttext pada Klasifikasi Teks,” Jurnal TEKNOKOMPAK, vol. 14, no. 2, p. 74, 2020.
[25] K.  Rahmata,  “Implementasi  Metode  Word2vec  dan  Vector  Space  Model  pada  Sistem  Temu  Kembali  Informasi Pembelajaran Sirah Nabawiyah,” 2020.

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI: 10.30865/mib.v7i4.6755
[26] H. F. Fadli and A. F. Hidayatullah, “Identifikasi Cyberbullying pada Media Sosial Twitter Menggunakan Metode LSTM dan BiLSTM,” AUTOMATA, vol. 2, no. 1, Jan. 2021.
[27] khairunnisa’, “Prediksi Daya Pembangkit Listrik PV Satu Hari Ke Depan untuk Memudahkan Manajemen Energi pada Sistem Menggunakan Neural Network,” 2020.
[28] A.  Salim,  “Estimasi  Kecepatan  Kendaraan  Melalui  Video  Pengawas  Lalu  Lintas  Menggunakan  Parallel  Line  Model,” 2020.
[29] O. N. Putri, “Implementasi Metode CNN Dalam Klasifikasi Gambar Jamur pada Analisis Image Processing,” 2020.
[30] I. K. Syahputra, F. Abdurrachman Bachtiar, and S. A. Wicaksono, “Implementasi Data Mining untuk Prediksi Mahasiswa Pengambil Mata Kuliah dengan Algoritme Naive Bayes,” Jurnal Pengembangan Teknologi Informasi dan Ilmu Komputer, vol. 2, no. 11, pp. 2548–964, 2018, [Online]. Available: http://j-ptiik.ub.ac.id
[31] I. S. Ardan, J. Sulastri, and A. Rakhmawati, “ANALISIS PERFORMANSI ENTITY MATCHING DENGAN FUZZY WUZZY PADA ARTIKEL FAIRNESS AI,” JURNAL TEKNOINFO, vol. 17, no. 2, pp. 548–556, Jul. 2023, [Online]. Available: https://ejurnal.teknokrat.ac.id/index.php/teknoinfo/index