Cyberspace : Jurnal Pendidikan Teknologi informasi Volume 6, Nomor 2, Oktober 2022, hal. 86-94 ISSN 2598-2079 (print) | ISSN 2597-9671 (online)

## ANALISIS SENTIMEN MENGGUNAKAN ARSITEKTUR LONG

## SHORT-TERM MEMORY (LSTM) TERHADAP FENOMENA CITAYAM FASHION WEEK

## Laina Farsiah, Alim Misbullah, dan Husaini
Jurusan Informatika, Fakultas Matematika dan Ilmu Pengetahuan Alam, Universitas Syiah Kuala, Darussalam, Banda Aceh, Indonesia 23111 E-mail: lainafarsiah@unsyiah.ac.id, misbullah@unsyiah.ac.id, husaini.muhammad@usk.ac.id

## Abstract
Sentiment  analysis  of  the  text  aims  to  recognize  whether  a  text  contains  positive, negative, or neutral emotions. The results of the analysis can be used as a tool for making decisions on an issue. Recently, the Citayam Fashion Week event become an issue that is extremely debated in Indonesia, especially in July 2022 on social media. The issue has motivated us to do sentiment analysis for better making decisions. In our work, the dataset is collected from Indonesian people's tweets with the keywords Citayam  Fashion  Week.  Furthermore,  each  tweet  will  be  labeled  with  a  positive, negative, or neutral class based on the Indonesian lexical. This research produces a model  based  on  Long  Short  Term  Memory  (LSTM)  structure  to  predict  every Indonesian tweet into the category of positive, negative, or neutral sentiment related to public views  and opinions about the Citayam Fashion Week phenomenon. The model accuracy shows that the LSTM obtained good performance which is 88%.
Keywords: sentiment analysis, deep learning, LSTM, tweet, Citayam Fashion Week

## Abstrak
Analisis sentimen pada teks bertujuan untuk melihat sebuah teks mengandung emosi positif,  negatif,  atau  netral.  Hasil  analisis  dapat  digunakan  sebagai  bahan pertimbangan untuk mengambil keputusan  terhadap sebuah isu. Seperti fenomena Citayam  Fashion  Week yang  ramai  diperdebatkan  di  Indonesia,  khususnya  pada bulan Juli 2022, sangat dibutuhkan analisis sentimen terhadap fenomena tersebut. Dataset yang digunakan berasal dari twit masyarakat Indonesia dengan kata kunci Citayam Fashion Week . Selanjutnya, setiap twit akan dilabeli dengan kelas positif, negatif,  atau  netral  berdasarkan  leksikal  bahasa  Indonesia.  Penelitian  ini menghasilkan model yang dapat digunakan untuk memprediksi setiap  twit bahasa Indonesia ke dalam kategori sentimen positif, negatif, atau netral terkait pandangan dan  pendapat  masyarakat  tentang  fenomena Citayam  Fashion  Week .  Metode membangun  model  yang  digunakan,  yaitu Long  Short  Term  Memory (LSTM). Akurasi model yang dihasilkan menggunakan LSTM cukup baik, yaitu sebesar 88%.
Kata Kunci: analisis sentimen, deep learning, LSTM, twit, Citayam Fashion Week

## ANALISIS SENTIMEN MENGGUNAKAN ARSITEKTUR LONG SHORT-TERM

## MEMORY (LSTM) TERHADAP FENOMENA CITAYAM FASHION WEEK

## 1. Pendahuluan
Fenomena Citayam  Fashion  Week pada  bulan  Juli  2022  sedang  ramai diperbincangkan di Indonesia. Citayam Fashion Week merupakan aksi peragaan busana di zebra  cross kawasan  Dukuh  Atas,  Jakarta  Pusat.  Para  remaja  berlenggak-lenggok mengenakan  busana-busana  yang  unik  sambil  menyeberangi  jalan.  Para  remaja  yang meramaikan Citayam  Fashion  Week berasal  dari  daerah  penyangga  Jakarta  seperti Citayam, Bojong Gede, dan Depok.
Pro  dan  kontra  banyak  sekali  terjadi  terkait  fenomena Citayam  Fashion  Week . Banyak  yang  mendukung Citayam  Fashion  Week karena  mereka  yakin  itu  akan memberikan ruang berekspresi untuk anak-anak muda dari keluarga ekonomi menengah ke  bawah.  Banyak  juga  yang  memuji  kreatifitas  mereka  dalam  memadukan  busana. Sebagian pengamat yakin bahwa Citayam Fashion Week ini juga akan berdampak positif untuk industri busana di Indonesia. Hal positif lainnya dari kegiatan tersebut, yaitu para pelaku juga dapat menjadikan hal tersebut sebagai sarana mereka untuk mencari uang, dengan cara mengunggah kegiatan mereka di aplikasi Instagram, Tiktok, dan Youtube.
Banyak juga pihak yang menentang dan mengecam fenomena Citayam Fashion Week itu.  Diantaranya  karena  kehadirannya  cukup  mengganggu  warga  lokal,  karena kegiatan tersebut memanfaatkan jalur trotoar dan penyeberangan jalan untuk peragaan busana. Beberapa juga berkomentar bahwa kegiatan tersebut sangat kental dengan nuansa LGBT . Banyak juga yang meminta agar mereka digusur karena yang dilakukan mereka sangat tidak pantas, seperti pakaian yang sangat terbuka dan pergaulan bebas. Namun ada juga  yang  miris  karena  mereka  rata-rata  masih  berusia  anak-anak  dan  remaja  yang seharusnya masih dalam pendidikan, namun karena kondisi ekonomi terpaksa harus putus sekolah. Hal negatif lainnya yang banyak diprotes, yaitu karena sampah yang dihasilkan juga sangat banyak dari kegiatan tersebut.
Berbagai  pendapat  dan  komentar  terus  bermunculan,  baik  dari  pihak  yang mendukung  maupun  yang  menolak.  Pemerintah  juga  dituntut  untuk  mengambil keputusan  cepat  terhadap  fenomena  ini.  Diperlukan  analisis  sentimen  untuk  melihat tanggapan  masyarakat  terhadap  femona Citayam  Fashion  Week tersebut.  Analisis sentimen merupakan salah satu bidang dari Natural Languange Processing (NLP) yang membangun sistem untuk mengenali dan mengekstraksi opini dalam bentuk teks. Kami akan  mengambil  data Twitter  mengenai pendapat  pengguna  terkait  fenomena Citayam Fashion  Week .  Data  dari Twittrer  tersebut  diklasifikasikan  ke  dalam  3  (tiga)  kategori, yaitu positif, negatif, dan netral berdasarkan isi atau maksud dari postingan tersebut.
Banyak penelitian baru-baru ini yang melakukan analisis sentimen terhadap topik tertentu  berdasarkan  komentar  masyarakat  Indonesia  pada  media  online.  Pada  tahun 2020,  Rahmadan  [1]  melakukan  analisis  sentimen  terhadap  kasus  bencana  banjir  di Jakarta menggunakan metode Latent Dirichlet Allocation (LDA). Zuriel [2] menganalisis tanggapan  masyarakat  terhadap  kebijakan  pemerintah  selama  COVID-19,  yaitu penerapan Pembatasan Sosial Berskala Besar atau yang dikenal PSBB. Widiantoro [3] menganalisis ulasan pengguna terhadap layanan teknologi keuangan, khususnya layanan OVO pada tahun 2021.
Analisis sentimen terhadap BPJS Kesehatan juga pernah dilakukan oleh Dikiyanti dkk.[4] baru-baru ini berdasarkan data yang diperoleh dari Twitter. Rintyarna [5] telah melakukan  analisis  sentimen  terhadap  pandangan  masyarakat  Indonesia  terhadap makanan organik selama pandemic COVID-19. Selama pandemic COVID-19, juga telah dilakukan analisis sentimen terhadap penyedia layanan internet [6].
Sentimen  analisis  tersebut  sangat  membantu  dalam  proses  pengambilan
keputusan.  Pengambil  keputusan  tidak  perlu  menghabiskan  banyak  waktu  untuk mewawancarai banyak orang untuk melihat pendapat secara umum. Saat ini banyak sekali masyarakat  yang  mengungkapkan  opininya  melalui  media  sosial.  Para  peneliti  dapat memperoleh  data  tersebut  dengan  mudah  dan  dapat  menganalisis  sentimen  untuk mendapatkan gambaran umum.
Pada  penelitian  ini,  kami  menggunakan  metode Long  Short  Term  Memory (LSTM) karena metode ini sudah terbukti dapat bekerja dengan baik untuk menganalisis sentimen pada data teks [7]. Penelitian ini menghasilkan model yang dapat digunakan untuk  memprediksi  setiap  twit  bahasa  Indonesia  ke  dalam  kategori  sentimen  positif, negatif, atau netral terkait pandangan dan pendapat mereka tentang fenomena Citayam Fashion  Week .  Hasil  prediksi  dapat  digunakan  untuk  bahan  pertimbangan  mengenai langkah apa yang harus dilakukan terhadap Citayam Fashion Week.

## 2. Kajian Pustaka
Analisis  sentimen  pada  teks  bertujuan  untuk  melihat  apakah  sebuah  teks mengandung emosi  positif  ataupun  negatif. Analisis  sentimen  dalam  bahasa  Indonesia sudah  banyak  dilakukan  sebelumnya.  Analisis  sentimen  dilakukan  untuk  melihat pendapat masyarakat yang disalurkan melalui media online dengan topik khusus, seperti topik bencana banjir di Jakarta, kebijakan pemerintah melakukan PSBB, pelayanan OVO, BPJS Kesehatan, makanan organik, dan pelayanan penyedia internet selama COVID-19 [1]–[6].
Analisis sentimen berdasarkan topik tertentu khususnya menggunakan data dari Twitter  juga  sangat  sering  diimplementasikan  baik  dalam  bahasa  Indonesia,  bahasa Inggris, maupun bahasa lainnya. Seperti yang dilakukan oleh Kim dkk. [8] pada tahun 2016,  mereka  menggunakan  data  Twitter  bahasa  Inggris  untuk  menganalisis  sentimen masyarakat terhadap virus Ebola. Begitu juga dengan Suresha dkk. [9] pada tahun 2021 juga melakukan analisis sentimen pada data Twitter bahasa Inggris dengan menggunakan topik kendaraan listrik. Alayba dkk.[10] pada tahun 2017 melakukan analisis sentimen dari data Twitter bahasa Arab terhadap topik pelayanan kesehatan.
Banyak  metode  yang  telah  diimplementasikan  untuk  mengetahui  sentimen  dari sebuah data teks, contohnya metode Latent Dirichlet Allocation (LDA) [11]–[14]. LDA adalah  sebuah  metode  untuk  mendeteksi  topik-topik  yang  ada  pada  koleksi  dokumen beserta proporsi kemunculan topik tersebut, baik di koleksi maupun di dokumen tertentu. LDA  juga  mampu mengasosiasikan  kata-kata  yang ada  pada  dokumen  dan  koleksi  ke topik tertentu.
Teknik pengklasifikasian sentimen ke dalam positif dan negatif yang digunakan pada penelitian-penelitian sebelumnya ada yang berupa Machine Learning dan ada pula yang  menggunakan Deep  Learning. Algoritma  klasifikasi  dengan  teknik Machine Learning yang  digunakan  pada  penelitian  sebelumnya,  yaitu  algoritma Support  Vector Machine (SVM) dan Naïve Bayes [2], [15]. Dalam beberapa tahun terakhir, deep learning telah dipakai dalam berbagai dunia industri  dan  akademis  karena  kinerjanya  yang  sangat  baik.  Metode Long  Short  Term Memory (LSTM) merupakan salah satu metode deep learning yang banyak diaplikasikan untuk melihat sentimen pada data teks[15]–[18]. Kami menggunakan Long Short Term Memory (LSTM) untuk menganalisis sentimen pada data Twitter dengan topik Citayam Fashion  Week karena  saat  ini  LSTM  merupakan Deep  Learning yang  paling  baik kinerjanya dalam menangani klasifikasi sentimen pada data teks [7].

## ANALISIS SENTIMEN MENGGUNAKAN ARSITEKTUR LONG SHORT-TERM

## MEMORY (LSTM) TERHADAP FENOMENA CITAYAM FASHION WEEK
LSTM  berkerja  dengan  membangun  model  yang  terdiri  dari  beberapa  lapisan, Masing-masing lapisan mengambil input dari yang lapisan sebelumnya dan memberikan output kepada lapisan berikutnya. Lapisan pertama mengambil urutan numerik sebagai input , dan lapisan terakhir memberikan label prediksi sebagai output .

## 3. Metode Penelitian
A. Data Crawling
Data  yang  digunakan  dalam  penelitian  ini  berasal  dari  cuitan  masyarakat Indonesia melalui sosial media Twitter. Data diambil dengan cara crawling menggunakan kata kunci Citayam Fashion Week pada bulan Juli 2022. Proses crawling menggunakan bantuan Library Twint pada Python. Data diambil dengan konfigurasi seperti ditunjukkan pada gambar 1.
Gambar 1. Konfigurasi Twint pada proses crawling
Data  yang  berhasil  didapat  dari  proses crawling tersebut  sejumlah  7.554  twit. Seluruhnya  merupakan  twit  bahasa  Indonesia  yang  menyebut Citayam  Fashion  Week . Gambar  2  menunjukkan  beberapa  contoh  data  twit  berbahasa  Indonesia  yang  berhasil didapatkan setelah proses crawling . Setelah data twit dikumpulkan, selanjutnya dilakukan proses pembersihan data twit untuk dijadikan data training .
Gambar 2. Contoh twit dengan kata kunci Citayam Fashion Week

## B. Persiapan Data Training
Proses  persiapan  data  twit  dimulai  dengan  membersihkan  semua stopword, simbol,  angka, username ,  RT, hashtag ,  tanda  baca,  url,  dan emoticon. Kemudian dilakukan proses stemming , yaitu merubah setiap kata menjadi kata dasarnya. Setelah twit dibersihkan,  setiap  twit  akan  dilabeli  dengan  positif,  negatif,  atau  netral  berdasarkan kamus leksikal.
Penelitian ini menggunakan sentimen leksikal bahasa Indonesia yang dibuat oleh
Koto dkk. [19] pada tahun 2018. Leksikal tersebut terdiri dari 3.609 kata positif dan 6.609 kata negatif. Setiap kata positif dilabeli dengan skor 1 sampai 5 berdasarkan tingkat level positifnya. Begitu juga dengan kata negatif dilabeli dengan skor -1 sampai -5 berdasarkan tingkat negatifnya.
Proses penentuan setiap twit mengandung sentimen positif, negatif, atau netral, yaitu dengan cara melihat bobot pada kamus leksikal [19] dari setiap kata dalam sebuah twit. Kemudian seluruh bobot kata pada twit dijumlahkan. twit yang memiliki skor lebih besar  dari  nol  dikategorikan  ke  dalam  sentimen  positif,  twit  yang  memiliki  skor lebih kecil dari nol dikategorikan ke dalam sentimen negatif, dan twit yang memiliki skor sama dengan nol dikategorikan ke dalam sentimen netral. Setelah proses penlabelan sentimen pada  setiap  twit,  dataset  untuk  penelitian  ini  mengandung  940  twit  positif,  6.291  twit negatif, dan 323 twit netral seperti ditunjukkan pada gambar 3.

## Gambar 3. Persentase sentimen pada dataset
Berdasarkan  Gambar  3  terlihat  bahwa,  terdapat  83,3%  twit  yang  mengandung sentimen  negatif,  sedangkan  twit  yang  mengandung  sentiment  positif  hanya  12,4%. Ternyata  lebih  banyak  masyarakat  yang  menulis  twit  tentang Citayam  Fashion  Week dengan  sentimen  negatif  berdasarkan  proses  pelabelan  dengan  leksikal.  Gambar  4 menunjukkan wordcloud dari twit dengan kata kunci Citayam Fashion Week.
Gambar 4. Wordcloud dari twit-twit dengan kata kunci Citayam Fashion Week Negatif 83% Positif 13% Netral 4%

## ANALISIS SENTIMEN MENGGUNAKAN ARSITEKTUR LONG SHORT-TERM

## MEMORY (LSTM) TERHADAP FENOMENA CITAYAM FASHION WEEK
Setelah dataset yang berupa twit dilabeli dengan label sentimen positif, negatif, dan  netral,  selanjutnya  akan  dibangun  model  klasifikasi.  Model  klasifikasi  yang digunakan dalam membangun model sentimen untuk kata kunci Citayam Fashion Week ini menggunakan metode Long Short Term Memory (LSTM).

## C. Struktur LSTM
Pada penelitian ini, struktur Long Short-Term Memory (LSTM) digunakan untuk membangun  model  klasifikasi  terhadap  dataset  yang  telah  dipersiapkan  sebelumnya. Struktur LSTM terdiri dari beberapa layer yang saling terhubung berdasarkan langkah waktu yang ada pada setiap data yang menjadi inputan seperti yang terlihat pada Gambar 5.  Selain  itu,  struktur  LSTM  mampu  menyimpan  informasi  dari  proses training pada tahapan  sebelumnya  dan  menghilang  informasi  yang  tidak  diperlukan  dari  tahapan sebelumnya  menggunakan  gerbang  kontrol,  yaitu forget  gate .  Penggunaan  gerbang tersebut pada struktur LSTM dapat menghindari terjadinya vanishing/exploding gradient .

## Gambar 5. Struktur LSTM

## 4. Eksperimen dan Hasil
Pada penelitian ini, eksperimen dimulai dengan membagi dataset menjadi 2 (dua) bagian, yaitu training data dan testing data. Jumlah training data yang digunakan adalah 80% dari total dataset atau sebanyak 6.043 dan jumlah testing data adalah 20% dari total dataset  atau  sebanyak  1.511.  Tahapan  selanjutnya,  yaitu  melakukan  konfigurasi hyperparameter yang akan digunakan. Beberapa hyperparameter yang akan disesuaikan diantaranya optimizer , epoch , learning rate dan batch size seperti yang ditampilkan pada Tabel 1 dan Tabel 2. Selain itu, jumlah hidden unit dan embed dimension juga disesuaikan untuk  membangun  model  klasifikasi.  Pada  tahapan  pertama,  proses  melatih  model dilakukan dengan menggunakan konfigurasi tetap untuk optimizer , epoch , dropout dan hidden unit seperti yang ditampilkan pada Tabel 1.  Sedangkan, nilai batch size , learning rate , embed dimension akan disesuaikan untuk setiap model yang dilatih. Model dilatih dengan  menggunakan framework  Tensorflow  2 yang  memiliki  struktur  LSTM  seperti yang  diperlihatkan  pada  Gambar  6.  Struktur  LSTM  yang  digunakan  memiliki  jumlah bobot (parameter) sebanyak 353.219 dengan output layer sebanyak 3 (tiga) kelas, yaitu positif, negatif, dan netral.
Gambar 6. Struktur LSTM pada Tensorflow 2
Pada  Tabel  1,  hasil  akurasi  terbaik  adalah  88%  yang  diperoleh  dengan menggunakan konfigurasi hyperparameter tidak berubah, yaitu adam sebagai optimizer, jumlah epochs sebanyak  50,  persentase dropout sebesar  0,2  dan  konfigurasi hyperparameter diperbaharui, yaitu batch size sebanyak 128, learning rate sebesar 0,001 dan embed dimension sebesar 64. Proses pelatihan setiap model dilakukan sebanyak 3 (tiga) kali untuk memastikan bahwa akurasi yang didapatkan adalah sama atau tidak jauh berbeda pada setiap proses. Meskipun demikian, akurasi model lain yang diperoleh juga tidak jauh berbeda dengan menggunakan konfigurasi yang sama.
Tabel 1. Konfigurasi Batch Size, Learning Rate , dan Embed Dimension
Konfigurasi Batch Size Learning Rate Embed Dimension Akurasi Optimizer: Adam Epoch: 50 Dropout: 0,2 Hidden Unit: 32
32
0,01 32 0,8628 64 0,8496 0,001 32 0,8711 64 0,8777 0,0001 32 0,8430 64 0,8430 64 0,01 32 0,8744 64 0,8529 0,001 32 0,8760 64 0,8744 0,0001 32 0,8628 64 0,8595 128 0,01 32 0,8628 64 0,8678 0,001 32 0,8744 64 0,8810 0,0001 32 0,8628 64 0,8612

## ANALISIS SENTIMEN MENGGUNAKAN ARSITEKTUR LONG SHORT-TERM

## MEMORY (LSTM) TERHADAP FENOMENA CITAYAM FASHION WEEK
Selanjutnya,  konfigurasi hyperparameter yang  tetap  pada  proses  membangun model  sebelumnya  akan  diperbaharui,  sedangkan  konfigurasi hyperparameter yang berubah  akan  diatur  menjadi  tetap  seperti  yang  terlihat  pada  Tabel  2.  Pada  proses melatihan  model  ini,  hasil  akurasi  terbaik  adalah  88%  yang  juga  diperoleh  dengan konfigurasi yang sama dengan proses sebelumnya.
Tabel 2. Konfigurasi Optimizer, Hidden Unit, dan Epoch Konfigurasi Optimizer Hidden Unit Epoch Akurasi Batch size: 128 Learning Rate: 0,001 Embed Dimension: 64 Dropout: 0,2
Adam 16 50 0,8645 100 0,8760 32 50 0,8810 100 0,8711 64 50 0,8744 100 0,8694 RMSprop 16 50 0,8413 100 0,8479 32 50 0,8711 100 0,8479 64 50 0,8744 100 0,8595

## 5. Kesimpulan
Pada  penelitian  ini,  model  dilatih  menggunakan  beberapa  konfigurasi hyperparameter pada  struktur  LSTM.  Model  terbaik  yang  dihasilkan  dari  proses pelatihan  sangat  berpengaruh  dengan  konfigurasi  dan  jumlah  dataset  yang  digunakan, Model yang dibangun dengan struktur LSTM memiliki akurasi yang cukup baik untuk dataset yang berasal dari twit dengan kata kunci C itayam Fashion Week . Pada penelitian kedepan, penambahan dataset untuk setiap kelas sangat diperlukan sehingga jumlah data pada setiap kelas menjadi lebih seimbang.

## References
[1] M. Choirul Rahmadan, A. Nizar Hidayanto, D. Swadani Ekasari, B. Purwandari, and  Theresiawati,  “Sentiment  Analysis  and  Topic  Modelling  Using  the  LDA Method related to the Flood Disaster in Jakarta on Twitter,” Proc. - 2nd Int. Conf. Informatics, Multimedia, Cyber, Inf. Syst. ICIMCIS 2020 , pp. 126–130, Nov. 2020.
[2] H.  P.  P.  Zuriel  and A.  Fahrurozi,  “Implementasi Algoritma  Klasifikasi  Support Vector Machine Untuk Analisa Sentimen Pengguna Twitter Terhadap Kebijakan Psbb,” J. Ilm. Inform. Komput. , vol. 26, no. 2, pp. 149–162, 2021.
[3] A. D. Widiantoro, A. Wibowo, and B. Harnadi, “User Sentiment Analysis in the Fintech  OVO  Review  Based  on  the  Lexicon  Method,” 2021  6th  Int.  Conf. Informatics Comput. ICIC 2021 , 2021.
[4] T. D. Dikiyanti, A. M. Rukmi, and M. I. Irawan, “Sentiment analysis and topic modeling  of  BPJS  Kesehatan  based  on  twitter  crawling  data  using  Indonesian Sentiment Lexicon and Latent Dirichlet Allocation algorithm,” J. Phys. Conf. Ser. ,
vol. 1821, no. 1, Mar. 2021.
[5] B.  S.  Rintyarna,  “Mapping  acceptance  of  indonesian  organic  food consumption under COVID-19 pandemic using sentiment analysis of Twitter dataset,” Journal of Theoretical and Applied Information Technology , 2021. https://www.researchgate.net/publication/351990259_Mapping_acceptance_of_in donesian_organic_food_consumption_under_COVID-
19_pandemic_using_sentiment_analysis_of_Twitter_dataset  (accessed  Jul.  27, 2022).
[6] B. S. Rintyarna et al. , “Modelling Service Quality of Internet Service Providers during  COVID-19:  The  Customer  Perspective  Based  on  Twitter  Dataset,” Informatics , vol. 9, no. 1, Mar. 2022.
[7] Dr. G. S. N. Murthy, Shanmukha Rao Allu, Bhargavi Andhavarapu, and Mounika Bagadi, Mounika Belusonti, “Text based Sentiment Analysis using LSTM,” Int. J. Eng. Res. , vol. V9, no. 05, May 2020.
[8] E. H. J. Kim, Y. K. Jeong, Y. Kim, K. Y. Kang, and M. Song, “Topic-based content and sentiment analysis of Ebola virus on Twitter and in the news,” J. Inf. Sci. , vol. 42, no. 6, pp. 763–781, Dec. 2016.
[9] H. P. Suresha and K. Kumar Tiwari, “Topic Modeling and Sentiment Analysis of Electric Vehicles  of Twitter  Data,” Asian  J.  Res.  Comput.  Sci. ,  pp.  13–29,  Oct. 2021.
[10]  A. M. Alayba, V. Palade, M. England, and R. Iqbal, “Arabic language sentiment analysis on health services,” pp. 114–118, Oct. 2017.
[11]  S. Poria, I. Chaturvedi, E. Cambria, and F. Bisio, “Sentic LDA: Improving on LDA with semantic similarity for aspect-based sentiment analysis,” Proc. Int. Jt. Conf. Neural Networks , vol. 2016-October, pp. 4465–4473, Oct. 2016.
[12]  F. Mazzoni, V. Marsili, S. Alvisi, and  al -, “Latent Dirichlet Allocation (LDA) for Sentiment Analysis Toward Tourism Review in Indonesia,” J. Phys. Conf. Ser. , vol. 801, no. 1, p. 012073, Jan. 2017.
[13]  I.  R.  Putri  and  R.  Kusumaningrum,  “Latent  Dirichlet  Allocation  (LDA)  for Sentiment Analysis Toward Tourism  Review  in  Indonesia,” Journal  of  Physics: Conference Series , 2017. https://iopscience.iop.org/article/10.1088/1742- 6596/801/1/012073/meta (accessed Jul. 28, 2022).
[14]  J. Ye, X. Jing, and J. Li, “Sentiment Analysis Using Modified LDA,” Lect. Notes Electr. Eng. , vol. 473, pp. 205–212, 2018.
[15]  M. Tripathi, “Sentiment Analysis  of  Nepali  COVID19 Tweets  Using  NB,  SVM AND LSTM,” J. Artif. Intell. Capsul. Networks , 2021.
[16]  P. K. Jain, V. Saravanan, and R. Pamula, “A Hybrid CNN-LSTM: A Deep Learning Approach  for  Consumer  Sentiment Analysis  Using  Qualitative  User-Generated Contents,” Trans.  Asian  Low-Resource  Lang.  Inf.  Process. ,  vol.  20,  no.  5,  Jul. 2021.
[17]  P. M. Sosa and C. Yang, “Twitter Sentiment Analysis using combined LSTM-CNN Models Related papers Recent Trends in Deep Learning Based Nat ural Language Processing,” 2017.
[18]  S. Wen et al. , “Memristive LSTM Network for Sentiment Analysis,” IEEE Trans. Syst. Man, Cybern. Syst. , vol. 51, no. 3, pp. 1794–1804, Mar. 2021.
[19]  F.  Koto  and  G. Y.  Rahmaningtyas,  “Inset  lexicon: Evaluation  of  a  word  list  for Indonesian sentiment analysis in microblogs,” Proc. 2017 Int. Conf. Asian Lang. Process. IALP 2017 , vol. 2018-Janua, pp. 391–394, Feb. 2018.