Terbit online pada laman web jurnal: http://journal.isas.or.id/index.php/JACOST

## JOURNAL OF APPLIED COMPUTER SCIENCE AND TECHNOLOGY (JACOST)
Vol. 4 No. 1 (2023) 65 – 74 | ISSN: 2723-1453 (Media Online)
Systematic Literature Review: Analisa Sentimen Masyarakat terhadap Penerapan Peraturan ETLE
Muhammad Syiarul Amrullah 1 , Syafrial Fachri Pane 2
1,2 Sekolah Vokasi, Sarjana Terapan Teknik Informatika, Universitas Logistik dan Bisnis Internasional
1 syiarul45@gmail.com, 2 syafrial.fachri@ulbi.ac.id*

## Abstract
This study examines the efforts to develop a model for analyzing public sentiment regarding applying ETLE (Electronic Traffic Law  Enforcement)  regulations.  The  method  used  is  the  systematic  literature  review.  A  systematic  literature  review  (SLR) consists of three stages: planning, conducting, and reporting. The planning stage is the determination of the SLR procedure. This  stage  includes  preparing  topics,  research  questions,  article  search  criteria  &  inclusion  and  exclusion  criteria.  The conducting stage, namely the implementation, includes searching for articles and filtering articles. The reporting stage is the final stage of SLR. This stage includes writing the SLR results according to the article format. The explanation follows: First, hybrid is the most widely used method in developing sentiment analysis models. Apart from hybrid, several methods are used to  develop  sentiment  analysis  models,  including  multi-task,  deep,  and  machine  learning.  Each  has  its  advantages  and disadvantages  in  the  development  of  sentiment  analysis  models.  Second, this study  shows the development of a  model  with superior performance, namely using XGBoost as a sentiment analysis model, and the stages it goes through are preprocessing data, handling imbalanced data, and optimizing the model. Therefore, the model for analyzing public sentiment regarding the application of ETLE regulations can be an option for hybrid methods, multi-task learning, deep learning, machine learning, and  the  XGBoost  model  to  obtain  superior  performance  with  preprocessing  data  stages,  handling  imbalanced  data  and optimization models.
Keywords: Sentiment Analysis , Systematic Literature Review , Machine Learning, Natural Language Processing, ETLE

## Abstrak
Penelitian  ini  bertujuan  untuk  mengkaji  upaya  yang  dilakukan  dalam  mengembangkan  model  analisa  sentimen  masyarakat terhadap  penerapan  peraturan  ETLE ( Electronic  Traffic  Law  Enforcement ) .  Metode  yang  digunakan  yaitu systematic literature review. Systematic literature review (SLR) terdiri dari tiga tahap yaitu planning, conducting dan reporting . Tahap planning yaitu penetapan prosedur SLR. Tahap ini meliputi penyusunan topik, research question , kriteria pencarian artikel & kriteria  inklusi  dan  ekslusi.  Tahap conducting yaitu  pelaksanaan  meliputi  pencarian  artikel  dan  filterisasi  artikel.  Tahap reporting yaitu  tahapan  akhir  dalam  SLR.  Tahap  ini  meliputi  penulisan  hasil  SLR  sesuai  dengan  format  artikel.  Adapun penjelasannya  sebagai  berikut:  pertama, hybrid merupakan  metode  yang  paling  banyak  digunakan  dalam  mengembangkan model  analisa  sentimen.  Selain hybrid ,  terdapat  beberapa  metode  yang  digunakan  dalam  mengembangkan  model  analisa sentimen, antara lain yaitu multi-task learning, deep learning dan machine learning . masing-masing memiliki keunggulan dan kekurangan tersendiri dalam pengembangan model analisa sentimen. Kedua, penelitian ini menunjukan pengembangan model dengan  kinerja  unggul  yaitu  menggunakan  XGBoost  sebagai  model  analisa  sentimen  dan  tahapan  yang  dilalui  yaitu preprocessing  data,  handling  imbalanced  data dan optimization  model .  Maka  dari  itu,  model  analisa  sentimen  masyarakat terhadap  penerapan  peraturan  ETLE  dapat  menjadi  pilihan  untuk  menggunakan  metode hybrid,  multi-task  learning,  deep learning,  machine  learning dan  model  XGBoost  untuk  mendapatkan  kinerja  unggul  dengan  tahapan preprocessing  data, handling imbalanced data dan optimization model .
Kata kunci: Analisis Sentimen, Systematic Literature Review , Machine Learning, Natural Language Processing, ETLE

## 1. Pendahuluan
ETLE ( Electronic Traffic Law Enforcement ) merupakan sistem penegakan hukum dan regulasi tertib berlalu  lintas  dengan  penggunaan  teknologi  untuk membuat  pengendara  merasa  lebih  aman  dalam berkendara [1]. ETLE mewujudkan berlalu lintas yang aman  dengan  menangkap  pelanggar  lalu  lintas  dan
memberikan  tilang  kepada  pelanggar  [2].  ETLE menggunakan kamera dan alat elektronik lainnya untuk mengambil gambar dan  data  dari  pelanggar lalu  lintas [3].  Kamera  dan  sensor  induksi  magnetik  digunakan untuk  mendeteksi  dan  mengambil  gambar  dari pelanggar [4]. Sensor LDR ( Light Dependent Resistor ) dan  sensor  laser  juga  digunakan  untuk  mendeteksi pelanggaran pada lampu merah untuk pengendara yang
Journal of Applied Computer Science and Technology (JACOST) Vol. 4 No. 1 (2023)
melewati zebra  cross [5].  Hasilnya,  gambar  dan  data pelanggar  yang  disimpan akan  di integrasikan  dengan Automatic  Number Plate  Recognition (ANPR) System sebagai management  traffic  fines .  ANPR  telah terintegrasi  dengan  kepolisian,  kejaksaan,  bank, kementrian keuangan dan catatan elektronik pelanggar lalu lintas.
Impelementasi berhasil merubah kebiasaan pengemudi, seperti  di  pangkalpinang  [6].  Selain  pangkalpinang, Adapun  beberapa  studi  yang  menunjukan  ETLE memiliki  efektifitas  dan  keberhasilan  tinggi,  seperti: penelitian  pada  kota  pekanbaru,  polrestabes  semarang dan  wilayah  hukum  kepolisian  resor  bojonegoro  [7]– [9].  Namun,  ada  beberapa  studi  yang  menunjukan bahwa  ETLE  belum  efektif  dikarenakan  kurangnya kesadaran  masyarakat  dalam  patuh  aturan  saat berkendara  di  jalan  raya,  kurangnya  peralatan  kamera dan data valid untuk deteksi pelanggar lalu lintas [10]. Adanya  perbedaan  hasil  menunjukan  bahwa  dari masing-masing  studi  tidak  bisa  digeneralisir  untuk setiap  daerah  sehingga  dapat  menjadi  gap  pada penelitian yang dilakukan. Selain itu, terdapat gap lain yaitu,  penelitian  hanya  mengukur  efektifitas  program dengan  beberapa  kriteria  sehingga  tidak  mencakup aspek-aspek lainnya. Maka dari itu, artikel ini bertujuan untuk mengisi gap tersebut dengan analisa sentimen.
Analisa  sentimen  merupakan  proses  mengidentifikasi, mengekstrak,  dan  mengevaluasi  emosi  atau  pendapat yang  disampaikan  dalam  sebuah  teks  dengan pendekatan NLP ( Natural Language Processing ) [11]. Analisa sentimen dapat digunakan untuk menganalisis seluruh  opini  di  dunia  tanpa  batasan  melalui  berbagai platform  media  sosial  dan  internet,  hal  ini  menjadi alasan  penting  kenapa  harus  analisa  sentimen. Perkembangan  Ilmu  pengetahuan  dan  teknologi  telah merubah cara manusia dalam berkomunikasi, terhubung dan  berbagi  informasi.  Media  sosial  merupakan  salah satu  teknologi  yang  paling  berkembang  dan  banyak digunakan dalam berbagi informasi dan berkomunikasi [12].  Pertumbuhan  pengguna  media  sosial  meningkat pesat  dengan  2.77  miliar  pengguna  media  sosial  aktif diseluruh  dunia  sejak  2019  [13].  Pertumbuhan pengguna  media  sosial  berbanding  lurus  dengan peningkatan  informasi  yang  dibagikan  [14].  Twitter merupakan salah satu media sosial dengan komunikasi yang  baik  diantara  pengguna.  Twitter  memberikan layanan  kepada  penggunanya  untuk  mengirim  dan mengekspresikan  opiniya  melalui  media  sosial  [15]. Banyaknya pengguna  yang  mengekspresikan opininya dapat dijadikan sebagai data sentimen.
Adapun  kumpulan  penelitian  terkait  analisa  sentimen terhadap  isu-isu  sosial  di  media  sosial,  seperti  analisa sentimen dilakukan untuk menganalisa opini masyarakat  indonesia  terhadap  kebijakan  PPKM (pemberlakuan pembatasan kegiatan masyarakat) pada media  sosial  twitter,  analisa  sentimen  masyarakat terhadap vaksinasi covid dan analisa sentimen terhadap
harga kenaikan dasar listrik [16]–18]. Berdasarkan tiga penelitian  tersebut,  menunjukan  bahwa  analisa sentimen dapat mengisi gap terkait terbatasnya lingkup penelitian dengan analisa sentimen melalui sosial media untuk menganalisa opini masyarakat indonesia. Analisa sentimen  yang  dilakukan  tiga  penelitian  sebelumnya termasuk  dalam  konteks machine learning yang  mana menggunakan  metode  seperti naive  bayes  &  decision tree . Machine  learning merupakan  cabang  dari  ilmu dari artificial  intelligence dengan  fokus  pembelajaran komputer secara otomatis dengan data [19].
Analisa  sentimen  dengan machine  learning memiliki beberapa  keuntungan  sebagai  berikut:  akurasi  tinggi, penghematan  waktu  dan  biaya  dan  kemampuan memproses bahasa yang kompleks [20]. Maka dari itu, penelitian  ini  dilakukan  dalam  konteks machine learning .  Sebelum  melakukan  analisa  sentimen terhadap  masyarakat  terkait  ETLE  perlu  dilakukan literature review untuk menemukan metode yang tepat, menemukan  gap  dalam  penelitian  sebelumnya, memahami  teori  dan  meningkatkan  kualitas  penelitian [21].  Penelitian  ini  memiliki  kontribusi  terhadap pengembangan  analisa  sentimen  dengan  eksplorasi terkait metode analisa sentimen yang banyak digunakan dan mengetahui pengembangan model analisa sentimen untuk  menganalisa  opini  terkait  penerapan  peraturan ETLE,  sehingga  dapat  mengembangkan  model  yang dapat mengisi gap pada model yang ada. Penelitian ini megumpulkan  data  tahun  publikasi,  variabel,  negara sumber  dataset, metode,  model  dan evaluasi  performa atau matriks (akurasi, presisi, recall dan F1). Penelitian ini dirancang dengan penulisan sebagai berikut: Bagian 1,  menjelaskan  latar  belakang  penelitian  meliputi masalah dan solusi dalam penelitian, gap dari penelitian sebelumnya  dan  kontribusi  dari  penelitian.  Bagian  2 meliputi  penjelasan  tahapan  pada  penelitian  dan penerapan  metode  penelitian.  Bagian  3  meliputi penjelasan hasil dan pembahasan penelitian.

## 2. Metode Penelitian
Topik  pada  penelitian  ini  adalah  analisa  sentimen masyarakat  terhadap  ETLE  ( Electronic  Traffic  Law Enforcement ).  Berikut  merupakan  beberapa research question pada  penelitian  ini:  pertama,  (RQ1)  apa metode  yang  banyak  digunakan  dalam  menganalisa sentimen?.  Kedua,  (RQ2)  membangun  model  dengan kinerja  unggul?.  Berdasarkan  hasil  studi  literatur, metode yang digunakan untuk meninjau penelitian yaitu Systematic  Literature  Review (SLR),  dikarenakan metode  ini  dapat  melakukan  pencarian  literatur menyeluruh  dan  komprehensif  terhadap  studi  yang relevan  dengan  langkah  terdokumentasi  dengan  baik [22]. Systematic Literature Review (SLR) adalah suatu metode  untuk  secara  sistematis  mengidentifikasi, mengevaluasi  dan  meringkas  hasil  penelitian  yang dilakukan dalam bidang tertentu [23]. Tujuannya adalah untuk memberikan bukti yang tepat dan obyektif dalam bidang  tertentu  [24].  SLR  memiliki  tiga  tahap  yaitu
Journal of Applied Computer Science and Technology (JACOST) Vol. 4 No. 1 (2023)
tahap planning,  conducting  &  reporting. Tahap planning merupakan  tahapan  perencanaan  yang dilakukan sebelum mencari artikel, seperti menentukan keyword , database  article, kriteria  inklusi  dan  kriteria ekslusi [25]. Setelah tahap planning , selanjutnya tahap conducting .  Tahap conducting merupakan  tahap pelaksanaan dari SLR, dimulai dengan pencarian artikel dan screening artikel  dengan  ketentuan  pada  tahap planning [26].  Setelah  tahap conducting ,  maka dilanjutkan dengan tahapan reporting . Tahap reporting merupakan  tahap  akhir  pada  SLR  yang  meliputi penulisan  temuan  penelitian  secara  sistematis  [27]. PRISMA  ( Preferred  Reporting  Items  for  Systematic Reviews  and  Meta-Analyses )  digunakan  sebagai pedoman dalam melakukan SLR. PRISMA merupakan seperangkat  pedoman  berdasarkan  bukti  untuk melaporkan  meninjau  secara  sistematis  dan  meta analisis  [28].  PRISMA  bertujuan  meningkatkan transparansi  dan  kelengkapan  laporan  penelitian  [29]. PRISMA  memiliki  empat  tahap  dalam  meninjau literatur  yaitu identification , screening,  eligibility dan included record studies [30].
Identification pada  PRISMA  merujuk  pada  tahapan identifikasi  penelitian  yang  relevan  atau  sumber  data yang  termasuk  kedalam systematic  review. Tahap  ini meliputi  pemilihan database , search  terms dan filter duplicated papers . Database Google Scholar digunakan pada  penelitian  ini  sebagai  sumber  pencarian  artikel. Pengumpulan  literatur  menggunakan tools  publish  or perish (POP),  sebagai tools bantuan  dalam  mencari jurnal. Publish  or  perish merupakan  perangkat  lunak untuk  membantu  para  peneliti  dalam  memperoleh informasi  tentang  kinerja  publikasi  mereka  dan melakukan  pencarian  literatur.  POP  dapat  melakukan pencarian  berdasarkan  rentang  tahun  publikasi  artikel dan keyword .  Penelitian  ini  menggunakan  rentang waktu  2018  sampai  dengan  2023  dan keyword yang digunakan  adalah  “ Sentiment  Analysis ”,  “ machine learning ”  &  “ sentiment  analysis  using  machine learning ”.
Setelah tahap identification, selanjutnya tahap screening. tahap  ini  melaksanakan screening dari artikel  yang  telah  dikumpulkan  pada identification . Screening dilakukan  berdasarkan  kriteria  inklusi  dan ekslusi.  Kriteria  inklusi  merupakan  kriteria  untuk menyeleksi artikel, yang mana jika kriteria ini dipenuhi artikel  termasuk  layak,  sedangkan  kriteria  ekslusif adalah  kriteria  yang  jika  kriteria  tersebut  dimiliki artikel, maka artikel tersebut  tidak  layak  [31].  adapun kriteria inklusi sebagai berikut: pertama, kriteria dalam rentang  waktu  2018-2023,  kedua  artikel  penelitian sesuai  dengan  topik  penelitian  dan  ketiga,  artikel memiliki SJR ( Scimago Journal Rank ) Score lebih dari sama  dengan  satu.  Berikut  adalah  kriteria  ekslusi: pertama, artikel  penelitian  tidak  berada  dalam  rentang waktu  2018-2023,  kedua  topik  penelitian  artikel  tidak relevan  dan  ketiga,  SJR Score kurang  dari  satu. SJR
score dan  tahun  publikasi  artikel  dijadikan  kriteria inklusi karena dapat mengurangi bias dan memastikan semua artikel ditinjau fairly [32].
Setelah tahap screening , maka dilanjutkan dengan tahap Eligiblity .  tahap eligibility merupakan  tahap  memilah papers lebih dalam untuk dianalisis. Abstract, title dan full text menjadi acuan dalam memilah papers, sehingga papers tersebut dapat dianalisa apakah relevan dengan topik penelitian.
Setelah  tahap eligibility ,  maka  dilanjutkan  dengan tahapan included .  Tahapan included merupakan  tahap akhir pada SLR. Papers yang telah melalui setiap tahap pada  PRISMA  menjadi  hasil final pada  protokol included .

## 3. Hasil dan Pembahasan
Temuan-temuan  artikel  yang  telah  disintesis  dan dianalisis akan disajikan secara sistematis dan terfokus, termasuk kesimpulan yang diperoleh dari hasil analisis pada bagian ini.

## 3.1. Hasil
Gambar  1,  merupakan  alur  PRISMA  pada  penelitian. Berdasarkan  Gambar  1,  sebanyak  100  artikel dikumpulkan, namun 92 artikel lolos tahap identifikasi dan 8 artikel dikecualikan karena sudah termasuk dalam 92  artikel  tersebut.  Selanjutnya,  92  artikel  pada  tahap identifikasi dilakukan filterisasi dengan kriteria inklusi dan  eksklusi,  dengan  hasilnya  17  artikel  yang dilanjutkan  ke  tahap  eligibilitas  dan  75  artikel dikecualikan. Pada tahap eligibilitas, terdapat 15 artikel yang  masuk  dalam  tinjauan  sistematis  dan  2  artikel dikecualikan.
Gambar 1. Prisma Diagram
100  artikel  yang  telah  dikumpulkan  pada  tahap identification .  Berdasarkan  Gambar  2,  terdapat  50
Journal of Applied Computer Science and Technology (JACOST) Vol. 4 No. 1 (2023)
artikel dengan metode deep learning , 8 artikel dengan metode machine  learning, 1  artikel  dengan  metode multi-task  Learning dan  33  artikel  dengan  metode hybrid .
Gambar 2. Grafik jumlah artikel berdasarkan metode yang digunakan
Berdasarkan  Gambar  3,  terdapat  68  artikel  yang bernegara di USA, 9 artikel bernegara di China, 3 artikel bernegara  di  Pakistan,  2  artikel  bernegara  di  UK  dan Arab  Saudi,  1  artikel  masing-masing  bernegara  di Turki,  Istanbul,  Vietnam,  Jepang,  Spanyol,  India  dan Bangladesh .

## Gambar 3. Grafik jumlah artikel berdasarkan negara
Berdasarkan  Gambar  4,  28  artikel  dengan  variabel review ,  19  artikel  dengan  twitter,  9  artikel  dengan SemEval ,  5  artikel  dengan  Corpus,  6  artikel  dengan IMDB Movie  Reviews ,  2  artikel  dengan  variabel  SST ( Standford  Sentiment  Treebank ), Standfor  Twitter Sentiment dan Yelp, 1 artikel dengan variabel MGHF, Getty  Image,  Subj  ( Subjectivity dataset ),  CelloPhone, Chinese polarity emotion , Vietnamese student feedback , plurk, SMS  Spam  Collection , blitzer, weibo, NLPCC2013  ( International  Conference  on  Natural
Language  Processing  and  Chinese  Computing  2013 ), Chinese  implicit  sentiment , The  UCL  (University College  London)  Roman  Urdu , Vinyl , Sentiment140 ,
Sentihood , PHEME ( Computing Veracity of Information in Social Media ), 2017 catalan independence  referendum dan Human-Annotated Arabic .
Gambar 4. Grafik jumlah artikel variabel artikel
Berdasarkan Gambar 5, 16 artikel publikasi tahun 2018, 16  artikel  publikasi  tahun  2019,  48  artikel  publikasi tahun 2020, 4 artikel publikasi tahun 2021 dan 2 artikel publikasi  tahun  2022.  Artikel  yang included dianalisa dan diekstrak informasinya lalu digabungkan. Tabel 1. merupakan  hasil  ekstraksi  informasi  dari  artikel included .
Gambar 5. Grafik jumlah artikel berdasarkan tahun publikasi
Tabel 1. Rangkuman Artikel Terpilih No Variabel Negara Model Metode Akurasi Presisi Recall F1
[33] T4SA USA ABCDM ( Attention-based Bidirectional CNN-RNN Deep Model ) Hybrid 96.87% 99.08% 99.04% 96.94%
[34] Sentiment140 USA CNN-LSTM ( Convolutional Neural Network - Long Short- Term Memory ) Hybrid 84.56% 83.90% 84.50% 84.10%
Journal of Applied Computer Science and Technology (JACOST) Vol. 4 No. 1 (2023)
[35] Twitter USA PD-CNN ( parallel dilated convolution neural network ) +
DS-DWR ( domain-specific distributed word representation ) Hybrid 76.29% 75.93% 75.64% 75.18% [36] Corpus USA CNN BLSTM-RNN ( Convolutional Neural Network - Bidirectional Long Short-Term Memory Recurrent Neural Network ) Hybrid 93.00% 95.00% [37] Stanford Twitter Sentiment USA Bi-GRU-CNN (Bidirectional Gated Recurrent Unit - Convolutional Neural Network) Deep Learning 90.59% [38] Twitter UK LSTM-CNN ( Long Short-Term Memory - Convolutional Neural Network ) Hybrid 92.66% 88.32% 89.47% 90.71% [39] SentiHood Japan Sentic LSTM ( Long Short-Term Memory ) Hybrid 89.32% 78.49% [40] PHEME USA SVM ( Support Vector Machine ) Machine Learning 89% [41] subj USA ASP-BRNN ( Attention-based Separate Pooling Bidirectional Recurrent Neural Network ) Multi-task learning 95.70% [42] 2017 Catalan independence referendum Spain Random Forest Machine Learning 85.80% 92.22% 89.50% 90.80% [43] Twitter India Random Forest Machine Learning 96.62% 99.00% 99.00% 98.00% [44] Corpus Bangladesh CLSTM ( Convolutional Long Short-Term Memory ) Deep Learning 85.80% 86.00% [45] Human-Annotated Arabic Saudi Arabia RNSA ( Recurrent Neural Sentiment Analysis ) Hybrid 82.60% 69.98% [46] Review USA PSO-CNN ( Particle Swarm Optimization - Convolutional Neural Network ) Hybrid 88.52% 94.30% 85.63% 86.03% [47] Review USA CNN-LSTM ( Convolutional Neural Network - Long Short- Term Memory ) Hybrid 89.44%

## 3.2. Pembahasan
Pembahasan akan menjelaskan hasil dari informasi yang telah  diekstraksi  sehingga  tujuan  penelitian  ini  dapat tercapai.  Tujuan  dari  penelitian  ini  yaitu  untuk memperoleh  deskripsi  tentang  analisa  sentimen  untuk
menjawab  dua  pertanyaan  penelitian  terkait  (RQ1)  apa metode yang banyak digunakan dalam analisa sentimen dan model apa yang memiliki kinerja unggul (Akurasi, Presisi, Recall dan F1 Score ). Adapun pembahasannya sebagai berikut:
Gambar 6. Taksonomi Studi Literatur
3.2.1 (RQ1) apa metode yang banyak digunakan dalam menganalisa sentimen?
Dalam  mengembangkan  model  analisa  sentimen, terdapat beberapa metode yang digunakan. Berdasarkan Gambar  6,  artikel  yang  terkumpul  menjelaskan penggunaan  metode  seperti deep  learning , machine learning, multi-task learning dan hybrid. hybrid menjadi metode  populer  digunakan  dalam  analisa  sentimen. Selanjutnya  ialah  metode deep  learning,  multi-task learning dan machine  learning .  Hal  tersebut  dapat dilihat dari kuantitas pada metode deep learning dengan 2  artikel,  metode machine  learning dengan  3  artikel, metode multi-task learning dengan 1 artikel dan metode hybrid dengan 9 artikel. Berikut merupakan penjelasan dari  masing-masing  metode  dalam  mengembangkan model analisa sentimen.
Salah satu metode yang digunakan untuk mengembangkan  model  analisa  sentimen  yaitu deep learning [48]. deep learning merupakan subbidang dari machine  learning yang  terinspirasi  oleh  otak  manusia dengan  penggunaan  jaringan  saraf  tiruan  dalam memproses  data  [49].  Berdasarkan  artikel  yang  telah dikaji,  beberapa  studi  dengan  metode deep  learning, menunjukan pengembangan  model  analisa  sentimen dengan  efektif,  terutama  penggunaan  data  twitter sebagai variabel [37]. Data dengan penggunaan banyak bahasa memiliki banyak tantangan dalam proses analisa sentimen.  Tantangan  dalam  penggunaan  data  dengan banyak bahasa seperti dataset tidak memiliki label yang sesuai disetiap  datanya, lalu alat preprocessing kurang memadai pada beberapa bahasa. Studi yang menggunakan dataset dengan bahasa bengali mengalami tantangan  tersebut.  Namun,  tantangan  tersebut  dapat diatasi  dengan  pembuatan  dataset multi  class dari beberapa  media  sosial  seperti  twitter,  facebook,  media sosial  lainnya.  Lalu,  tindakan preprocessing dengan menghapus emoticon , simbol, karakter khusus, stemming, penghapusan stop  words dan  ekstraksi  fitur dengan  TF-IDF  untuk  meningkatkan  kinerja  algoritma klasifikasi teks, hasilnya akurasi mencapai 85.8% dan F1 86% menggunakan model CLSTM [44].
Selain deep learning , machine learning juga merupakan salah satu metode yang digunakan dalam pengembangan model  analisa  sentimen  [50]. Machine  learning digunakan dalam analisa sentimen untuk mengidentifikasi, mengekstrak opini dari data teks [48]. Berdasarkan artikel yang telah dikaji, machine learning dapat  memiliki  hasil  lebih  baik  dari  model deep learning , hasil tersebut merupakan dari studi yang telah dilakukan oleh peneliti terkait analisa sentimen dengan data  twitter,  namun  dari  hasilnya  yang  tinggi  studi  ini memiliki  beberapa  kekurangan  atau  gap  seperti: kurangnya  teknik  menyimpan  konten  twitter  secara otomatis  dan  pertimbangan  fitur  konteks  visual  yang masih  kurang  [42].  Beberapa  studi  lainnya,  memiliki kekurangan  atau  gap  yang  sama  dengan  penelitian sebelumnya [40], [43].
Setelah deep learning dan machine learning , ada sebuah paradigma  yang  memanfaatkan  informasi  yang berhubungan kedalam beberapa tugas untuk meningkatkan performa generalisasi semua task disebut multi-task  machine  learning [51].  Berdasarkan  hasil kajian  literatur, multi-task  machine  learning dapat meningkatkan  kemampuan  generalisasi  dari  model untuk  setiap  tugasnya  dengan  penggunaan  arsitektur neural  network yang  terdiri  dari  lapisan  bersama  dan lapisan khusus [52]. Lapisan bersama digunakan untuk mengekstrak fitur-fitur umum dari data yang digunakan dalam semua tugas, dan lapisan khusus digunakan untuk mengekstrak  fitur-fitur  dari  penggunaan  data  disetiap task [53].  Berikut  adalah  studi  yang  menggunakan pendekatan multi-task  learning dalam  menganalisa sentimen,  penelitian  dengan  tujuan  mengembangkan model  analisa  sentimen  dengan  pendekatan multi-task learning [41].  Penelitian  ini  memiliki  beberapa permasalahan  yang  menjadi  fokus  pada  penelitian  ini, yaitu: mengatasi keterbatasan model yang sudah ada dan improvisasi kinerja model terhadap tugas-tugas analisa sentimen.  Usulan  3  model  dari  penelitian  ini,  yaitu: Unified  Pooling  RNN (UP-RNN), Unified  Pooling Bidirectional RNN (UP-BRNN), Attention-based Separate  Pooling  Bidirectional  Recurrent  Neural
Network (ASP-BRNN) dan Separate Pooling Bidirectional  RNN (SP-BRNN).  Keempat  model tersebut,  akan  diuji  dengan  delapan task analisa sentimen.  Hasilnya,  ASP-BRNN  memiliki  hasil  paling unggul dari ketiga model lainnya. ASP-BRNN memiliki dua improvisasi dalam penggunaan fitur. Pertama, fitur bersama  tidak  berikan  tugas  ketika  menangkap  fitur khusus. Kedua, penggunaan mekanisme attention untuk pembobotan setiap fitur bersama. Penggunaan mekanisme attention berdasarkan  konteks  vektorisasi kata.
Beberapa  metode  memiliki  kelebihannya  masing- masing  dalam  memproses  data.  Namun,  dari  masing- masing model juga memiliki kekurangan atau gap pada model  analisa  sentimen  yang  telah  dikembangkan, seperti:  membuat  ruang  dengan  dimensi  tinggi  pada layer ,  memperlakukan  fitur  yang  berbeda  sama pentingnya, masalah vanishing, kurangnya pertimbangan  konteks  visual &  exploding  gradients pada model dan masalah co-occurence dari ketergantungan terhadap input teks panjang dan pendek [33].  Adanya  gap  dalam  penelitian,  membuat  banyak peneliti  melakukan  studi  untuk  mengisi  gap  tersebut. Berdasarkan  artikel  yang  telah  dikaji,  banyak  studi melakukan penggabungan beberapa metode dalam satu model  analisa  sentimen.  Metode  tersebut  dinamakan Hybrid .
Metode Hybrid merupakan  kolaborasi  dari  pendekatan yang  berbeda  untuk  meningkatkan  akurasi.  Analisa sentimen  dengan  metode Hybrid menggabungkan pendekatan  seperti lexical-based  methods,  machine learning-based  methods,  &  deep  learning-based
Journal of Applied Computer Science and Technology (JACOST) Vol. 4 No. 1 (2023)
methods. Hasilnya,  akurasi  menjadi  lebih  akurat  dari penggunaan satu pendekatan. Adapun penjelasan terkait kumpulan  studi  dengan improvement menggunakan metode hybrid : studi dengan proposed model ABCDM ( Attention-based Bidirectional CNN-RNN Deep Model ), berhasil mengisi kekurangan atau gap dalam penelitian. Adapun pencapaian pada studi ini adalah ketergantungan  jangka  panjang  terhadap  data  input dengan penggunaan layer ekstraksi fitur yang terdiri dari Bi  LSTM  dan  GRU,  mengatasi  masalah co-occurence dengan layer yang terdiri dari CNN dengan kernel size yang  bervariasi,  penggunaan attention  layer untuk memberikan bobot disetiap kata berdasarkan pentingnya dan  pengunaan teknik stack  generalization untuk meningkatkan  performa  model,  hasilnya  model ABCDM memiliki performa maksimal dari akurasi dan F1 Score [33]. Disisi lain, studi dengan model PD-CNN ( Parallel  Dilated  Convolution  Neural  Network )  +  DS-
DWR ( Domain-Specific Distributed
Word Representation ),  berhasil  mengatasi  beberapa  masalah pada  penelitian  dengan  metode hybrid seperti  masalah kompleksitas  dan  penghabisan  waktu  pada  teknik pengolahan fitur [35]. Selanjutnya, studi dengan model CNN  BLSTM-RNN  ( Convolutional  Neural  Network Bidirectional  Long  Short-Term  Memory  Recurrent Neural  Network ),  berhasil  menambahkan  fungsi rekomendasi  dengan  pendekatan content-based  dan colaborative  filtering pada  model  analisa  sentimen. Hasilnya, sistem ini dapat mendeteksi depresi dan stress dan  dapat  memberikan  pesan  yang  menenangkan, membuat  senang  dan  memberikan  peringatan  sesua rekomendasi sistem [36]. Beberapa studi lainnya, fokus pada  peningkatan  akurasi  menggunakan  pendekatan optimasi, integrasi pengetahuan umum kedalam jaringan saraf; AffectiveSpace ,  penggunaan  ontologi  dan  teknik ekstraksi  fitur  seperti; word  embedding dan  leksikon sentimen  [36],  [37],  [39],  [45],  [46].  Maka  dari  itu, metode hybrid menjadi metode yang popular digunakan dalam studi sebagai peningkatan model analisa sentimen dengan  satu  metode  atau  pendekatan.  Diikuti  dengan multi-task  learning,  deep  learning dan machine learning .
3.2.2 (RQ2) membangun model dengan kinerja unggul?
Selain  metode  dalam  analisa  sentimen,  algoritma  dan proses penelitian termasuk dalam bagian penting dalam pengembangan  model  analisa  sentimen.  Algoritma  dan proses  yang  tepat,  dapat  menghasilkan  model  dengan kinerja  unggul.  Analisa  sentimen  memiliki  beberapa proses yang perlu dilakukan seperti preprocessing data, handling  imbalanced  data dan optimization  model . Preprocessing  data merupakan  merupakan  proses mengubah  data  mentah  menjadi  data  dengan  format yang  dengan  mudah  digunakan  disegala  bidang  [54]. Preprocessing data analisa sentimen memiliki beberapa tahapan  seperti: cleaning  text, tokenization,  text normalization, spell checking, dimensionality reduction . Preprocessing  data perlu  dilakukan  karena  dapat
mencegah  model  dari overfitting [55].  Overfitting merupakan  suatu  kondisi  dari  model  analisa  sentimen menjadi terlalu  kompleks  sehingga  hasil  prediksi  tidak dapat  digeneralisasi  dengan  baik [56].  Selain preprocessing data , tahapan selanjutnya yaitu handling imbalanced  data . Imbalance  data merupakan  sebuah kondisi dimana antar kelas pada dataset tidak memiliki jumlah yang seimbang [57]. imbalance data juga dapat menyebabkan  model  menjadi overfitting [58].  Selain handilng  imbalanced  data ,  tahapan  selanjutnya  yaitu optimization  model . Optimization  model merupakan proses  menemukan hyperparameter terbaik untuk model,  sehingga  dapat  minimalisir  kesalahan  model [59]. Peneliti telah melakukan review dari algoritma dan proses  setiap  studi  pada  artikel  terpilih  dan menuliskannya pada Tabel 2.
Berdasarkan Tabel 2, banyak model tidak melalui semua proses atau tahapan analisa sentimen. Hal tersebut dapat menyebabkan  model  menjadi overfitting ,  jika  model menjadi overfitting walaupun memiliki  kinerja  unggul, model  tersebut  tidak  dapat  menerima  data  baru  dan akurasi  yang  tidak  akurat.  Maka  dari  itu  peneliti membuat proposed model dan menentukan tahapan yang akan  digunakan  sebagai  analisa  sentimen  terhadap penerapan  peraturan  ETLE. Proposed  model yang digunakan peneliti yaitu XGBoost. XGBoost merupakan algoritma machine  learning yang  digunakan  untuk masalah optimasi pada pengaplikasian machine learning [60].    XGBoost  menjadi proposed model dikarenakan studi yang telah dilakukan menyatakan bahwa XGBoost kompatibel dalam melakukan analisa sentimen [61].

## 4.   Kesimpulan
Systematic Literature Review yang dilakukan memberikan  informasi  untuk  mengembangkan  model analisa  sentimen  masyarakat  terhadap  penerapan peraturan  ETLE.  Penelitian  ini  memiliki  kontribusi terhadap  pengembangan  analisa  sentimen  dengan eksplorasi terkait metode analisa sentimen yang banyak digunakan  dan  mengetahui  pengembangan  model analisa  sentimen  untuk  menganalisa  opini  terkait penerapan  peraturan  ETLE.  Berdasarkan  kajian  15 artikel, pertama, hybrid merupakan metode yang paling banyak  digunakan  dalam  mengembangkan  model analisa  sentimen.  Selain hybrid ,  terdapat  beberapa metode yang digunakan dalam mengembangkan model analisa  sentimen,  antara  lain  yaitu multi-task  learning, deep  learning dan machine  learning .  Masing-masing memiliki  keunggulan  dan  kekurangan  tersendiri  dalam pengembangan  model  analisa  sentimen. Kedua, penelitian  ini  menunjukan  membangun  model  dengan kinerja  unggul  yaitu  menggunakan  XGBoost  sebagai model analisa  sentimen dan tahapan  yang  dilalui  yaitu preprocessing  data,  handling  imbalanced  data dan optimization  model .  Maka  dari  itu,  model  analisa sentimen  masyarakat  terhadap  penerapan  peraturan ETLE  dapat  menjadi  pilihan  untuk  menggunakan
Journal of Applied Computer Science and Technology (JACOST) Vol. 4 No. 1 (2023)
metode hybrid,  multi-task  learning,  deep  learning, machine  learning dan  model  XGBoost  untuk mendapatkan kinerja unggul dengan tahapan preprocessing  data,  handling  imbalanced  data dan optimization model .
Tabel 2. Membangun Model dengan Kinerja Unggul
Penelitian Model Preprocessing data handling imbalanced data Optimization model Cleaning Text Tokenization Text Normalization Spell Checking Dimensionality reduction [33] ABCDM ✓ ✓ ✓ ✓ ✓ [34] CNN- LSTM [35] PD-CNN + DS-DWR ✓ ✓ ✓ ✓ ✓ [36] CNN
BLSTM- RNN
✓ [37] Bi-GRU- CNN ✓ ✓ ✓ ✓ [38] LSTM- CNN ✓ ✓ [39] Sentic LSTM ✓ ✓ [40] SVM ✓ [41] ASP- BRNN ✓
✓ ✓ ✓ [42] Random Forest ✓ ✓ ✓ [43] Random Forest ✓ ✓ ✓ [44] CLSTM ✓ ✓ ✓ ✓ ✓ ✓ [45] RNSA ✓ ✓ ✓ ✓ [46] PSO-CNN ✓ ✓ ✓ ✓ ✓ [47] CNN- LSTM ✓ ✓ ✓ ✓ ✓ Proposed Model XGBoost ✓ ✓ ✓ ✓ ✓ ✓ ✓

## Daftar Rujukan
[1] A. S. Nugroho, “Electronic Traffic Law Enforcement (E- Tle)  Mobile  Sebagai  Difusi  Inovasi,  Interoperabilitas
Menuju  E-Tle  Nasional  (Studi  Implementasi  E-Tle Mobile  Di  Wilayah  Jawa  Tengah),” Jurnal  Ilmu Kepolisian , 2022.
[2] A.  N.  Leonita,  I.  Islah,  And  H.  Hisbah,  “Penegakan Hukum  Terhadap  Pelanggaran  Lalu  Lintas  Di  Kota Jambi Melalui Tilang Elektronik Atau Electronic Traffic Law  Enforcement  (Etle),” Jurnal  Ilmiah  Universitas
Batanghari Jambi , 2022.
[3] A. A. Rahman, R. H. Yoga, And M. D. Atmadja, “Sepeda Motor  Untuk  Data  Investigasi  Kecelakaan  Lalu  Lintas Berbasis Modul Gsm,” 2021.
[4] D. M. Nugraha And S. D. Kurniawan, “Prototype Sistem Pengawasan Pada Lampu Lalu Lintas Di Persimpangan Jalan  Menggunakan  Raspberry  Pi  Untuk  Mencatat Pelanggaran Lampu Merah,” 2016.
[5] A. Israk, R. Satra, And F. Fattah, “Perancangan Sistem
Pendeteksi Pelanggaran Lampu Lalu Lintas
Menggunakan  Raspberry  Pi  3  Berbasis  Internet  Of
Things,” Buletin Sistem Informasi Dan Teknologi Islam , 2021.
[6] R.  Safitri,  M.  Fahri,  And  R.  Arlianda,  “Perilaku Berkendara Dampak Penerapan Electronic Traffic  Law
Enforcement  (Etle)  Pada  Simpang  Bersinyal  Di  Kota Pangkalpinang,” Bentang : Jurnal Teoritis Dan Terapan Bidang Rekayasa Sipil , 2023.
[7] E.  Syafitri  And  D.  Mashur,  “Efektivitas  Implementasi Program  Electronic  Traffic  Law  Envorcement  (Etle)
Nasional Dalam Peningkatan Pelayanan Publik Di Kota Pekanbaru,” Cross-Border ,  Vol.  5,  No.  2,  Pp.  1322– 1337, 2022.
[8] M.  Sari  And  A.  Saputra,  “Implementasi  Pemberlakuan E-Tilang  Terhadap  Pelanggaran  Lalu  Lintas  Oleh Polrestabes  Semarang,” Jurnal  Komunikasi  Hukum (Jkh) , Vol. 9, No. 1, Pp. 901–917, 2023.
[9] Y.  Armala  And  M.  Yasir,  “Implementasi  Electronic Traffic  Law  Enforcement  (Etle)  Di  Wilayah  Hukum Kepolisian  Resor  Bojonegoro,” Justitiable-Jurnal Hukum , Vol. 5, No. 1, Pp. 32–44, 2022.
[10]  Y.  Yuliantoro  And  A.  Sulchan,  “The  Effectiveness Against Traffic Violations With Electronic Traffic Law Enforcement (Etle),” Law Development Journal , 2021.
[11]  V. V. Kumar, K. M. K. Raghunath, V. Muthukumaran, R.  B.  Joseph,  I.  S.  Beschi,  And  A.  K.  Uday,  “Aspect Based  Sentiment  Analysis  And  Smart  Classification  In Uncertain  Feedback  Pool,” International  Journal  Of System  Assurance  Engineering  And  Management ,  Vol. 13,  No.  1,  Pp.  252–262,  2022,  Doi:  10.1007/S13198- 021-01379-2.
[12]  M.  Ewing,  L.  R.  Men,  And  J.  O’neil,  “Using  Social Media  To  Engage  Employees:  Insights  From  Internal Communication  Managers,” International  Journal  Of Strategic Communication , Vol. 13, No. 2, Pp. 110–132, Mar. 2019, Doi: 10.1080/1553118x.2019.1575830.
[13]  T. R.  Soomro And M. Hussain, “Social Media-Related Cybercrimes  And  Techniques  For  Their  Prevention.,” Appl. Comput. Syst. , Vol. 24, No. 1, Pp. 9–17, 2019.
[14]  C.  M.  Pulido,  B.  Villarejo-Carballido,  G.  Redondo- Sama,  And  A.  Gómez,  “Covid-19  Infodemic:  More Retweets For Science-Based Information On Coronavirus Than For False Information,” International Sociology , Vol. 35, No. 4, Pp. 377–392, 2020.
[15]  A. Karami, V. Shah, R. Vaezi, And A. Bansal, “Twitter Speaks:  A  Case  Of  National  Disaster  Situational Awareness,” J Inf Sci , Vol. 46, No. 3, Pp. 313–324, 2020.
[16]  T.  Krisdiyanto,  “Analisis  Sentimen  Opini  Masyarakat Indonesia Terhadap Kebijakan Ppkm Pada Media Sosial Twitter  Menggunakan  Naïve  Bayes  Clasifiers,” Jurnal Coreit:  Jurnal  Hasil  Penelitian  Ilmu  Komputer  Dan Teknologi Informasi , 2021.
[17]  A. Harun And D. P. Ananda, “Analisa Sentimen Opini Publik  Tentang  Vaksinasi  Covid-19  Di  Indonesia Menggunakan  Naïve  Bayes  Dan  Decission  Tree,” Malcom: Indonesian Journal Of Machine Learning And Computer Science , 2021.
[18]  A.  Kusuma  And  A.  Nugroho,  “Analisa  Sentimen  Pada Twitter Terhadap Kenaikan Tarif Dasar Listrik Dengan Metode  Naïve  Bayes,” Jurnal  Ilmiah  Teknologi Informasi Asia , 2021.
[19]  M. I. Wardah And S. D. Putra, “Implementasi Machine Learning Untuk Rekomendasi Film Di Imdb
Menggunakan  Collaborative  Filtering  Berdasarkan Analisa Sentimen Imdb,” Jurnal Manajamen
Informatika Jayakarta , 2022.
[20]  S.  F.  Pane  And  J.  Ramdan,  “Pemodelan  Machine Learning :  Analisis  Sentimen  Masyarakat  Terhadap Kebijakan  Ppkm  Menggunakan  Data  Twitter,” Jurnal Sistem Cerdas , 2022.
[21]  N.  Nurfauziah  And  A.  Putra,  “Systematic  Literature Review:  Etnomatematika  Pada  Rumah  Adat,” Jurnal Riset Pembelajaran Matematika , 2022.
[22]  M. Shin And J. S. Haberl, “Thermal Zoning For Building Hvac  Design  And  Energy  Simulation:  A  Literature Review,” Energy Build , Vol. 203, P. 109429, 2019, Doi:
Https://Doi.Org/10.1016/J.Enbuild.2019.109429.
[23]  M.  E.  M.  Abo Et  Al. ,  “A  Multi-Criteria  Approach  For Arabic Dialect Sentiment Analysis For Online Reviews: Exploiting  Optimal  Machine  Learning  Algorithm Selection,” Sustainability ,  Vol.  13,  No.  18,  2021,  Doi:
10.3390/Su131810018.
[24]  E.  C.  Blalock,  Y.  Fan,  And  X.  Lyu,  “A  Systematic Literature  Review  Of  Chinese  Entrepreneurship: Utilizing Feminist Theory With Implications For Public Policy,” Entrepreneurship  &  Regional  Development , Vol.  35,  No.  5–6,  Pp.  482–510,  May  2023,  Doi: 10.1080/08985626.2023.2184873.
[25]  P.  Zare,  C.  Pettit,  S.  Z.  Leao,  And  O.  Gudes,  “Digital Bicycling Planning: A Systematic Literature Review Of Data-Driven Approaches,” Sustainability , 2022.
[26]  W. Mengist, T. Soromessa, And G. Legese, “Method For Conducting  Systematic  Literature  Review  And  Meta- Analysis  For  Environmental  Science  Research,” Methodsx , Vol. 7, P. 100777, 2020.
[27]  I.  Nurhas,  “A  Brief  Overview  Of  The  Process  Of Conducting  A  Systematic  Literature  Review  (Slr).,” 2021.
[28]  M. L. Rethlefsen Et Al. , “Prisma-S: An Extension To The Prisma  Statement  For Reporting Literature Searches In Systematic  Reviews,” Syst  Rev ,  Vol.  10,  No.  1,  P.  39, 2021, Doi: 10.1186/S13643-020-01542-Z.
[29]  A. Schniedermann, “Shaping The Qualities, Values And Standards  Of  Science.  How  Reporting  Guidelines Improve  The  Transparency  Of  Biomedical  Research,” Front Res Metr Anal , P. 34, 2022.
[30]  M.  Ashiq,  S.  U.  Rehman,  M.  Safdar,  And  H.  Ali, “Academic  Library  Leadership  In  The  Dawn  Of  The New Millennium: A Systematic Literature Review,” The Journal Of Academic Librarianship , Vol. 47, No. 3, P. 102355, 2021, Doi:
Https://Doi.Org/10.1016/J.Acalib.2021.102355.
[31]  S. Nabilah, H. Pujiastuti, And S. Syamsuri, “Systematic Literature Review : Literasi Numerasi Dalam Pembelajaran Matematika, Jenjang, Materi, Model Dan Media  Pembelajaran,” Jiip  -  Jurnal  Ilmiah  Ilmu Pendidikan , 2023.
[32]  J. P. Romanelli, P. Meli, R. P. Naves, M. C. Alves, And R.  R.  Rodrigues,  “Reliability  Of  Evidence-Review Methods  In  Restoration  Ecology,” Conservation
Biology , Vol. 35, No. 1, Pp. 142–154, Feb. 2021, Doi: Https://Doi.Org/10.1111/Cobi.13661.
[33]  M. E. Basiri, S. Nemati, M. Abdar, E. Cambria, And U. R. Acharya, “Abcdm: An Attention-Based Bidirectional Cnn-Rnn Deep Model For Sentiment Analysis,” Future Generation Computer Systems , Vol. 115, Pp. 279–294, 2021, Doi:
Https://Doi.Org/10.1016/J.Future.2020.08.005.
[34]  S. Yoo, J. Song, And O. Jeong, “Social Media Contents Based  Sentiment  Analysis  And  Prediction  System,” Expert  Syst  Appl ,  Vol.  105,  Pp.  102–111,  2018,  Doi: Https://Doi.Org/10.1016/J.Eswa.2018.03.055.
[35]  M.  Alam,  F.  Abid,  C.  Guangpei,  And  L.  V  Yunrong,
“Social  Media  Sentiment  Analysis  Through  Parallel Dilated  Convolutional  Neural  Network  For  Smart  City
Applications,” Comput Commun , Vol. 154, Pp. 129–137, 2020, Doi:
Https://Doi.Org/10.1016/J.Comcom.2020.02.044.
[36]  R. L. Rosa, G. M. Schwartz, W. V. Ruggiero, And D. Z. Rodríguez,  “A  Knowledge-Based  Recommendation System  That  Includes  Sentiment  Analysis  And  Deep Learning,” Ieee Trans Industr Inform , Vol. 15, No. 4, Pp. 2124–2135, 2019, Doi: 10.1109/Tii.2018.2867174.
[37]  F.  Abid,  M.  Alam,  M.  Yasir,  And  C.  Li,  “Sentiment Analysis  Through  Recurrent  Variants  Latterly  On Convolutional  Neural  Network  Of  Twitter,” Future
Generation  Computer  Systems ,  Vol.  95,  Pp.  292–308, 2019, Doi:
Https://Doi.Org/10.1016/J.Future.2018.12.018.
[38]  S. Ahmad, M. Z. Asghar, F. M. Alotaibi, And I. Awan,
“Detection  And  Classification  Of  Social  Media-Based
Extremist  Affiliations  Using  Sentiment  Analysis Techniques,” Human-Centric Computing And
Information  Sciences ,  Vol.  9,  No.  1,  P.  24,  2019,  Doi: 10.1186/S13673-019-0185-6.
[39]  Y. Ma, H. Peng, T. Khan, E. Cambria, And A. Hussain, “Sentic Lstm: A Hybrid Network For Targeted Aspect- Based  Sentiment  Analysis,” Cognit  Comput ,  Vol.  10,
No.  4,  Pp.  639–650,  2018,  Doi:  10.1007/S12559-018- 9549-X.
[40]  O.  Ajao,  D.  Bhowmik,  And  S.  Zargari,  “Sentiment Aware  Fake  News  Detection  On  Online  Social Networks,”  In Icassp  2019  -  2019  Ieee  International
Conference On Acoustics, Speech And Signal Processing (Icassp) , 2019, Pp. 2507–2511. Doi: 10.1109/Icassp.2019.8683170.
[41]  Y.  Cai,  Q.  Huang,  Z.  Lin,  J.  Xu,  Z.  Chen,  And  Q.  Li, “Recurrent Neural Network With Pooling Operation And Attention Mechanism For Sentiment Analysis: A Multi- Task Learning Approach,” Knowl Based Syst , Vol. 203, P. 105856, 2020, Doi: Https://Doi.Org/10.1016/J.Knosys.2020.105856.
[42]  G.  A.  Ruz,  P.  A.  Henríquez,  And  A.  Mascareño, “Sentiment  Analysis  Of  Twitter  Data  During  Critical Events Through Bayesian Networks Classifiers,” Future
Generation  Computer  Systems ,  Vol.  106,  Pp.  92–104, 2020, Doi: Https://Doi.Org/10.1016/J.Future.2020.01.005.
[43]  A.  S.  Neogi,  K.  A.  Garg,  R.  K.  Mishra,  And  Y.  K. Dwivedi,  “Sentiment  Analysis  And  Classification  Of Indian  Farmers’  Protest  Using  Twitter  Data,” International Journal Of Information Management Data Insights ,  Vol.  1,  No.  2,  P.  100019,  2021,  Doi: Https://Doi.Org/10.1016/J.Jjimei.2021.100019.
[44]  R. Haque, N. Islam, M. Tasneem, And A. K. Das, “Multi- Class Sentiment Classification On Bengali Social Media Comments  Using  Machine  Learning,” International Journal Of Cognitive Computing In Engineering , Vol. 4, Pp. 21–35, 2023, Doi: Https://Doi.Org/10.1016/J.Ijcce.2023.01.001.
[45]  A.  Abdi,  S.  M.  Shamsuddin,  S.  Hasan,  And  J.  Piran, “Deep  Learning-Based  Sentiment  Classification  Of Evaluative  Text  Based  On  Multi-Feature  Fusion,” Inf
Journal of Applied Computer Science and Technology (JACOST) Vol. 4 No. 1 (2023)
Process Manag , Vol. 56, No. 4,  Pp. 1245–1259, 2019, Doi: Https://Doi.Org/10.1016/J.Ipm.2019.02.018.
[46]  R. Kumar, H. S. Pannu, And A. K. Malhi, “Aspect-Based Sentiment  Analysis  Using  Deep  Networks  And Stochastic Optimization,” Neural Comput Appl , Vol. 32, No. 8, Pp. 3221–3235, 2020, Doi: 10.1007/S00521-019- 04105-Z.
[47]  C.  Colón-Ruiz  And  I.  Segura-Bedmar,  “Comparing Deep Learning Architectures For Sentiment Analysis On Drug Reviews,” J Biomed Inform , Vol. 110, P. 103539,
2020, Doi: Https://Doi.Org/10.1016/J.Jbi.2020.103539.
[48]  M. A. Rahman, H. Budianto, And E. I. Setiawan, “Aspect Based Sentimen Analysis Opini Publik Pada Instagram Dengan  Convolutional  Neural  Network,” Journal  Of Intelligent System And Computation , 2019.
[49]  H.  Bunyamin  And  Meyliana,  “Classical  And  Deep Learning Time Series Prediction Techniques In The Case Of Indonesian Economic Growth,” Iop Conf Ser Mater Sci Eng , Vol. 1077, 2021.
[50]  B. Hakim, “Analisa  Sentimen Data Text Preprocessing Pada  Data  Mining  Dengan  Menggunakan  Machine Learning,” Jbase  -  Journal  Of  Business  And  Audit Information Systems , 2021.
[51]  Y.  Zhang  And  Q.  Yang,  “A  Survey  On  Multi-Task Learning,” Ieee  Trans  Knowl  Data  Eng ,  Vol.  34,  Pp. 5586–5609, 2017.
[52]  Y. Zhang And Q. Yang, “An Overview Of Multi-Task Learning,” Natl Sci Rev , Vol. 5, Pp. 30–43, 2018.
[53]  A. Gesmundo And J. Dean, “An Evolutionary Approach To  Dynamic  Introduction  Of  Tasks  In  Large-Scale
Multitask Learning Systems,” Arxiv , Vol. Abs/2205.12755, 2022.
[54]  C. Fan, M. Chen, X. Wang, J. Wang, And B. Huang, “A Review  On  Data  Preprocessing  Techniques  Toward Efficient  And  Reliable  Knowledge  Discovery  From
Building Operational Data,” Front Energy Res , Vol. 9, 2021, Doi: 10.3389/Fenrg.2021.652801.
[55]  K.  Yu,  L.  Tan,  L.  Lin,  X.  Cheng,  Z.  Yi,  And  T.  Sato, “Deep-Learning-Empowered  Breast  Cancer  Auxiliary Diagnosis  For  5gb  Remote  E-Health,” Ieee  Wirel Commun , Vol. 28, No. 3, Pp. 54–61, 2021.
[56]  S. Biswas And H. Rajan, “Fair Preprocessing: Towards Understanding  Compositional  Fairness  Of  Data Transformers  In  Machine  Learning  Pipeline,” Proceedings  Of  The  29th  Acm  Joint  Meeting  On European  Software  Engineering  Conference  And Symposium On The Foundations Of Software Engineering , 2021.
[57]  N. Lu And T. Yin, “Transferable Common Feature Space Mining  For  Fault  Diagnosis  With  Imbalanced  Data,” Mech Syst Signal Process , Vol. 156, P. 107645, 2021.
[58]  N. Malave And A. V Nimkar, “A Survey On Effects Of Class  Imbalance  In  Data  Pre-Processing  Stage  Of Classification  Problem,” International  Journal  Of Computational Systems Engineering , Vol. 6, No. 2, Pp. 63–75, 2020.
[59]  D.  Kuhn,  P.  M.  Esfahani,  V.  A.  Nguyen,  And  S. Shafieezadeh-Abadeh,  “Wasserstein  Distributionally Robust  Optimization:  Theory  And  Applications  In Machine Learning,” Arxiv , Vol. Abs/1908.08729, 2019. [60]  N.-T.  Ngo Et  Al. ,  “Proposing  A  Hybrid  Metaheuristic Optimization Algorithm And Machine Learning Model For Energy Use Forecast In Non-Residential Buildings,” Sci Rep , Vol. 12, 2022.
[61]  B.  Albadani,  R.  Shi,  And  J.  Dong,  “A  Novel  Machine Learning Approach For Sentiment Analysis On Twitter Incorporating  The  Universal  Language  Model  Fine- Tuning And Svm,” Applied System Innovation , 2022.