## TIN: Terapan Informatika Nusantara
Vol 4, No 10, March 2024, page 679-686 ISSN 2722-7987 (Media Online) Website https://ejurnal.seminar-id.com/index.php/tin DOI 10.47065/tin.v4i10.4952

## Analisis Sentimen Jogja Darurat Sampah di Twitter menggunakan Ekstraksi Fitur Model Word2Vec dan Convolutional Neural Network
Yoga Yusanto * , Mutaqin Akbar
Fakultas Teknologi Informasi, Prodi Informatika, Universitas Mercu Buana Yogyakarta, Yogyakarta, Indonesia Email: 1,* 18111034@student.mercubuana-yogya.ac.id, 2 mutaqin@mercubuana-yogya.ac.id Email Penulis Korespondensi: 18111034@student.mercubuana-yogya.ac.id
Abstrak− Karena mengalami darurat sampah, Daerah Istimewa Yogyakarta menjadi sorotan publik dan ramai menjadi perbincangan. Banyak kelompok masyarakat yang melemparkan opininya melalui berbagai media sosial, khusunya Twitter . Tidak bisa dipungkiri, saat  ini  memang Twitter adalah  salah  satu  tempat  untuk  bebas  mengutarakan  pendapat. Oleh  sebab  itu,  analisis  sentimen  perlu berperan untuk upaya mengelompokkan opini masyarakat terkait sesuatu yang sedang hype atau viral dan membaginya ke dalam tiga kategori yaitu, positif, negatif, dan netral. Pada pelatihan ini, dataset yang diambil dengan menggunakan teknik scrapping dan tools tweetscraper dari actor  APIFY yakni  web.harvester/easy-twitter-search-scraper.  Metode  yang  digunakan  pada  tinjauan  ini  adalah metode klasifikasi Convolutional Neural Network (CNN) menggunakan ekstraksi model Word2Vec . Tinjauan ini menggunakan 505 tweet dalam  Bahasa  Indonesia  dengan  tagar  JogjaDaruratSampah  (#JogjaDaruratSampah)  dan  TPSTPiyungan  (#TPSTPiyungan) sebagai data, dan dari 505 tweet, 381 tweet digunakan sebagai data latih. Sedangkan 124 tweet sisanya digunakan sebagai data uji. Hasil pengujian data latih akurasi paling tinggi didapat pada epoch ke 19 dengan nilai 90%, dapat disimpulkan dengan adanya proses pengujian  bahwa  tinjauan  ini  dapat  mengenali  sentimen  positif,  negatif,  dan  netral  dengan  ketepatan  53%.  Hasil  analisis  sentimen menunjukkan banyaknya cuitan negatif sebesar 49.7% dari total 505 tweets .
Kata Kunci: Analisis Sentimen; JogjaDaruratSampah; CNN; Word2Vec; Twitter
Abstract− Due  to  a  waste  emergency,  the  Special  Region  of  Yogyakarta  has  garnered  public  attention  and  sparked  discussions. Numerous community groups express their opinions through various social media platforms, especially Twitter. It's undeniable that Twitter is currently one of the places  for freely expressing opinions. Therefore, sentiment analysis plays a crucial role in  efforts to categorize  public  opinions  on  something  trending  or  viral  into  three  categories:  positive,  negative,  and  neutral.  In  this  study,  the dataset  was  obtained  using  scraping  techniques  and  the tweetscraper  tool  from  the  APIFY  actor web.harvester/easy-twitter-search- scraper. The method employed in this analysis is the Convolutional Neural Network (CNN) classification method using Word2Vec model  extraction.  The  study  involves  505  tweets  in  Bahasa  Indonesia  with  the  hashtags  #JogjaDaruratSampah (#JogjaDaruratSampah)  and  #TPSTPiyungan  as  data.  Out of  these,  381  tweets  are  utilized  as  training  data,  and  the  remaining  124 tweets are used as test data. The highest accuracy in testing the training data was achieved in the 19th epoch with a 90% accuracy rate.  It  can  be  concluded  from  the  testing  process  that  this  study  can  identify  positive,  negative,  and  neutral  sentiments  with  an accuracy of 53%. The sentiment analysis results indicate a significant amount of negative tweets, accounting for 49.7% of the total 505 tweets.
Keywords : Sentiment Analysis; JogjaDaruratSampah; CNN; Word2Vec; Twitter

## 1. PENDAHULUAN
Sejak dulu sampah menjadi polemik permasalahan dari berbagai belahan dunia, baik di negara berkembang ataupun di negara maju. Dengan sifat yang susah terurainya, sampah akan terus menerus bertambah. Hingga pada akhirnya di era sekarang  permasalahan  sampah  yang  sangat  krusial  ini  menjadi  hal  yang  lumrah.  Populasi  manusia  yang  meningkat dengan cepat, mengakibatkan produksi sampah yang dihasilkan masyarakat juga meningkat. Sedangkan kepedulian dan kebiasaan  masyarakat  untuk  mengelola  sampah  masih  minim.  Indonesia  sendiri  tak  luput  dari  permasalahan  sampah, bahkan  Indonesia  termasuk  negara  kedua  penyumbang  sampah  terbesar  setelah  China  (Ratnaningtyas,  2020). Banyaknya sampah yang tidak dikelola dengan benar dan dibuang secara sembarangan mengakibatkan banyak bencana yang  terjadi  seperti  banjir,  tanah  tercemar,  air  sungai  tercemar,  dan  udara  yang  tercemar.  Kemudian  sialnya  D.I Yogyakarta adalah salah satu provinsi di Indonesia yang kerap kali terjadi darurat sampah. Puluhan ton sampah terlihat mangkrak di pinggir jalan, di tempat penampungan sampah sementara, dan juga di tempat sampah pribadi warga yang puncaknya pada tahun 2022 kemarin (Susilo et al., 2023).
Sekber  Kartamantul  mencatat  bahwa  rata-rata  700  ton  sampah  masuk  ke  TPST  Piyungan  setiap  harinya  yang merupakan  akumulasi  dari  tiga  kabupaten  yaitu  Kabupaten  Bantul,  Sleman,  dan  Yogyakarta  (Istriani,  2023).  Saat  ini krisis  sampah  lagi-lagi  menggemparkan  masyarakat  Yogyakarta  karena  penutupan  Tempat  Pembuangan  Sampah Terpadu Piyungan (TPST). Permasalahan sampah yang terjadi secara berturut-turut setiap tahun membuat warga sekitar TPA Piyungan geram dan menutup akses jalan masuk ke TPST Piyungan dengan harapan agar TPST Piyungan ditutup secara permanen, warga sekitar tidak henti-hentinya terus mendesak pemerintah setelah mengeluhkan jalan yang rusak sebab  mobilitas  truk  sampah  yang  berlalu-lalang,  juga  tercemarnya  kualitas  air  dan  lingkungan  sekitar  (Susilo  et  al., 2023). Dampaknya banyak depo-depo dan juga tempat pembuangan sampah yang mengalami ledakan sampah.
Tempat pembuangan yang telah melebihi batas maksimal akan berakibat fatal, di antaranya adalah sampah yang berserakan  di  jalanan  juga  bau  busuk  yang  menyengat  sehingga  mengganggu  kenyamanan  warga  sekitar  maupun pengguna jalan. Oleh karena itu, timbul berbagai respon akibat sampah di Yogyakarta yang menumpuk, banyak media

## TIN: Terapan Informatika Nusantara
Vol 4, No 10, March 2024, page 679-686 ISSN 2722-7987 (Media Online) Website https://ejurnal.seminar-id.com/index.php/tin DOI 10.47065/tin.v4i10.4952
massa turut menyoroti baik media lokal atau nasional. Berbagai surat kabar, cetak, elektronik, maupun digital ikut andil memberikan informasi mengenai fenomena tersebut.
Kejadian  permasalahan  sampah  di  Yogyakarta  memunculkan  respon  viral  di  media  sosial.  Salah  satu  yang digunakan publik untuk mengungkapkan sikap mereka untuk permasalahan tersebut yaitu Twitter. Di Indonesia sendiri, pengguna sosial media menyentuh kisaran 150 juta pengguna, dan lebih dari 52 persennya adalah pengguna Twitter dari jumlah  total  pengguna  sosial  media  (Rachman  &  Pramana,  2020).  Hal  ini  menunjukkan  peluang  sumber  data  yang begitu besar untuk dimanfaatkan pada sebuah tinjauan. Twitter merupakan salah satu platform media sosial yang sangat populer  dengan  jutaan  pengguna  aktif.  Kemudahan  dan  kesederhanaannya,  serta  kebebasan  beropini  menjadikan Twitter  sangat  menarik  di  mata  masyarakat.  Masyarakat  atau  pengguna  dapat  dengan  bebas  melontarkan  opini  atau pendapat dalam bentuk teks yang disebut tweets, dan tweest juga nantinya yang akan mejadi sumber data yang penting untuk analisis sentimen (Fikri et al., 2020).
Analisis  sentimen  merupakan  bagian  dari Natural  Language  Processing (NLP)  yang  memiliki  tujuan  untuk membantu proses  memahami  dan  mengidentifikasikan  isi dataset perasaan, emosi, serta  opini  yang terkandung dalam teks  terhadap  suatu  fenoomena  yang  bersifat  positif,  negatif,  atau  netral  (Fikri  et  al.,  2020).  Banyak  cara  untuk mengukur analisis sentimen ini, di antaranya adalah Naïve Bayes (NB), K-Nearest Neighbour (K-NN), Support Vector Machine (SVM), dan Convolutional Neural Network (CNN).
Pada  penelitian  sebelumnya  oleh  Darwis  dkk  pada  tahun  2021,  metode  yang  diterapkan  untuk  klasifikasi  data tersebut  adalah Naïve Bayes  Classifier .  Klasifikasi  tersebut  kemudian  dibagi  menjadi  tiga  kelas  di  antaranya  adalah positif,  negatif,  dan  netral.  Hasil  yang  didapatkan  yakni  hasil  uji  akurasi  klasifikasi  sebesar  69,97%  (Darwis  et  al., 2021). Penelitian lainnya oleh Laurensz dan Eko Sediyono pada tahun 2021 yang membandingkan dua klasifikasi, yaitu Support Vector Machine (SVM) dan Naïve Bayes (NB). Tinjauan ini juga  membagi dua klasifikasi  sentimen  menjadi dua  kelas,  yaitu  positif  dan  negatif.  Hasil  menunjukkan  bahwa Naïve  Bayes (NB)  memiliki  akurasi  lebih  tinggi dibandingkan dengan SVM yakni 85,95% dibadingkan 84,41%. Oleh sebab itu, tinjauan ini menarik kesimpulan bahwa Naïve  Bayes adalah  metode  klasifikasi  terbaik  untuk  analisis  sentimen  terhadap  tindakan  vaksinasi  dalam  usaha mengatasi pandemi COVID-19 (Laurensz & Eko Sediyono, 2021).
Selain  pengukuran  akurasi  klasifikasi,  waktu  proses  analisis  juga  dapat  dibandingkan  seperti  penelitian  yang dilakukan oleh Nasution dan Hayaty pada tahun 2019. Pada penelitian tersebut menguji dua  algoritma klasifikasi, yaitu K-Nearest  Neightbor (K-NN)  dan Support  Vector  Machine (SVM).  Tinjauan  ini  membangun  model  dari  tiap-tiap algoritma  menggunakan  dataset  sentimen.  Tujuannya  untuk  mengetahui  mana  yang  lebih  baik  dalam  hal  akurasi  dan waktu  proses.  Hasil  menujukkan  bahwa  SVM  memiliki  akurasi  lebih  tinggi  yaitu  89,70%  tanpa K-Fold  Cross Validation dan 88,76 dengan K-Fold Cross Validation . Akan tetapi, K-NN mempunyai waktu yang lebih cepat daripada SVM, yaitu 0.0160 detik tanpa K-Fold Cross Validation, dan 0.1505 detik dengan K-Fold Cross Validation (Nasution &  Hayaty,  2019).  Penelitian  lainnya  oleh  Putra  dan  Syafira  pada  tahun  2023  dengan  membandingkan  kinerja  kedua klasifikasi  tersebut  dalam  menganalisis  data  sentimen  Twitter  yang  membahas  politik.  Hasilnya  menunjukkan  bahwa Naïve Bayes mendapatkan akurasi sedikit lebih tinggi dibanding CNN, yaitu 0,69 dengan 0,68. Meski adanya perbedaan akurasi,  selisihnya  begitu  kecil,  dengan  begitu  menunjukkan  bahwa  kedua  metode  tersebut  cukup  efektif  untuk menganalisis sentimen data Twitter dengan pembahasan politik (Putra A P & Syafira A F, 2023).
Tinjauan yang dilakukan menggunakan metode word2vec dilakukan oleh Pradana pada tahun 2022. Tinjauan ini memanfaatkan  metode deep  learning ,  khususnya  LSTM  atau Long  Short  Term  Memory serta Word2Vec yang digunakan  untuk  menganalisis  sentimen tweets masyarakat.  Model  LSTM  yang  dikembangkan  dalam  tinjauan  ini menghasilkan accuracy sebesar  95%, recall sebesar  93%, precission sebesar  93%,  serta F1-Measure sebesar  95%. Hasil tersebut menunjukkan bahwa metode ini efektif dalam menganilisis sentimen masyarakat terkait pemindahan ibu kota  dan  dapat  memberikan  pemahaman  yang  lebih  baik  mengenani  pandangan  publik  terhadap  perubahan  tersebut (Pradana et al., 2022).
Berdasarkan  latar  belakang  dan  tinjauan  pustaka  tersebut,  maka  pada  artikel  ini  diusulkan  sebuah  pendekatan analisis  sentimen  terhadap  penanganan  permasalahan  sampah  di  provinsi  Daerah  Istimewa  Yogyakarta  menggunakan ekstraksi fitur model Word2Vec dan CNN.

## 2. METODE PENELITIAN
2.1 Tahapan Penelitian

## TIN: Terapan Informatika Nusantara
Vol 4, No 10, March 2024, page 679-686 ISSN 2722-7987 (Media Online) Website https://ejurnal.seminar-id.com/index.php/tin DOI 10.47065/tin.v4i10.4952
Pada  penelitian  ini,  ada  beberapa  tahapan  yang  perlu  dilewati  supaya  dapat  memperoleh  hasil  yang  maksimal. Secara garis besar tahapan penelitian ini adalah crawling data, preprocessing data,  Word2Vec, klasifikasi dengan CNN, dan pengujian yang dapat dilihat pada Gambar 1.

## 2.1.1 Crawling Data
Crawling data atau pengambilan data menggunakan Teknik web scrapping dengan tool tweetscrapper dari actor APIFY yaitu web.harvester/easy-twitter-search-scraper. Pengambilan data dengan menggunakan keyword #JogjaDaruratSampah dan #TPSTPiyungan. Sebanyak 711 tweets data yang dikumpulkan dengan rentang pengambilan data mulai tanggal 01 Januari 2023 sampai 31 Desember 2023. Kemudian data tersebut diproses secara manual untuk menghilangkan tweets yang  mengandung iklan dan tweets yang tidak relevan dengan keyword menjadi 505 data yang kemudian dilakukan pelabelan data secara manual menjadi sentimen positif , negatif, dan netral. setelah itu data dibagi menjadi data latih sebanyak 381 data dan data uji sebanyak 124 data.

## 2.1.2 Preprocessing Data
Mayoritas data teks yang diambil dari Twitter menggunakan kata yang tidak baku, misalnya penggunaan bahasa daerah, atau singkatan  yang tidak ditemukan dalam Kamus Besar Bahasa Indonesia. Maka, diperlukan langkah preprocessing untuk mengolah data supaya lebih terstruktur . Preprocessing data adalah sebuah proses pembersihan dan persiapan teks untuk dilakukan proses klasifikasi. Seluruh tahapan preprocessing melibatkan beberapa langkah yaitu: a. Cleansing
Cleansing adalah  langkah  membersihkan  data  yang  akan  digunakan  dari  fitur  hingga  kata-kata  yang  tidak diperlukan, dengan tujuan untuk mengurangi noise yang dapat memicu proses perhitungan dalam pengklasifikasian tidak maksimal (Sawicki et al., 2023).
Tabel 1. Contoh Cleansing Teks Tweet Hasil Cleansing Kondisi ini diperparah bila  Yogyakarta diguyur hujan.. sampah yang       menumpuk menjadi  basah,  lembek dan mudah busuk.
#JogjaDaruratSampah Kondisi ini diperparah bila Yogyakarta diguyur hujan sampah yang menumpuk menjadi basah lembek dan mudah busuk Tempat sampah di rumahku udah ga muat...bau lagi..bingung mau buang sampah dimana  #jogjadaruratsampah Tempat sampah di rumahku udah ga muat bau lagi bingung mau buang sampah dimana
b. Tokenization
Tokenization adalah  sebuah  proses  untuk  memisah  satuan  kata  di  dalam  kalimat  atau  paragraf  menjadi token atau potongan  kata  tunggal  ( tremmed  word ).  Selain  itu tokenization juga  menghilangkan  atau  menghapus  kata  tertentu yang dianggap sebagai tanda baca (Toraman et al., 2023).
Tabel 2. Contoh Tokenization Teks Tweet Hasil Tokenization Kondisi ini diperparah bila Yogyakarta diguyur hujan sampah yang menumpuk menjadi basah lembek dan mudah busuk ―Kondisi‖, ―ini‖, ―diperparah‖, ―bila‖, ―Yogyakarta‖, ―diguyur‖, ―hujan‖, ―sampah‖, ―yang‖, ―menumpuk‖, ―menjadi‖, ―basah‖, ―lembek‖, ―dan‖, ―mudah‖, ―busuk‖ Tempat sampah di rumahku udah ga muat bau lagi bingung mau buang sampah dimana
―Tempat‖, ―sampah‖, ―dirumahku‖, ―udah‖, ―ga‖, ―muat‖, ―bau‖,
―lagi‖, ―bingung‖, ―mau‖, ―buang‖, ―sampah‖, ―dimana‖
c. Case-folding
Case-folding adalah  langkah  menyamakan case di  dalam  dokumen.  Proses  ini  dimanfaatkan  untuk  memudahkan pencairan dalam dokumen (Yuliska & Syaliman, 2020).
Tabel 3. Contoh Case-folding
Teks Tweet Hasil Case-folding ―Kondisi‖, ―ini‖, ―diperparah‖, ―bila‖, ―Yogyakarta‖, ―diguyur‖, ―hujan‖, ―sampah‖, ―yang‖, ―menumpuk‖,
―menjadi‖, ―basah‖, ―lembek‖, ―dan‖, ―mudah‖, ―busuk‖
―kondisi‖, ―ini‖, ―diperparah‖, ―bila‖, ―yogyakarta‖,
―diguyur‖, ―hujan‖, ―sampah‖, ―yang‖, ―menumpuk‖, ―menjadi‖, ―basah‖, ―lembek‖, ―dan‖, ―mudah‖, ―busuk‖ ―Tempat‖, ―sampah‖, ―dirumahku‖, ―udah‖, ―ga‖, ―muat‖, ―bau‖, ―lagi‖, ―bingung‖, ―mau‖, ―buang‖, ―sampah‖, ―dimana‖ ―tempat‖, ―sampah‖, ―dirumahku‖, ―udah‖, ―ga‖, ―muat‖, ―bau‖, ―lagi‖, ―bingung‖, ―mau‖, ―buang‖, ―sampah‖, ―dimana‖ d. Penghilangan Stopwords
Stopwords diartikan  sebagai term yang  tidak  memiliki  relasi  dengan  subjek  utama  dari  basis  data  meskipun  kata tersebut kerap kali muncul dalam sebuah dokumen.

## TIN: Terapan Informatika Nusantara
Vol 4, No 10, March 2024, page 679-686 ISSN 2722-7987 (Media Online) Website https://ejurnal.seminar-id.com/index.php/tin DOI 10.47065/tin.v4i10.4952
Tabel 4. Contoh Stopwords Teks Tweet Hasil Stopwords ―kondisi‖, ―ini‖, ―diperparah‖, ―bila‖, ―yogyakarta‖, ―diguyur‖, ―hujan‖, ―sampah‖, ―yang‖, ―menumpuk‖, ―menjadi‖, ―basah‖, ―lembek‖, ―dan‖, ―mudah‖, ―busuk‖ ―kondisi‖, ―diperparah‖, ―Yogyakarta‖, ―diguyur‖, ―hujan‖, ―sampah‖, ―menumpuk‖, ―basah‖, ―lembek‖, ―mudah‖, ―busuk‖ ―tempat‖, ―sampah‖, ―dirumahku‖, ―udah‖, ―ga‖, ―muat‖, ―bau‖, ―lagi‖, ―bingung‖, ―mau‖, ―buang‖, ―sampah‖, ―dimana‖ ―tempat‖, ―sampah‖, ―rumahku‖, ―udah‖, ―ga‖, ―muat‖, ―bau‖, ―lagi‖, ―bingung‖, ―buang‖, ―sampah‖, ―dimana‖
e. Stemming
Stemming merupakan  langkah  ketika  kata  yang  tidak  mengandung stopwords direduksi  ke  bentuk stemmed  word (term) yang sesuai. Kata tersebut mengalami proses stemming untuk memeroleh bentukan awal atau akar dari kata tersebut  dengan  cara  menghilangkan  imbuhannya.  Dengan  meggunakan  cara  ini,  akan  diperoleh  kelompok  kata yang memiliki makna yang sama tapi dengan bentuk berbeda secara sintaksis (Rifai & Winarko, 2019).
Tabel 5. Contoh Stemming Teks Tweet Hasil Stemming ―kondisi‖, ―diperparah‖, ―Yogyakarta‖, ―diguyur‖, ―hujan‖, ―sampah‖, ―menumpuk‖, ―basah‖, ―lembek‖, ―mudah‖, ―busuk‖ ―kondisi‖, ―parah‖, ―yogyakarta‖, ―guyur‖, ―hujan‖, ―sampah‖, ―tumpuk‖, ―basah‖, ―lembek‖, ―mudah‖, ―busuk‖ ―tempat‖, ―sampah‖, ―rumahku‖, ―udah‖, ―ga‖, ―muat‖, ―bau‖, ―lagi‖, ―bingung‖, ―buang‖, ―sampah‖, ―dimana‖ ―tempat‖, ―sampah‖, ―rumah‖, ―udah‖, ―ga‖, ―muat‖,
―bau‖, ―lagi‖, ―bingung‖, ―buang‖, ―sampah‖, ―mana‖

## 2.1.3 Word2Vec
Word2Vec adalah  salah  satu  algoritma word  embedding yang  memetakan  setiap  kata  ke  dalam  vektor. Word2Vec merepresentasikan  kata  menjadi vektor  yang  memuat  makna semantik dari kata tersebut. Metode word embedding ini termasuk  ke  dalam  penerapan unsupervised  learning menggunakan deep  neural  network . Word2Vec memiliki  dua arsitektur  representasi  konteks  yaitu Continous  Bag  Of  Word (CBOW)  dan Skip-gram . Continous  Bag  of  Words (CBOW)  adalah  model  arsitektur  yang  memperkirakan  kata  target  atau  kata  tengah  berdasar  pada  konteks  kata  yang berdekatan  dari  beberapa  kata  sebelum  dan  sesudah  kata  target  (Al-Saqqa  &  Awajan,  2019).  Sedangkan Skip-gram , model arsitektur yang memperkirakan kata target dalam rentang sebelum dan sesudah kata target (Nurdin et al., 2020).
Tabel 6. Contoh Word2Vec Tweet Word2vec kondisi ini diperparah bila yogyakarta diguyur hujan sampah yang menumpuk menjadi basah lembek dan mudah busuk [0.00315225 0.00315225 0.00547597 0.00741556 0.00912817 0.01068435 0.01212381 0.01347162 0.01474487 0.0159558 ]
2.1.4 Convolutional Neural Network (CNN)

## Gambar 2. Arsitektur CNN
Convolutional  Neural  Network (CNN)  adalah  pengembangan  dari Multi  Layer  Perceptron (MLP)  yang  dirancang khusus untuk mengolah data dua dimensi, seperti gambar dan teks. CNN menggunakan teknik konvolusi mengekstrak karakter penting dari data (Akbar, 2021). Konvolusi  merupakan sebuah sliding window yang biasa disebut filter yang berfungsi untuk membagi matriks representasi teks menjadi beberapa window dan setelah itu menjumlahkannya (Akbar et al., 2022). Hasil penjumlahan disebut feature maps , teknik yang lain max-pooling yaitu pemilihan nomor paling besar dari setiap feature map (Yuliska et al., 2021). Arsitektur CNN yang digunakan pada tinjauan ini yaitu 2 convolutional layer, 2 max-pooling layer, 2 dropout, global max pooling dan dense layer . Model Convolutional Neural Network yang digunakan dapat dilihat pada Gambar 2.

## TIN: Terapan Informatika Nusantara
Vol 4, No 10, March 2024, page 679-686 ISSN 2722-7987 (Media Online) Website https://ejurnal.seminar-id.com/index.php/tin DOI 10.47065/tin.v4i10.4952

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN
Model  arsitektur Convolutional  Neural  Network (CNN)  menghasilkan  sebuah  model  dengan  meggunakan  beberapa layer  yang  dimiliki.  Pembentukan  model  mempunyai  suatu output informasi  model  yang  dapat  diproyeksikan menggunakan summary() . Layer yang terbentuk dapat dilihat pada Gambar 2. Input layer adalah layer input data yang pertama kali. Embedding layer dengan nilai keluaran (none, 32, 300) yang memiliki nilai guna membuat suatu proyeksi vektor dengan nilai dimensi sebesar 300 atau selaras dengan inputan embedding dim . Conv1d layer merupakan sebuah layer yang menerima input dari output embedding layer . Layer dengan nilai keluaran (none, 32, 128) memiliki fungsi untuk membuat sebuah kernel yang menjalankan filter dari output embedding layer. Setelah itu, global_max_pooling_id layer mengambil  nilai  maksimal  dari  perhitungan  konvolusi  oleh kernel yang  ditetapkan  mejadi  nilai  elemen  kata terkuat. Global_max_pooling_id mengeluarkan output yang diterima dropout layer dan melakukan drop terhadap nilai signal yang kurang memuaskan, yaitu 0.5 pada nilai paling bawah. Dense layer bertindak sebagai fully connected layer mempunyai neuron yang terhubung dengan dropout layer tersebut.
Tabel 7 . Output Epoch Epoch Loss Accuracy   Validation loss  Validation accuracy 1 1.7462 0.4016 1.1230 0.4194 2 1.1377 0.4462 1.0521 0.4677 3 0.9902 0.5591 1.0698 0.4597 4 0.9529 0.5696 0.9931 0.4758 5 0.8627 0.6299 0.9931 0.5000 6 0.7331 0.6772 0.9762 0.5403 7 0.6818 0.7192 1.0880 0.4597 8 0.5901 0.7743 1.0529 0.5081 9 0.5337 0.8031 1.1950 0.5323 10 0.5533 0.7848 1.2003 0.5000 11 0.4325 0.8241 1.1333 0.5323 12 0.4096 0.8504 1.2073 0.5424 13 0.4052 0.8583 1.2313 0.5565 14 0.3946 0.8688 1.3606 0.5081 15 0.4503 0.8556 1.2003 0.5484 16 0.3454 0.8740 1.3417 0.5242 17 0.3644 0.8871 1.5004 0.5000 18 0.3804 0.8714 1.5096 0.5403 19 0.3011 0.9003 1.3325 0.5242 20 0.2817 0.8950 1.5161 0.5323
Gambar 3. Loss-Accuracy Visualization
Berdasarkan  Tabel  7  pelatihan  data  menggunakan epoch 20,  satu epoch berarti  melatih neural  network menggunakan  semua  data  pelatihan  dalam  satu  siklus,  dan  telah  menghitung accuracy and loss dari  data  latih,  juga menghitung validation  loss dan validation  accuracy dari  data  uji.  Pada  tabel  7  menunjukkan accuracy tertinggi  ada pada epoch ke-19  bernilai  90%.  Pada  gambar  3  menunjukkan  model  yang  dibuat  memberikan  akurasi  sebesar  90% untuk  data  pelatihan.  Peningkatan  nilai accuracy dan  nilai loss mengindikasikan  model  telah  dilatih  dengan  baik. Kemudian pada epoch ke-13 memberikan nilai validation accuracy sebesar 55% untuk data pelatihan. Pelatihan dilakukan menggunakan data yang sudah dipersiapkan sejumlah 381 data latih. Sebelum menjalankan pelatihan model data latih perlu di lakukan konversi menjadi urutan integer unik. Gambaran kinerja model dapat dilihat melalui  pengujian  menggunakan  124  data  uji.  Penghitungan accuracy,  precision,  recall, dan f1-score model  terhadap

## TIN: Terapan Informatika Nusantara
Vol 4, No 10, March 2024, page 679-686 ISSN 2722-7987 (Media Online) Website https://ejurnal.seminar-id.com/index.php/tin DOI 10.47065/tin.v4i10.4952
dataset  uji  dilakukan  untuk  mengetahui  performa  model  tersebut.  Evaluasi  model  diawali  dengan  melakukan pemanggilan file model  CNN  yang  telah  disimpan  sebelumnya,  yaitu  ‗model_cnn.h5‘  dengan  sintaksis load_model() dari  keras  kemudian  menginisiasikan  ke  variable new_model.  Data_test baru  yang  sudah  dilakukan  degan  model tersebut, yaitu data pengujian. Untuk menerapkan model ke dalam data_test uji menggunakan sintaks model.predict() . Hasil predict yang  didapat  akan  dimasukkan  ke  dalam  v ariable y_pred kemudian  dilakukan  penerjemahan  di  dalam label  sentimen  yang  ada  di y_test .  Kemudian  adanya  penghitungan accuracy,  precision,  recall, dan f1-score model terhadap  dataset  uji  dilakukan  untuk  mengetahui  performa  model  tersebut.  pembentukan  konvusi matriks  yang mempuyai  nilai true  label dan predicted  label seperti  pada  Gambar  4  dilakukan  dengan  perhitungan  terhadap  data tersebut. Konvusi matriks dibentuk menggunakan sintaks confusion_matrix() . Kemudian penggunaan classification_report() untuk  menghitung accuracy,  precision,  recall,  dan  f1-score diperlakukan  setelah  membua konvusi matriks. Tinjauan ini menggunakan label ―positif ” , “ negatif ” , dan “ netral ” yang merupakan sebuah larik yang memiliki nilai kata atau kalimat sentiment.
Gambar 4. Confusion Matrix
Berdasarkan Tabel 8, pelatihan menggunakan model epoch 20 mendapatkan hasil accuracy sebesar 53%. Namun precision untuk tweet neutral  sebesar  50%  menunjukkan  ketepatan  label  aktual  negatif  dengan output label  perkiraan neutral  yang  dikeluarkan  sistem  sangat  tinggi.  Nilai recall  tweets positive memperlihatkan  keefektifan system guna memperoleh kembali label bernilai positif juga cukup rendah. Sedangkan di sisi lain f1-score tweets negatif dengan nilai 40% menunjukkan komparasi rata-rata precision dengan recall tweet negatif cukup baik.
Tabel 8. Hasil Evaluasi Sentimen  Precision  recall  F1-score  support Neutral 0.50 0.33 0.40 45 Positive 0.39 0.46 0.43 28 Negative 0.62 0.75 0.68 51 Accuracy 0.53 124
Gambar 5. Distribusi Sentimen
Pada  masing-masing  label  seperti  pada  gambar  5  dapat  dihitung  persentase  dari  hasil  analisis  sentimen,  yaitu sentimen  positif,  sentimen  negatif,  dan  sentimen  netral.  Akumulasi  keseluruhan  terdapat  505  data tweets yang terkumpul, 146 data (28.9%) terdapat tweets positif, selanjutnya 108 data (21.4%) tweets netral, dan terakhir 251 data (49.7%) data tweets negatif. Berdasarkan data hasil analisis tersebut, permasalahan darurat sampah di Jogja ini banyak warga yang membuat cuitan negatf.

## TIN: Terapan Informatika Nusantara
Vol 4, No 10, March 2024, page 679-686 ISSN 2722-7987 (Media Online) Website https://ejurnal.seminar-id.com/index.php/tin DOI 10.47065/tin.v4i10.4952

## 4. KESIMPULAN
Penggunaan Convolutional Neural Network (CNN) dan Word2Vec ini berhasil membangun program analisis sentimen terhadap  tagar  JogjaDaruratSampah  (#JogjaDaruratSampah)  dan  tagar  TPSTPiyungan  (#TPSTPiyungan)  di  Twitter. Program  ini  ditujukan  untuk  mengelompokkan tweets yang  dibagi  menjadi  3  kelas  sentimen,  yaitu  sentimen  positif, negatif , dan  netral  dari  pengguna  aktif  di  Twitter.  Pada  tinjauan  ini  bahasa  pemrograman  yang  dipakai  untuk membentuk  program  yaitu Python, dengan  keseluruhan  data  sebayak  505 tweets .  Data  tersebut  dibagi  menjadi  dua bagian yaitu, data latih dan data uji dengan jumlah masing-masing 381 data latih dan 124 data uji. Sebelum pengujian dilakukan,  data  harus  melalui  proses  labeling  dan data  preprocessing .  Setelah  itu  lanjut  ke  tahap word  embedding menggunakan Word2Vec dan  melakukan  uji  model  CNN.  Hasil  pengujian  model  menghasilkan  ketepatan  tertinggi dengan menggunakan epoch 20 pada iterasi epoch yang ke-19 dengan ketepatan 90%. Kemudian hasil sentimen analisis menunjukkan  bahwa  banyak  pengguna  aktif  Twitter  membuat  cuitan  negatif  terhadap  polemik  sampah  di  Jogja sebanyak 49.7% dari total 505 data tweets .

## REFERENCES
Akbar,  M.  (2021).  Traffic  sign  recognition  using  convolutional  neural  networks. Jurnal  Teknologi  Dan  Sistem Komputer , 9 (2), 120–125. https://doi.org/10.14710/jtsiskom.2021.13959 Akbar,  M.,  Purnomo,  A.  S.,  &  Supatman,  S.  (2022).  Multi-Scale  Convolutional  Networks  untuk  Pengenalan  Rambu Lalu  Lintas  di  Indonesia. Jurnal  Sisfokom  (Sistem  Informasi  Dan  Komputer) , 11 (3),  310–315. https://doi.org/10.32736/sisfokom.v11i3.1452
Al-Saqqa, S., & Awajan, A. (2019). The Use of Word2vec Model in Sentiment Analysis: A Survey. Proceedings of the 2019 International Conference on Artificial Intelligence, Robotics and Control , 39–43. https://doi.org/10.1145/3388218.3388229
Darwis,  D.,  Siskawati,  N.,  &  Abidin,  Z.  (2021).  PENERAPAN  ALGORITMA  NAIVE  BAYES  UNTUK  ANALISIS SENTIMEN  REVIEW  DATA  TWITTER  BMKG  NASIONAL. Jurnal  Tekno  Kompak , 15 (1),  131. https://doi.org/10.33365/jtk.v15i1.744
Fikri, M. I., Sabrila, T. S., & Azhar, Y. (2020). Perbandingan Metode Naïve Bayes dan Support Vector Machine pada Analisis Sentimen Twitter. SMATIKA JURNAL , 10 (02), 71–76. https://doi.org/10.32664/smatika.v10i02.455 Istriani,  E.  (2023).  PKM  Pendampingan  Manajemen  Sampah  di  RW  2  Pakualaman  Yogyakarta. Prosiding  Seminar Nasional  Pengabdian  Kepada  Masyarakat ,  27–33.  http://sendimas2023.ukrida.ac.id/pubs/6/pkm-pendampingan- manajemen-sampah-di-rw-2-pakualaman-yogyakarta
Laurensz,  B.  &  Eko  Sediyono.  (2021).  Analisis  Sentimen  Masyarakat  terhadap  Tindakan  Vaksinasi  dalam  Upaya Mengatasi  Pandemi  Covid-19. Jurnal  Nasional  Teknik  Elektro  Dan  Teknologi  Informasi , 10 (2),  118–123. https://doi.org/10.22146/jnteti.v10i2.1421
Nasution, M. R. A., & Hayaty, M. (2019). Perbandingan Akurasi dan Waktu Proses Algoritma K-NN dan SVM dalam Analisis Sentimen Twitter. Jurnal Informatika , 6 (2), 226–235. https://doi.org/10.31311/ji.v6i2.5129 Nurdin,  A.,  Anggo  Seno  Aji,  B.,  Bustamin,  A.,  &  Abidin,  Z.  (2020).  PERBANDINGAN  KINERJA  WORD EMBEDDING WORD2VEC, GLOVE, DAN FASTTEXT PADA KLASIFIKASI TEKS. Jurnal Tekno Kompak , 14 (2), 74. https://doi.org/10.33365/jtk.v14i2.732
Pradana,  A.  I.,  Rustad,  S.,  Shidik,  G.  F.,  &  Agus  Santoso,  H.  (2022).  Indonesian  Traffic  Signs  Recognition  Using Convolutional  Neural  Network. 2022  International  Seminar  on  Application  for  Technology  of  Information  and Communication (iSemantic) , 426–430. https://doi.org/10.1109/iSemantic55962.2022.9920448
Putra  A  P  &  Syafira  A  F.  (2023). Analisis  Sentimen  Data  Twitter  Topik  Politik  Dengan  Metode  Naive  Bayes  Dan Convolutional Neural Networks (Cnn) . https://doi.org/10.5281/ZENODO.8396579
Rachman,  F.  F.,  &  Pramana,  S.  (2020).  Analisis  Sentimen  Pro  dan  Kontra  Masyarakat  Indonesia  tentang  Vaksin COVID-19 pada Media Sosial Twitter. Indonesian of Health Information Management Journal , 8 (2), 100–109. Ratnaningtyas,  Rr.  P.  (2020).  Sampah  Dalam  Kacamata  Media  Online. Jurnal  Komunikasi , 12 (1),  16. https://doi.org/10.24912/jk.v12i1.5287
Rifai,  W.,  &  Winarko,  E.  (2019).  Modification  of  Stemming  Algorithm  Using  A  Non  Deterministic  Approach  To Indonesian  Text. IJCCS  (Indonesian  Journal  of  Computing  and  Cybernetics  Systems) , 13 (4),  379. https://doi.org/10.22146/ijccs.49072
Sawicki, J., Ganzha, M., & Paprzycki, M. (2023). The State of the Art of Natural Language Processing—A Systematic Automated  Review  of  NLP  Literature  Using  NLP  Techniques. Data  Intelligence , 5 (3),  707–749. https://doi.org/10.1162/dint_a_00213
Susilo, M. E., Prayudi, P., &  Florestyanto, M. Y. (2023, Oktober). PENGELOLAAN SAMPAH  RUMAH TANGGA UNTUK  MEMBANTU  MENGATASI  KRISIS  SAMPAH  DI  YOGYAKARTA. Prosiding  Seminar  Nasional LPPM  UPN  Veteran  Yogyakarta .  Seminar  Nasional  Pengabdian  Masyarakat  ―Pemberdayaan  Masyarakat Berkelanjutan di Era Society 5.0 sebagai Implementasi Bela Negara,‖ Yogyakarta.
Toraman,  C.,  Yilmaz,  E.  H.,  Şahinuç,  F.,  &  Ozcelik,  O.  (2023).  Impact  of  Tokenization  on  Language  Models:  An Analysis for Turkish. ACM Transactions on Asian and Low-Resource Language Information Processing , 22 (4), 1– 21. https://doi.org/10.1145/3578707

## TIN: Terapan Informatika Nusantara
Vol 4, No 10, March 2024, page 679-686 ISSN 2722-7987 (Media Online) Website https://ejurnal.seminar-id.com/index.php/tin DOI 10.47065/tin.v4i10.4952
Yuliska, Y., Qudsi, D. H.,  Lubis, J. H., Syaliman, K. U.,  & Najwa, N.  F. (2021). Analisis Sentimen pada Data Saran Mahasiswa  Terhadap  Kinerja  Departemen  di  Perguruan  Tinggi  Menggunakan  Convolutional  Neural  Network. Jurnal Teknologi Informasi Dan Ilmu Komputer , 8 (5), 1067. https://doi.org/10.25126/jtiik.2021854842 Yuliska,  Y.,  &  Syaliman,  K.  U.  (2020).  Literatur  Review  Terhadap  Metode,  Aplikasi  dan  Dataset  Peringkasan Dokumen  Teks  Otomatis  untuk  Teks  Berbahasa  Indonesia. IT  Journal  Research  and  Development , 5 (1),  19–31. https://doi.org/10.25299/itjrd.2020.vol5(1).4688