## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI: 10.30865/mib.v6i2.3765

## Sentiment Analysis Tweet Pilkada 2020 Saat Pandemik COVID-19 di Media Sosial Twitter Menggunakan Metode 1D Convolutional Neural Network
Ganjar Tata Pangestu * , Miftahurrahma Rosyda
Fakultas Teknik Industri, Program Studi Teknik Informatika, Universitas Ahamad Dahlan, Kota Yogyakarta, Indonesia Email: 1,* tpangestu.official@gmail.com, 2 miftahurrahma.rosyda@tif.uad.ac.id Email Penulis Korespondensi: tpangestu.official@gmail.com
Abstrak− Pilkada  2020  menjadi  perdebatan  karena  berlangsung  di  tengah  pandemi  COVID-19.  Munculnya  komentar  dari berbagai media sosial seperti Twitter. Ada berbagai opini publik yang setuju Pilkada tetap digelar, ada juga opini publik lain yang  mendukung  penundaan  Pilkada  hingga  pandemi  COVID-19  berakhir.  Opini  yang  berbeda  tersebut  membutuhkan Sentiment  Analysis yang  bertujuan  mendapatkan  atau  mengetahui  opini  umum  Pemilihan  Kepala  Daerah  2020  di  masa pandemik Coronavirus . Sebanyak 200 data yang berupa tweet yang terbagi menjadi 2 data yaitu 20% data uji dan 80% data latih diperoleh dengan mengambil data dari Twitter menggunakan twint library , berdasarkan kata kunci yang telah ditentukan. Kumpulan data yang dihasilkan diklasifikasikan  menjadi tiga  kelas  yaitu  positif,  netral, dan  negatif.  Dalam  pengujian  atau penelitian ini menggunakan deep learning yang menggunakan klasifikasi Convolutional Neural Network , dikarenakan sudah teruji ampuh dalam kasus pemrosesan Bahasa alami dan dapat mendapatkan hasil yang bagus dalam pengelompokan kalimat. Dari penelitian ini memperoleh hasil akurasi sebesar 72.50% dengan epoch yang digunakan sebesar 25 epoch . Dari peningkatan epoch mengalami kenaikan akurasi sebesar 7-12% dari variasi epoch sebelumnya.
Kata Kunci: Pemrosesan Bahasa Alami; NLP; Sentimen Analisis; Python; 1D Convolutional Neural Network
Abstract− Pilkada 2020 is a debate since it takes place in the midst of the COVID-19 pandemic. The emergence of comments from several social media such as Twitter. There are various public opinions that agree that the Pilkada will still be held, there are also other public opinions that support the postponement of the Pilkada until the COVID-19 pandemic ends. These different opinions require Sentiment Analysis which aims to obtain or find out the general opinion of the 2020 Regional Head Election during the Coronavirus pandemic. A total of 200 data in the form of tweets which are divided into 2 data, namely 20% test data and 80% training data obtained by retrieving data from Twitter using the twint library, based on predetermined keywords. The resulting data set is classified into three classes namely positive, neutral, and negative. In this test or research, deep learning uses the Convolutional Neural Network classification, because it has been proven effective in the case of natural language processing and can get good results in grouping sentences. From this research, the accuracy result is 72.50% with the epoch used is 25 epoch. From the increase in epochs, there is an increase in accuracy of 7-12% from the previous epoch variations.
Keywords : Natural Language Processing; NLP; Sentiment Analysis; Python; 1D Convolutional Neural Network

## 1. PENDAHULUAN
Pilkada 2020 mendapatkan perdebatan, perdebatan tersebut dikarenakan pelaksanaan pilkada dilakukan pada masa pandemik COVID-19. Kementrian Kesehatan sudah mengeluarkan peraturan pemberlakuan PSBB (pembatasan sosial berskala besar) pada seluruh wilayah dan provinsi Indonesia [1]. Walaupun begitu, KPU tetap merencanakan pelaksanaan  pilkada  sampai  dengan  akhir  tahun.  Dengan  adanya  peraturan  KPU  no.  13  tahun  2020  tentang pelaksanaan pemilihan umum serentak lanjutan dalam kondisi bencana non alam COVID-19 dilaksanakan dengan menerapkan protokol kesehatan di setiap pemilihan umumnya.
Dengan memperhatikan dua keadaan yang kondisinya sama-sama urgent , banyak komentar bermunculan dari  berbagai  lini  media  sosial  yang  ada  contohnya twitter .  Munculnya  kecemasan  pada  masyrakat  di  internet dikarenakan  jika  pemilihan  kepala  daerah  2020  tetap  bersamaan  dilakukan,  maka  dalam  kondisi  pandemik COVID-19 seperti ini ditakutkan akan mengalami ke lonjakan kasus positif COVID-19. Pelaksanaan pemilihan kepala daerah ini juga dapat berpotensi menyebarkan dan menularkan virus COVID-19. Walaupun begitu tidak mungkin dapat diprediksikan bahwa pandemik COVID-19 akan segera berakhir dalam waktu dekat, sebaliknya pemilihan  kepala  daerah  juga  sama  pentingnya  untuk  lekas  dilakukan  agar  untuk  masyrakat  mendapatkan kedaulatan dan kesejahteraannya [2].
Sentiment Analysis adalah teknik untuk memperoleh pandangan dan informasi khusus dalam suatu kalimat. Sentiment Analysis mampu mengetahui perasaan atau sentimen penulis terhadap suatu topik atau objek, apakah netral, negatif, atau positif [3]. Sentiment Analysis melibatkan perhitungan dengan menggunakan komputer untuk mengetahui perasaan yang terkait dalam kalimat. NLP atau Natural Language Processing terkenal sebagai metode komputer untuk memahami input dari Bahasa manusia [4]. Dengan NLP mesin dapat memahami Bahasa manusia dengan  cara  menerjemahkan  terlebih  dahulu  Bahasa  alami  manusia  ke  bentuk  yang  dapat  dipahami  mesin  [5]. Pada  hasil  penelitian  milik  Young-Seob  Jeong  dan  Hannah  Kim  memperlihatkan  kalau  pengimplementasian algoritma Convolution  Neural  Network  (CNN) ini  benar-benar  efektif  diterapkan  pada  NLP  karena  juga  bisa memperoleh hasil yang sangat baik pada penggolongan dalam kalimat [6]. Pada hasil penelitian milik I Ketut Gede Darma Putra dan Dewa Ayu Nadia mereka memiliki 2 kategori yaitu hate speech dan non hate speech yang dimana dalam 2 pengkategorian tersebut mendapatkan hasil yang memuaskan dengan menggunakan CNN [17]. Pada hasil penelitian  milik  Widi  Astuti,  Adiwijaya,  dan  Muzakki  Ahmad  menunjukkan  perbandingan  waktu  eksekusi

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI: 10.30865/mib.v6i2.3765
menggunakan  CNN  lebih  baik  daripada  menggunakan  LSTM  ataupun  RNN  [18].  Penelitian  milik Adil  Rajput menghasilkan  bahwa  analisis  sentimen  menggunakan  NLP  menawarkan  peluang  besar  bagi  praktisi  kesehatan mental untuk dapat menggali data teks dari web yang dapat menjadi deteksi gejala berbagai kesehatan mental [5].
Berdasarkan riset reverensi yang sudah dilangsungkan, mendapatkan hasil bahwa masih minim penelitian yang meneliti jumlah epoch yang dipakai pada model CNN. Yang dimaksud epoch adalah berapa kali model neural network telah melihat dataset, karena dalam satu epoch masih terlalu besar untuk dimasukkan ( feeding ) kedalam komputer oleh karena itu maka perlu dilakukan pembagian ke dalam satuan kecil ( batches ) [7]. Pada epoch kecil dapat menghasilkan performa yang buruk dikarenakan penyelarasan indikator yang belum utuh, sedangkan epoch yang besar dapat meningkatkan waktu perhitungan atau komputasi dan risiko dimana data yang digunakan untuk pelatihan  adalah  yang  terbaik.  Jadi,  jika  pengujian  dilakukan  dengan  data  yang  berbeda  maka  akan  dapat menurunkan akurasi [8].
Penelitian  ini  mengusulkan  melakukan analysis  sentiment  tweet pilkada  2020  saat  pandemi  COVID-19 menggunakan Natural  Language  Processing yang  digunakan  untuk  mengolah  dan  mengekstrak  dataset  dari twitter.  Hasil  dari tokenizing ini  berupa  token  kata  yang  akan  diklasifikasi  menggunakan  algoritma  CNN  atau Convolutional Neural Network . Hasil  dari  penelitian  ini  menghasilkan  perbandingan  akurasi dan  pengaruh dari jumlah  epoch  yang  diterapkan  dan  juga  hasil  dari  penelitian  ini  dapat  menguji  label  prediksi  kalimat  terhadap inputan kalimat yang baru.

## 2. METODOLOGI PENELITIAN
Masalah utama pada klasifikasi sentimen adalah cara mengidentifikasi sentimen dalam sebuah teks, apakah teks memiliki sentimen netral, positif, atau negatif. Gambar 1 adalah gambaran proses pada penelitian ini [9]. Langkah pertama, pengambilan data atau scraping data dari twitter, selanjutnya seluruh data diberi label menjadi 3 kelas yaitu positif, negatif, dan netral. Selanjutnya pada proses pre-processing memakai teknik NLP. Setelah proses pre- processing selesai maka menghasilkan token-token yang akan menjadi input pada proses klasifikasi. Pada proses klasifikasi  memakai  algoritma  CNN  atau Convolutional Neural Network yang  merupakan  skema  dari deep learning .

## Gambar 1. Alur Penelitian

## 2.1 Data Scraping
Dataset yang dipakai pada penelitian dikumpulkan dari twitter dengan cara scraping yang memakai pemrograman Python ,  menggunakan library  twint untuk  mengumpulkan data melalui  proses  ekstrasi informasi  menggunakan Hypertext Transfer Protocol (HTTP) . Dataset sejumlah 193 tweet dikumpulkan dengan kata kunci pencarian di antaranya  “pilkada  2020”,  “covid”,  dan  “pandemik”.  Pada  tabel  1  dapat  dilihat  merupakan  contoh  dari  hasil scraping data, data tweet yang dikumpulkan dipilih secara random yang mengacu pada pemilihan kepala daerah pada saat pandemik COVID-19.
Tabel 1. Hasil Contoh Dari Data Scraping
Tanggal, Waktu Tweet 2020-12-15 20:17:49 Nggak heran kalo sampean ngomong tidak terbukti ada klaster baru Covid-19 setelah Pilkada 2020 ... sejak awal pun sampean senang berkelakar tentang Covid-19. 2020-12-17 10:19:04 Pemerintah mengklaim pelaksanaan Pilkada serentak 2020 tak memunculkan klaster baru  Covid-19.  Namun,  kenyataannya  temuan  klaster  virus  korona  tersebut  mulai bermunculan dan berpotensi terus bertambah. #MediaLawanCovid19
#WaktunyaLokadata  https://t.co/C7hbnaFOrj 2020-12-15 13:54:19 Pilkada 2020 tidak lahirkan klaster baru covid 19  Bravo @KPU_ID 2021-01-20 17:30:05 Semoga  tidak  ada  korban  jiwa  dan  tidak  lagi  ada  yang  menganggap  remeh,  kita berisik soal prokes dan gak ikut "hajatan" itu cuma ihtiar untuk menghindari.. | 40 Komisioner KPU Pusat-Daerah
Terpapar Covid di Pilkada 2020 https://t.co/mTsqRMvB1t
2.2 Labelling Data

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI: 10.30865/mib.v6i2.3765
Pelabelan untuk dataset dilakukan secara manual. Dataset diberikan label netral, positif, dan negatif. Hasil dari pelabelan  terdapat  22 tweet  dengan  sentimen  netral,  73  tweet  sentimen  negatif,  dan  98  tweet  dengan  sentimen positif.

## 2.3 Tokenizing
Proses  operasi  memisahkan  teks  menjadi  potongan-potongan  berupa token [10].  Pemotongan  ini  bisa  berupa potongan kata, huruf, ataupun kalimat. Berikut tabel 2 merupakan contoh proses tokenisasi.
Tabel 2. Contoh dari Proses Tokenizing Teks Asli “cegah penyebaran covid saat pilkada” Sesudah Tokenisasi 1. ‘cegah’ 2. ‘penyebaran’ 3. ‘covid’ 4. ‘saat’
5. ‘pilkada’

## 2.4 Sequences
Suatu proses setelah tokenisasi di mana jika pada proses tokenisasi terdapat sebuah masalah yang di mana sebuah kata memiliki jumlah dan huruf yang sama seperti “amal” dan “lama”. Mesin akan membaca kedua kata tersebut adalah sama, maka dari itu kita membutuhkan sequences. Sequences akan menampung setiap token yang ada ke dalam bentuk array [11].

## 2.5 Klasifikasi
Setelah  melewati  tahapan tokenizing dan sequences, kemudian  data  tersebut  diklasifikasikan  menggunakan algoritma Convolutional  Neural  Network yang  merupakan  skema  dari deep learning. Convolutional  Neural Network adalah bidang dari Artificial Neural Network (ANN), bidang tersebut dapat memperhitungkan data dan mendapatkan ketepatan yang tinggi [12]. Model Convolutional Neural Network banyak menyelesaikan berbagai masalah mengenai pemrosesan gambar, saat sekarang Convolutional Neural Network sudah dikembangkan untuk digunakan  pada Natural  Language  Processing seperti  sentiment  analysis,  text  summary,  klasifikasi  polaritas emosional,  dll  [13].  Pada  proses  CNN  ini  input  berupa  tweet  yang  mengandung  unsur  “pilkada”,  “covid”,  dan “pandemik”  yang  kemudian  akan  dijadikan  input  untuk  convolution  layer.  Setelah  pada  proses  convolutional selesai,  hasilnya  akan  dimasukkan  ke  dalam  aktifasi  ReLU.  Hasil  fungsi  dari  aktifasi  ReLU  mengalami  proses down sampling pada Pooling Layer . Lalu hasil dari Pooling Layer digunakan sebagai input untuk Fully Connected Layer. Berikut Gambar 2 merupakan gambaran arsitektur CNN pada penelitan ini.

## Gambar 2. Gambaran Arsitektur CNN
Convolutional Neural  Network atau dapat  disebut  dengan CNN adalah metode  dari pembelajaran mesin yang merupakan pengembangan Multi Layer Perceptron, sehingga jenis jaringan Convolutional Neural Network adalah  jenis multilayer dapat  dikenal  atau  disebut  juga  sebagai fully-connected  layer ,  karena  CNN  merupakan jaringan multilayer maka hasil dari satu layer akan dijadikan untuk masukkan layer selanjutnya. Biasanya CNN terstruktur dalam 3 layer yaitu layer input , hidden layer , dan layer hasil [12]. Pada penelitian ini menggunakan

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI: 10.30865/mib.v6i2.3765
Convolutional Neural Network layer yang sederhana [14], terstruktur dari convolutional layer , max pooling layer , dropout layer serta fully connected output layer [15]. Pada setting model studi kali ini ditetapkan sejumlah 8 unit convolutional dan 300 vector size . Pada 8 unit convolutional layer diterapkan filter 16,  32,  dan  64.  Adam  dipilih  sebagai Optimizer pada  penelitian  ini  [16] dikarenakan dianggap sebagai optimasi terbaik [17] dan aktifasi ReLU atau disebut sebagai Rectified Linear Unit yang digunakan untuk aktifasi non-linear dikarenakan mempunyai kelebihan kerumitan yang rendah [18].

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN
Sebanyak  193 dataset tweet dipakai  dalam penelitian ini. Dataset yang  telah  dikumpulkan  terbagi menjadi  tiga kategori  yaitu,  0  dengan  sentimen  netral,  1  dengan  sentimen  positif,  dan  2  dengan  sentimen  negatif.  Tabel  3 merupakan hasil dari pembagian data atau labelling data .
Tabel 3. Hasil Proses Labelling Data 0 (Netral) 1 (Positif) 2 (Negatif) 30 103 67
Pada tahapan tokenizing , dataset tweet kalimat dibagi menjadi per kata yang bertujuan mempermudah untuk mengelola teks lebih lanjut, melalui proses tokenizing ini dari 200 tweet dipecah menjadi 1.703 kata atau token .
Gambar 3. Contoh Hasil Proses Tokenizing
Setelah  proses tokenizing selanjutnya  dilakukan  proses  untuk  mengubah  setiap  bentuk  kata  dari  hasil tokenizing menjadi  bentuk sequentials yang ditampung dalam bentuk array.  Karena pada  setiap kalimat jumlah katanya tidak sama maka dilakukan proses normalisasi dengan cara membuat jumlah kalimatnya fit, yang di mana kalau jumlah katanya lebih maka akan dipotong dan kalau jumlah katanya kurang maka akan diberikan padding , maksimal kata pada proses normalisasi ini sebanyak 100 kata.

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI: 10.30865/mib.v6i2.3765
(b)
Gambar 4. Contoh Hasil Proses Sequences , Sebelum Proses Sequences (a) dan Setelah Proses Sequences (b)
Selanjutnya  hasil  dari  proses sequences ini  dibuat  menjadi  model  latih  menggunakan word  embedding . Lapisan convolutional pertama menggunakan 64 fitur filter, 8 unit convolutional , dan menggunakan aktifasi ReLU. Proses pooling menggunakan max-pooling  size yaitu  2.  Setelah  proses pooling tersebut,  ada  lapisan drop-out diikuti  lapisan dense  (full  connected) yang  berguna  untuk overfitting. Setelah  itu  menambahkan  lagi layer perceptron yang di mana pada lapisan dense pertama tadi sebanyak 32 maka di lapisan dense kedua ini sebanyak 16. Selanjutnya menambahkan GlobalMaxPooling1D yang berguna untuk di mana tiap ada pergeseran filter dapat menentukan  nilai  maksimumnya  [19]. Setelah  itu  didapatkan  lapisan  akhir  yang  terhubung  penuh di  mana  ada output dari  beberapa  kelas  yang  diklasifikasikan.  Fungsi  aktifasi softmax digunakan  untuk  mengklasifikasikan kelas yang lebih dari dua, yang di mana pada penelitian ini terdapat tiga kelas.
Gambar 5. Model Latih
Data yang telah dibuat model tersebut terbagi dari 3 kelas (netral, positif, dan negatif) dan akan digunakan sebagai dataset untuk pelatihan model 1D CNN yang akan dibangun. Data tersebut dibagi menjadi Training Data dan Test  Data dengan  perbandingan  80:20  yaitu  160 Training  Data dan  40 Test  Data .  Model  1D  CNN  pada penelitian  ini  menggunakan  1  proses convolution  layer dan  1 pooling  layer di  mana convolution tersebut menggunakan  aktifasi ReLU. Dari proses model pelatihan didapatkan akurasi sebesar 53% dengan loss  sebesar 0.8832 pada epoch 10, akurasi 82.50% dengan loss sebesar 0.5786 pada epoch 15, akurasi 85.62% dengan loss sebesar  0.3519  pada epoch 20,  dan  pada epoch 25  akurasi  sebesar  98.12%  dengan  loss  0.0832  yang  di  mana semakin kecil nilai loss maka semakin baik hasilnya.

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI: 10.30865/mib.v6i2.3765
(c)                                                                             (d)
Gambar 6. Grafik Model Akurasi Training dan Test Tiap Epoch
Dapat  dilihat  pada  tabel  4  merupakan  hasil  dari  pengujian Test  Data ,  akurasi  terbaik  sebanyak  72.50% dengan loss 0.8126  dan epoch 25.  Berdasarkan  tabel  4,  seiring  dengan  penambahannya epoch maka  akurasi mengalami  peningkatan.  Peningkatan  akurasi  berkisar  7-12%  dari  macam-macam epoch yang  diberikan sebelumnya. Penggunaan epoch berbeda dalam proses training mendapatkan hasil kinerja klasifikasi yang berbeda juga.  Penerapan  pada epoch yang  kecil  mendapati  hasil  akurasi  yang  relatif  rendah,  dikarenakan  pada  proses adaptasi  parameter  belum  sempurna  yang  disebabkan  oleh  waktu  iterasi  yang  terbatas.  Ketika  jumlah  epoch ditingkatkan  maka  parameter  lebih  optimal  dan  hasil  yang  didapatkan  dari  hasil  klasifikasi  bertambah  secara bertahap [8].
Tabel 4. Komparasi Akurasi Konvolusi Pada Epoch yang Berbeda Accuracy Loss Epoch 10 0.4500 (45%) 0.9922 Epoch 15 0.5250 (52.50%) 1.0367 Epoch 20 0.6000 (60%) 0.9181 Epoch 25 0.7250 (72.50%) 0.8126
Pengamatan  selanjutnya  yaitu  uji  klasifikasi  pada  kalimat  baru  yang  tidak  terdapat  pada dataset ,  untuk melihat apakah label prediksi sesuai dengan label aslinya. Tabel 5 merupakan hasil dari pengamatan tersebut.
Tabel 5. Perbandingan Pada Label Prediksi Dan Label Asli
Tweet Label Prediksi Label Asli Takut banget mau ikut nyoblos karena corona Negatif Negatif Dukung seluruh proses pilkada, tetap jaga jarak dan terapkan 3M Positif Positif Tdk ush dtg nyoblos masih rawan corona Negatif Negatif Masyrakat mendukung proses pilkada 2020 ditengah pandemik covid Positif Positif Masyarakat tdk setuju pilkada dilaksanakan Negatif Negatif mri wjdkan plkada 2020 Negatif Positif baiknya kita tunda dulu pilkada tahun ini Negatif Negatif Sungguh lebih baik dibatalkan pilkada tahun ini Negatif Negatif pilkada 2020 akan dilangsungkan pada masa pandemik dan banyak masyarakat yg mendukung Positif Positif

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI: 10.30865/mib.v6i2.3765
Tweet Label Prediksi Label Asli walaupun masyarakat takut covid namun partisipasi pemilih pilkada 2020 byk Positif Positif
Pada Tabel 5 model diuji dengan kalimat baru, hasil label prediksi pada kalimat baru sesuai dengan label aslinya.  Namun,  terdapat  satu  kalimat  baru  berlabel  negatif  justru  diklasifikasikan  ke  dalam  sentimen  positif. Kesalahan  klasifikasi  tersebut  dapat  disebabkan  oleh  kalimat  yang  mengandung  makna  ambigu  atau  makna tersirat, penggunaan bahasa informal, ejaan tidak konsisten, dan terdapat kemiripan kata dalam Training Data dan Test Data .

## 4. KESIMPULAN
Dari  penelitian  “ Sentiment  Analysis  Tweet Pilkada  2020  Saat  Pandemik  COVID-19  di  Media  Sosial  Twitter Menggunakan Metode 1D Convolutional Neural Network ” memperoleh hasil akurasi terbanyak sebesar 72.50% dengan epoch yang  digunakan  sebesar  25 epoch .  Keakuratan  dari  pengujian  meningkat  seiring  bertambahnya jumlah epoch yang diterapkan. Dari epoch 10, 15, 20, dan 25  mengalami kenaikan  akurasi sebesar  7-12%  dari variasi epoch sebelumnya.  Hasil  uji  klasifikasi  kalimat  baru  berhasil memberikan  label  prediksi  sesuai  dengan label isinya. Namun terdapat satu kesalahan klasifikasi yang disebabkan oleh beberapa faktor, di antaranya terdapat dengan kata dengan makna tersirat atau makna ambigu, penggunaan Bahasa informal, ejaan yang tidak konsisten, serta  terdapat  kemiripan  kata  dalam Training  Data dan Test  Data .  Penelitian  ke  depan  disarankan  untuk menambahkan dataset, pada proses

## REFERENCES
[1] M. Rudiyanto and R. Kasanova, “Dampak Covid-19 Terhadap Implementasi Pendidikan Karakter Impact of Covid-19 on The Implementation of Character Education,” Jurmal Pendidik. dan  Teknol.  Indones. ,  vol.  1, no. 5,  pp.  209–213, 2021.
[2] S. C. Rizki and Y. A. Hilman, “Menakar Perbedaan Opini Dalam Agenda Pelaksanaan Kontestasi Pilkada Serentak Di Tengah Covid-19,” J. Ilm. Muqoddimah J. Ilmu Sos. Polit. dan Hummanioramaniora , vol. 4, no. 2, p. 143, 2020.
[3] A. U. Rehman, A. K. Malik, B. Raza, and W. Ali, “A Hybrid CNN-LSTM Model for Improving Accuracy of Movie Reviews Sentiment Analysis,” Multimed. Tools Appl. , vol. 78, no. 18, pp. 26597–26613, 2019.
[4] D. W. Otter, J. R. Medina, and J. K. Kalita, “A Survey of the Usages of Deep Learning for Natural Language Processing,” IEEE Trans. Neural Networks Learn. Syst. , vol. 32, no. 2, pp. 604–624, 2021.
[5] A. Rajput, “Natural language processing, sentiment analysis, and clinical analytics,” Innov. Heal. Informatics A Smart Healthc. Prim. , no. February, pp. 79–97, 2019.
[6] H. Kim and Y. S. Jeong, “Sentiment classification using Convolutional Neural Networks,” Appl. Sci. , vol. 9, no. 11, pp. 1–14, 2019.
[7] S. Sharma, “Epoch vs Batch Size vs Iterations,” 2017. [Online]. Available: https://towardsdatascience.com/epoch-vs- iterations-vs-batch-size-4dfb9c7ce9c9. [Accessed: 16-Dec-2021].
[8] D.  Wang et  al. ,  “Modulation  Format  Recognition  and  OSNR  Estimation  Using  CNN-Based  Deep  Learning,” IEEE Photonics Technol. Lett. , vol. 29, no. 19, pp. 1667–1670, 2017.
[9] M.  Khader,  A.  Awajan,  and  G.  Al-Naymat,  “The  impact  of  natural  language  preprocessing  on  big  data  sentiment analysis,” Int. Arab J. Inf. Technol. , vol. 16, no. 3ASpecial Issue, pp. 506–513, 2019.
[10]  A. Bayhaqy, S. Sfenrianto, K. Nainggolan, and E. R. Kaburuan, “Sentiment Analysis about E-Commerce from Tweets Using Decision Tree, K-Nearest Neighbor, and Naïve Bayes,” 2018 Int. Conf. Orange Technol. ICOT 2018 , no. October, 2018.
[11]  M.  D.  Hisbullah,  “Belajar  Machine  Learning :  Natural  Language  Processing,”  202AD.  [Online].  Available: https://www.anbidev.com/machine-learning-nlp/. [Accessed: 16-Dec-2021].
[12]  M. Rhanoui, M. Mikram, S. Yousfi, and S. Barzali, “A CNN-BiLSTM Model for Document-Level Sentiment Analysis,” Mach. Learn. Knowl. Extr. , vol. 1, no. 3, pp. 832–847, 2019.
[13]  L.  xia  Luo,  “Network  text  sentiment  analysis  method  combining  LDA  text  representation  and  GRU-CNN,” Pers. Ubiquitous Comput. , vol. 23, no. 3–4, pp. 405–412, 2019.
[14]  A.  Pambudi  and  S.  Suprapto,  “Effect  of  Sentence  Length  in  Sentiment Analysis  Using  Support  Vector  Machine  and Convolutional Neural Network Method,” IJCCS (Indonesian J. Comput. Cybern. Syst. , vol. 15, no. 1, p. 21, 2021.
[15]  S. N. Listyarini and D. A. Anggoro, “Analisis Sentimen Pilkada di Tengah Pandemi Covid-19 Menggunakan Convolution Neural Network (CNN),” J. Pendidik. dan Teknol. Indones. , vol. 1, no. 7, pp. 261–268, 2021.
[16]  J. Chen, S. Yan, and K. C. Wong, “Verbal aggression detection on Twitter comments: convolutional neural network for short-text sentiment analysis,” Neural Comput. Appl. , vol. 32, no. 15, pp. 10809–10818, 2020.
[17]  P.  Nyoman  and  Putu  Kusuma  Negara,  “Deteksi  Masker  Pencegahan  Covid19  Menggunakan  Convolutional  Neural Network Berbasis Android,” J. RESTI (Rekayasa Sist. dan Teknol. Informasi) , vol. 5, no. 3, pp. 576–583, 2021.
[18]  D. A. N. Taradhita and I. K. G. D. Putra, “Hate speech classification in Indonesian language tweets by using convolutional neural network,” J. ICT Res. Appl. , vol. 14, no. 3, pp. 225–239, 2021.
[19]  M. Ahmad, A. Farisi, and W. Astuti, “Klasifikasi Multi-label pada Hadis Sahih Bukhari Terjemahan Bahasa Indonesia Menggunakan Convolutional Neural Networks,” vol. 8, no. 5, pp. 10594–10604, 2021.