## 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.v6i1.3527

## Analisis Sentimen Evaluasi Terhadap Pengajaran Dosen di Perguruan Tinggi Menggunakan Metode LSTM
Muhammad Afrizal Amrustian * , Widi Widayat, Arif Muhammad Wirawan
Fakultas Informatika, S1 Teknik Informatika, Institut Teknologi Telkom Purwokerto, Purwokerto, Indonesia Email: 1,* afrizal.amru@ittelkom-pwt.ac.id, 2 widi@ittelkom-pwt.ac.id, 3 arif.itelkom-pwt.ac.id Email Penulis Korespondensi: afrizal.amru@ittelkom-pwt.ac.id
Abstrak− Pendidikan di  Indonesia  terbagi  menjadi beberapa  jenjang  dari  Pendidikan  dasar  hingga  Pendidikan  tinggi.  Pada tingkat Pendidikan tinggi, dosen diminta untuk tidak hanya mengajarkan materi namun juga menekankan kepada mahasiswa bahwa mahasiswa memiliki peran penting untuk masa depan. Hal itu disebabkan mahasiswa dianggap sebagai orang dewasa yang dirasa dapat mengambil keputusan serta bertanggung jawab atas keputusan tersebut. Pada saat pandemi seperti sekarang, kegiatan pengajaran dilakukan secara daring, agar kegiatan pengajaran berjalan dengan baik maka masukan atau evaluasi dari mahasiswa  diperlukan.  Mengingat  mahasiswa  merupakan  salah  satu  elemen  penting  pada  Pendidikan  tingkat  tinggi.  Pada penelitian ini dilakukan analisis sentimen terhadap evaluasi pengajaran oleh mahasiswa. Data yang digunakan pada penelitian ini berjumlah 2280 data dengan jumlah kata pada teks evaluasi berkisar antara 3 hingga 50 kata. Metode LSTM adalah metode yang digunakan pada penelitian ini, dan hasil dari akurasi dari penggunaan metode LSTM adalah sebesar 91.08%. Dengan analisis yang dilakukan, dosen dapat meningkatkan cara pengajarannya berdasarkan hasil analisis evaluasi.
Kata Kunci: Analisis Sentimen; Evaluasi Pengajaran; LSTM; Pendidikan Tinggi; Teks Mining
Abstract− Education in  Indonesia is divided into several  levels,  from  elementary  education  to  university  education.  At  the university education level, lecturers are asked to not only teach material but also emphasize to students that students have an important role for the future.  Due the students are considered as adults to make the decisions and take a responsibility for those decisions. During a pandemic, teaching activities are carried out online, in order the teaching activities run well, the evaluation from students is needed. Considering that students are one of the important elements in  university education. In this study, sentiment analysis was carried out on the evaluation of teaching by students. The data used in this study amounted to 2280 data with the number of words in the evaluation text ranging from 3 to 50 words. The LSTM method is the method used in this study,  and the  results of  the  accuracy of  using the  LSTM  method  are  91.08%.  With the  analysis  carried out,  lecturers  can improve their teaching methods based on the results of the evaluation analysis.
Keywords : Sentiment Analysis; Learning Evaluation; LSTM; University Education; Text Mining

## 1. PENDAHULUAN
Pendidikan  di  Indonesia  terbagi  menjadi  beberapa  jenjang,  mulai  dari  Pendidikan  dasar,  menengah,  menengah atas, hingga Pendidikan tinggi. Pada pelaksanaan jenjang Pendidikan tinggi, banyak elemen yang terlibat. Dosen merupakan salah satu elemen pada perguruan tinggi yang mengemban tugas Tri Dharma Perguruan Tinggi yakni pengajaran,  penelitian, dan pengabdian. Pengajaran sebagai  salah satu Tri Dharma perguruan tinggi yang harus dijalankan,  dosen  diminta  untuk  tidak  hanya  sekedar  mengajarkan  ilmu  di  kelas.  Namun  dosen  harus  dapat memberikan  penegasan  bahwa  ilmu  itu  dapat  membawa  perubahan  yang  besar,  mencerdaskan,  serta mensejahterakan  mahasiswa  [1]  [2].  Pengajaran  yang  efektif  dan  efisien  diperlukan  agar  mahasiswa  dapat menerima  apa  yang  disampaikan  oleh  dosen  di  dalam  pengajaran,  ditambah  dengan  adanya  pandemi  yang menuntut adanya pembelajaran daring yang efektif [3], [4], [5], [6]. Mahasiswa merupakan elemen lainnya yang terdapat  pada  jenjang  pendidikan  tinggi.  Mahasiswa  dianggap  sebagai  insan  dewasa  yang  dapat  memberikan pendapat  dan  masukan,  tidak  terkecuali  dosen  sebagai  pengajarnya  di  perguruan  tinggi  [7].  Masukan  dari mahasiswa terkait pengajaran dosen dapat menjadi hal yang bersifat membangun untuk dosen maupun perguruan tinggi.  Masukan  mahasiswa  terhadap  pengajaran  dosen  dilakukan  dua  kali  dalam  satu  semester  dan  masukan tersebut dibuat dalam bentuk pesan teks. Kesulitan dosen saat mendapat masukan adalah, banyaknya masukan dari mahasiswa sehingga tidak semua dapat dibaca dan beberapa masukan yang bersifat ambigu.
Oleh  karena  itu  beberapa  penelitian  terkait  analisis  sentimen  terhadap  teks  banyak  dilakukan.  Pada penelitian [8] dilakukan analisis sentimen terhadap salah satu portal berita di Indonesia. Metode yang digunakan adalah metode Long Short-Term Memory (LSTM). Hasilnya disebutkan bahwa metode LSTM dapat menganalisis dengan baik konteks berita yang ada di portal web berita tersebut. Penelitian untuk  menganalisis sentimen pada social media menggunakan metode  LSTM dilakukan oleh  [9]. Pada penelitian tersebut, teks pada sosial media dibedakan menjadi teks yang bersifat negatif dan positif. Hasil pada penelitian tersebut adalah akurasi penggunaan metode LSTM yang mencapai 89.45%. Pada penelitian [10] dilakukan analisis terhadap novel review. Dua metode dibandingkan  pada  penelitian  ini,  yakni  naive  bayes  dan  LSTM.  Penelitian  tersebut  memberikan  hasil  bahwa metode LSTM memiliki kinerja yang lebih baik jika dibandingkan dengan naive bayes.
Berdasarkan  permasalahan  serta  beberapa  penelitian  yang  telah  dipaparkan,  maka  penelitian  ini melaksanakan  analisis  sentimen  masukan  mahasiswa  terhadap  pengajaran  dosen  menggunakan  metode  LSTM. Penjelasan  hasil  penelitian  ini  akan  terbagi  menjadi  beberapa  bagian  yakni  Metodologi  Penelitian,  Hasil  dan Pembahasan, dan Kesimpulan.

## 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.v6i1.3527

## 2. METODOLOGI PENELITIAN
2.1 Tahapan Penelitian

## Gambar 1. Tahapan Penelitian
Penelitian  ini  memiliki  empat  tahapan  penelitian,  tahapan  tersebut  tersaji  pada  Gambar  1.  Penelitian  ini dimulai  dengan  studi  literatur,  yakni  mempelajari  literatur  terkait  analisis  sentiment  serta  metode  yang  akan digunakan.  Kemudian  dilakukan  tahap  praproses  data  untuk  mengolah  data  agar  siap  digunakan.  Tahapan selanjutnya yakni pembuatan model analisis sentiment, model analisis dibuat dengan menggunakan metode yang telah  dipelajari  yakni  LSTM.  Kemudain  tahapan  terakhir  yakni  analisis  model,  model  yang  telah  dibuat  haru dianalisis  untuk  dilihat  seberapa  efektif  metode  yang  dipilih.  Confusion  matriks  akan  menjadi  dasar  untuk mengukur kinerja model yang telah dibuat.

## 2.2 Studi Literatur

## 2.2.1 Penelitian Terkait
Pada penelitian [11] dilakukan sebuah analisis sentiment terhadap movie review. Data yang digunakan adalah hasil review dari film yang mana rata-rata jumlah teks didalam review tersebut adalah 233 kata. Metode yang digunakan adalah LSTM, hasil dari penelitian tersebut adalah hasil akurasi yang mencapai 88.17%.
Untuk  meningkatkan  hasil  penjualan  makanan  pada ecommerce, dilakukan  sebuah  penelitian  untuk menganalisis  masukan  dari  konsumen.  Penelitian  [12]  menggunakan  metode bidirectional LSTM  untuk menganalisis  komentar  konsumen  terhadap  makanan  yang  dijual  di ecommerce. Hasil  yang  didapatkan  adalah metode bidirectional LSTM dapat menganalisis komentar konsumen dengan ketepatan akurasi hingga 93%. Penelitian [13] dilakukan untuk memberikan informasi positif dan negatif terkait tempat wisata berdasarkan komentar yang ada di platform Tripadvisor. Metode yang digunakan untuk memberikan informasi adalah LSTM. Hasil  dari  penelitian  tersebut  dikatakan  bahwa  metode  LSTM  dapat  memberikan  informasi  positif  dan  negatif berdasarkan komentar dengan tingkat akurasi sebesar 71.67%.
Analisis sentiment menggunakan komentar yang ada di sosial media Instagram dilakukan oleh [14] untuk melihat  tingkat  ketertarikan  pengguna  Instagram  terhadap  suatu  perguruan  tinggi.  LSTM  digunakan  sebagai metode untuk menganalisis komentar tersebut. Hasilnya didapatkan bahwa LSTM memiliki tingkat akurasi sebesar 79.46%.
Pada  penelitian  [15]  dilakukan  sebuah  analisis  sentiment  terhadap headline berita-berita  yang  sedang trending untuk ditarik kesimpulan topik yang sedang ramai dibicarakan. Metode LSTM dipilih untuk menganalisis headline berita tersebut. Penelitian ini menyebutkan bahwa metode LSTM dapat menarik kesimpulan dari headline berita yang ada dengan tingkat akurasi sebesar 71.13%.
Berdasarkan  beberapa  penelitian  terkait,  maka  pada  penelitian  ini  menggunakan  metode  LSTM  untuk menganalisis evaluasi  pengajaran dosen oleh mahasiswa. Data yang digunakan merupakan salah  satu  pembeda dari  beberapa  penelitian  terkait  yang  telah  dijelaskan.  Tujuan  pada  penelitian  ini  adalah  upaya  meningkatkan kinerja pengajaran dosen. Dua hal tersebut adalah pembeda penelitian ini dengan penelitian terdahulu.

## 2.2.2 Analisis Sentimen
Sentimen dapat  dikatakan sebagai  sebuah data teks yang telah terakumulasi. Data teks tersebut  dapat  memiliki makna yang beragam dalam konteksnya [16]. Dalam beberapa penelitian sentiment dapat dikategorikan sebagai big data yang mana ukuran dari data teks tersebut semakin banyak dan makna konteksnya semakin beragam, data cuitan  pada  platform  sosial  media  twitter  adalah  salah  satu  sumber  sentiment  yang  sering  digunakan.  Analisis sentiment erat hubungannya dengan bidang Natural Language Processing (NLP), yang mana merupakan rumpun ilmu dalam teks mining yang berfokus untuk melakukan penaksiran makna pada teks [17].
2.2.3 LSTM
Neural  Network merupakan  salah  satu  metode deep  learning yang  memiliki  banyak  variasi, Recurrent  Neural Network (RNN) merupakan salah satu variasinya. LSTM merupakan hasil modifikasi dari metode RNN [18], [19]. Modifikasi tersebut dilakukan untuk mengatasi problem pada RNN yakni kurangnya performa RNN dalam akurasi

## 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.v6i1.3527
prediksi  terhadap long  term  dependencies. Pada  gambar  2  terlihat  bagaimana  ilustrasi  dari  arsitektur  LSTM. Tahapan  pada  komputasi  LSTM  akan  dilakukan  pada  tiga  tahap  yakni  berawal  dari input  gate yang  akan menentukan nilai yang akan diperbaharui, kedua forget gate yang memiliki tugas memilih informasi yang akan digunakan atau tidak, dan terakhir output gate yang bertugas untuk menentukan konteks yang akan dihasilkan.
Gambar 2. Arsitektur LSTM

## 2.3 Praposes Data
Gambar 3. Alur Praproses Data
Pada  tahap  praproses  data,  ada  beberapa  proses  yang  dilakukan.  Pertama  adalah labelling, data  mentah yang didapat akan diberi label, label yang diberikan ada dua yakni positif dan negatif. Tahap kedua adalah convert data , data yang telah diberi  label  akan diconvert bentuknya, pertama dirubah ke dalam bentuk  array kemudian dirubah dalam bentuk json. Proses ketiga adalah balancing data, pada proses ini data akan dibagi menjadi dua dan masing-masing bagian memiliki jumlah yang sama. Pada proses terakhir adalah word vector, yakni merubah data ke dalam bentuk word vector untuk kemudian dibuat model analisis sentiment.

## 2.4 Pembuatan Model
Pada  tahap  ketiga  pada  penelitian  ini  adalah  pembuatan  model.  Pada  tahap  ini  model  analisis  sentiment  akan dibuat.  Metode  yang  akan  digunakan  adalah  metode  LSTM.  Model  dibuat  untuk  dilakukan  analisis  sentiment, hasil analisis dari model akan terbagi menjadi dua yakni positif dan negatif.

## 2.5 Analisis Model
Model yang telah dibuat akan dianalisis untuk mengukur tingkat kebenaran dari hasil analisis. Perhitungan akurasi menjadi tolak ukur hasil analisis. Model juga dijalankan sebanyak n epoch untuk mencari nilai akurasi tertinggi.

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN
Pada bab 3 akan dijelaskan terkait hasil penelitian. Bab 3 akan dibagi menjadi tiga bagian yakni praproses data,
3.1 Praproses Data

## 3.1.1 Labelling
Data yang digunakan pada penelitian ini adalah data evaluasi pengajaran dosen oleh mahsiswa yang diambil dua kali dalam satu semester. Contoh data yang digunakan pada penelitian ini dapat dilihat pada table 1. Pada tahap labelling, data  mentah  akan  dibersihkan  terlebih dahulu  dengan  menghapus  kolom  data  yang  tidak  diperlukan. Kemudian  masing-masing  data  akan  diberi  label  positif  atau  negatif.  Kolom  data  yang  tidak  diperlukan  akan dihapus, kemudian ditambahkan kolom label yang berisi label positif atau negatif dari masukan yang ada. Tabel 2 menyajikan data yang telah diberi label.
Tabel  1. Data Mentah Evaluasi Dosen Kode Dosen ID Mata Kuliah Kelas Prodi Masukan MAM 2184 Algoritma Pemrograman S1IF- 06-F S1 Teknik Informatika saran saya bapak dosen untuk melakukan penjelasan materi secara online melalui google meet atau zoom dll, agar memperjelas penyampaian materi untuk mahasiswanya MAM 2185 Algoritma Pemrograman S1IF- 06-F S1 Teknik Informatika Semangat dan sehat selalu pak

## 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.v6i1.3527
Kode Dosen ID Mata Kuliah Kelas Prodi Masukan MAM 2186 Algoritma Pemrograman S1IF- 06-F S1 Teknik Informatika Lanjutkan MAM 2187 Algoritma Pemrograman S1IF- 06-F S1 Teknik Informatika Lebih baik lagi ke mahasiswa pak MAM 2188 Algoritma Pemrograman S1IF- 06-F S1 Teknik Informatika Sudah cukup bagus Tabel  2. Data Dengan Label
Masukan Label saran saya bapak dosen untuk melakukan penjelasan materi secara online melalui google meet atau zoom dll, agar memperjelas penyampaian materi untuk mahasiswanya Negatif Semangat dan sehat selalu pak Positif Lanjutkan Positif Lebih baik lagi ke mahasiswa pak Negatif Sudah cukup bagus Positif

## 3.1.2 Convert Data
Pada  tahap  praproses  yang  kedua,  dilakukan  perubahan  bentuk  data.  Data  pertama  dalam  bentuk  excel  akan dirubah kedalam bentuk list untuk kemudian dirubah kedalam bentuk array dan terakhir dirubah ke dalam bentuk json. Pada Gambar 4 merupakan hasil convert data ke dalam bentuk array. Dapat dilihat bahwa data telah dirubah menjadi  satu  array  full.  Kemudian  data  akan  dirubah  dalam  bentuk  json,  hal  ini  dilakukan  karena  file  dengan ekstensi json akan lebih mudah jika ke depannya ingin diimplementasikan ke berbagai platform
Gambar 4. Hasil Convert Data Ke Dalam Bentuk Array

## 3.1.3 Balancing Data
Tahap balancing data diperlukan agar tidak terjadi anomali data. Data akan dibagi menjadi dua bagian yakni data positif dan data negatif. Jumlah data pada masing-masing bagian akan terdiri dari 1120 data. Pada Gambar 5 tersaji data bagian positif. Proses balancing data dapat dilihat sebagai berikut
Proses balancing data def sync_data(pos, neg): dict = {'pos': len(pos), 'neg': len(neg)} lowest = min(dict.items(), key=lambda x: x[1]) pos = resample(pos,replace=False, n_samples=lowest[1], random_state=123) neg = resample(neg,replace=False, n_samples=lowest[1], random_state=123) return pos, neg
Gambar 5. Bagian Data Positif

## 3.1.4 Word Vector
Word  vector  dibuat  untuk  memecah  teks  menjadi  kata.  Dari  kata  tersebut  akan  dirubah  ke  dalam  bentuk  nilai sehingga dapat dijadikan acuan saat memasukkan teks baru. Gambar 6 merupakan hasil perubahan kata menjadi sebuah nilai. Berikut adalah algoritma untuk membuat word vector

## 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.v6i1.3527
Proses word vector def clean_chars(sent): url_remove = re.sub(r'http\S+', ' ', sent.lower()) char_remove = re.sub(r'[^a-zA-Z0-9#@]', ' ', url_remove) char_len = [i for i in char_remove.split() if len(i) > 2] temp = [i for i in char_len if not i.startswith('#') and not i.startswith('@')] return ' '.join(temp) pos = [] neg = [] with open('/content/drive/My Drive/hibahSentiement/full_edom.json') as f: data = json.load(f) for d in data: if d['sentiment'] == 'positive': content = clean_chars(d['texts']) pos.append(content.split(" ")) elif d['sentiment'] == 'negative': content = clean_chars(d['texts']) neg.append(content.split(" "))
Gambar 6. Perubahan Kata Ke Nilai

## 3.2 Pembuatan Model
Pada tahap ini dibuat model untuk analisis sentiment evaluasi  pengajaran dosen oleh mahasiswa. Metode yang digunakan  adalah  metode  LSTM.  Model  ini  berfungsi  sebagai  alat  untuk  menganalisis  teks  evaluasi  yang  ada. Gambar  7  merupakan model  summary dari  model  yang  telah  dibangun,  dan  dibawah  adalah  algoritma  untuk membuat model menggunakan metode LSTM.
Algoritma pembuatan model embed_dim = 25 def create_embedding_matrix(model): embedding_matrix = np.zeros((len(model.wv.vocab), embed_dim)) for i in range(len(model.wv.vocab)): embedding_vector = model.wv[model.wv.index2word[i]] if embedding_vector is not None: embedding_matrix[i] = embedding_vector return embedding_matrix model = gensim.models.Word2Vec.load("/content/drive/My Drive/hibahSentiement/model-w2vec/w2v- skip-25.bin") embedding_matrix = create_embedding_matrix(model) from keras import Sequential from keras.layers import Embedding, LSTM, Dense, Dropout from keras.models import *
model = Sequential() model.add(Embedding(input_dim=embedding_matrix.shape[0], output_dim=embedding_matrix.shape[1], weights=[embedding_matrix])) embeddings = model.layers[0].get_weights()[0]

## 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.v6i1.3527
Gambar 7. Model Summary

## 3.3 Analisis Model
Pada tahap ini akan dilakukan analisis kinerja dari model yang telah dibuat. Proses analisis model akan dilakukan dengan  cara  menghitung  nilai  akurasi  dengan  berulang  ulang.  Pengulangan  akan  selesai  ketika  model  telah mencapai nilai akurasi tertinggi. Pada Gambar 8 merupakan hasil analisis menggunakan model yang telah dibuat.
Gambar 8. Hasil Perhitungan Akurasi Model
Pada Gambar 8 terlihat bahwa nilai akurasi pada epoch kesepuluh adalah yang tertinggi. Nilai akurasi yang didapatkan  mencapai  91.08%.  Dengan  value  akurasi  sebesar  89.73%.  Gambar  9  adalah  tampilan  grafik  untuk melihat hasil akurasi dari data uji dan data latih.  Grafik biru merupakan hasil akurasi data latih dan grafik merah adalah hasil akurasi data uji. Berdasarkan grafik tersebut dapat dikatakan bahwa hasil analisis model menggunakan data latih maupun data uji tidak jauh berbeda dan tidak ada terjadi overfitting.

## 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.v6i1.3527

## 4. KESIMPULAN
Berdasarkan penelitian yang telah dilakukan, maka metode LSTM dapat melakukan analisis terhadap teks evaluasi pengajaran  dosen  oleh  mahasiswa.  Penelitian  dilakukan  dari  pengambilan  data  evaluasi  dosen,  praproses  data, pembuatan  model,  hingga  analisis  model.  Metode  LSTM  pada  penelitian  ini  mendapatkan  hasil  akurasi  yang signifikan  yakni  mencapai  91.08%.  Sehingga  dosen  dapat  mengehmat  waktu  untuk  mengambil  kesimpulan evaluasi pengajarannya.

## REFERENCES
[1] W. Wahyudi, “Kinerja Dosen: Kontribusinya Terhadap Akreditasi Perguruan Tinggi,” Sci. J. Reflect.  Econ. Accounting, Manag. Bus. , vol. 3, no. 4, pp. 401–410, 2021, doi: 10.37481/sjr.v3i4.241.
[2] N. Aisyah, B. Ambarita, and A. M. Sibuea, “Significance between Organizational Culture and Lecturer Performance of Private Universities in Medan,” Budapest Int. Res. Critics Inst.  Humanit. Soc. Sci. , vol. 2, no. 2, pp. 75–88, 2019, doi: 10.33258/birci.v2i2.239.
[3] K. S. Na and Z. Tasir, “Identifying at-risk students in online learning by analysing learning behaviour: A systematic review,” 2017  IEEE  Conf.  Big  Data  Anal.  ICBDA  2017 ,  vol.  2018-Janua,  pp.  118–123,  2018,  doi: 10.1109/ICBDAA.2017.8284117.
[4] A. N. Bahasoan, Wulan Ayuandiani, Muhammad Mukhram, and Aswar Rahmat, “Effectiveness of Online Learning In Pandemic Covid-19,” Int. J. Sci. Technol. Manag. , vol. 1, no. 2, pp. 100–106, 2020, doi: 10.46729/ijstm.v1i2.30.
[5] R. Hamid, I. Sentryo, and S. Hasan, “Online learning and its problems in the Covid-19 emergency period,” J. Prima Edukasia , vol. 8, no. 1, pp. 86–95, 2020, doi: 10.21831/jpe.v8i1.32165.
[6] E. Hussein, S. Daoud, H. Alrabaiah, and R. Badawi, “Exploring undergraduate students’ attitudes towards emergency online  learning  during  COVID-19:  A  case  from  the  UAE,” Child.  Youth  Serv.  Rev. ,  vol.  119,  p.  105699,  2020,  doi: 10.1016/j.childyouth.2020.105699.
[7] M. W. Novita, “Pendidikan Orang Dewasa,” pp. 107–135, 2019, doi: 10.31227/osf.io/b6hsq.
[8] D. T. Hermanto, A. Setyanto, and E. T. Luthfi, “Algoritma LSTM-CNN untuk Binary Klasifikasi dengan Word2vec pada Media Online,” Creat. Inf. Technol. J. , vol. 8, no. 1, p. 64, 2021, doi: 10.24076/citec.2021v8i1.264.
[9] Y. Astari and R. Wahib, “Analisis Sentimen Multi-Class pada Sosial Media menggunakan metode Long Short-Term Memory  (LSTM),” J.  Linguist.  Komputasional ,  vol.  4,  no.  1,  pp.  8–12,  2021,  [Online].  Available: http://inacl.id/journal/index.php/jlk/article/view/43.
[10]  M. A. Nurrohmat and A. SN, “Sentiment Analysis of Novel Review Using Long Short-Term Memory Method,” IJCCS (Indonesian J. Comput. Cybern. Syst. , vol. 13, no. 3, p. 209, 2019, doi: 10.22146/ijccs.41236.
[11]  W. Widayat, “Analisis Sentimen Movie Review menggunakan Word2Vec dan metode LSTM Deep Learning,” J. Media Inform. Budidarma , vol. 5, no. 3, p. 1018, 2021, doi: 10.30865/mib.v5i3.3111.
[12]  D. J. M. Pasaribu, K. Kusrini, and S. Sudarmawan, “Peningkatan Akurasi Klasifikasi Sentimen Ulasan Makanan Amazon dengan Bidirectional LSTM dan Bert Embedding,” Inspir. J. Teknol. Inf. dan Komun. , vol. 10, no. 1, pp. 9–20, 2020, doi: 10.35585/inspir.v10i1.2568.
[13]  J. Nurvania and K. M. Lhaksamana, “Analisis Sentimen Pada Ulasan di TripAdvisor Menggunakan Metode Long Short- Term Memory ( LSTM ),” e-Proceeding Eng. , vol. 8, no. 4, pp. 4124–4135, 2021.
[14]  R.  Cahyadi,  A.  Damayanti,  and  D.  Aryadani,  “Recurrent  Neural Network  (RNN)  dengan  Long  Short  Term Memory (LSTM)  untuk  Analisis  Sentimen  data  instagram,” J.  Inform.  dan  Komput. ,  vol.  5,  no.  1,  pp.  1–9,  2020,  [Online]. Available: https://ejournal.akakom.ac.id/index.php/jiko/article/view/407.
[15]  C. Naury, D. H. Fudholi, and A. F. Hidayatullah, “Topic Modelling pada Sentimen Terhadap Headline Berita Online Berbahasa  Indonesia  Menggunakan  LDA  dan  LSTM,” J.  Media  Inform.  Budidarma ,  vol.  5,  no.  1,  p.  24,  2021,  doi: 10.30865/mib.v5i1.2556.
[16]  A. Srivastava, V. Singh, and G. S. Drall, “Sentiment analysis of twitter data: A hybrid approach,” Int. J. Healthc. Inf. Syst. Informatics , vol. 14, no. 2, pp. 1–16, 2019, doi: 10.4018/IJHISI.2019040101.
[17]  I.  N.  F.  Astuti,  I.  Darmawan,  and  D.  Pramesti,  “ANALISIS  SENTIMEN  PADA  DATA  KUESIONER  EVALUASI DOSEN OLEH MAHASISWA (EDOM) PRODI SISTEM INFORMASI TELKOM UNIVERSITY MENGGUNAKAN ALGORITMA SUPPORT,” in e-Proceeding of Engineering , 2020, vol. 29, no. 9, p. 7018.
[18]  A. Hanifa, S. A. Fauzan, M. Hikal, and ..., “Perbandingan Metode LSTM dan GRU (RNN) untuk Klasifikasi Berita Palsu Berbahasa  Indonesia,” Din. Rekayasa , vol. 17, no. 1, pp. 33–39, 2021, [Online]. Available: http://dinarek.unsoed.ac.id/jurnal/index.php/dinarek/article/view/436.
[19]  A.  Hanifa  and  S.  Akbar,  “Detection  of  unstable  approaches  in  flight  track  with  recurrent  neural  network,”  in 2018 International  Conference  on  Information  and  Communications  Technology  (ICOIACT) ,  2018,  pp.  735–740,  doi: 10.1109/ICOIACT.2018.8350754.