## IMPLEMENTASI ALGORITMA CONVOLUTIONAL NEURAL NETWORK UNTUK ANALISIS SENTIMEN BACAPRES 2024 PADA KOLOM KOMENTAR YOUTUBE MATA NAJWA
Dany Eka Saputra* 1) , Auliya Rahman Isnain 2)
1. Universitas  Teknokrat Indonesia
2. Universitas Teknokrat Indonesia
Article Info ABSTRAK
Kata Kunci: CNN; Demokrasi; Mata Najwa; Sentimen Analysis; Youtube
Keywords: CNN; Democratic; Mata Najwa; Sentiment Analysis; Youtube
Article history: Received 8 June 2024 Revised 19 July 2024 Accepted 6 August 2024 Available online 1 September 2024
DOI : https://doi.org/10.29100/jipi.v9i3.5420
* Corresponding author. Corresponding Author E-mail address: dany_eka_saputra@teknokrat.ac.id
Indonesia sebagai salah satu negara berpenduduk padat dengan sistem demo- krasi, Penelitian ini berfokus pada analisis sentimen terhadap calon presiden dan wakil presiden 2024 melalui komentar YouTube di "Mata Najwa." Memanfaat- kan Convolutional Neural Network (CNN) pada 45.736 komentar, penelitian ini mencapai akurasi keseluruhan 91% yang mengesankan. Metode CNN, menggunakan fase arsitektur dan fine-tuning dengan pengoptimal Adam, secara efektif mengkategorikan sentimen ke dalam kelas positif, negatif, dan netral. Ke- mahiran model dalam menavigasi dinamika bahasa dan fluktuasi opini publik menunjukkan  dampak positifnya pada tantangan  analisis sentimen dalam konteks politik platform media sosial seperti YouTube. Penelitian ini menyoroti kemanjuran CNN dalam menangani seluk-beluk wacana politik dalam skala be- sar, menawarkan wawasan berharga tentang sentimen publik selama musim pemilihan.

## ABSTRACT
Indonesia as one of the densely populated countries with a democratic system, this study focuses on sentiment analysis of 2024 Presidential and Vice Presiden- tial candidates through YouTube comments in "Mata Najwa." Utilizing the Con- volutional Neural Network (CNN) at 45,736 comments, the study achieved an impressive 91% overall accuracy. The CNN method, using architectural phases and fine-tuning with Adam's optimizer, effectively categorizes sentiments into positive, negative, and neutral classes. The model's proficiency in navigating lan- guage dynamics and fluctuations in public opinion shows its positive impact on sentiment analysis challenges in the political context of social media platforms such as YouTube. The research highlights CNN's efficacy in addressing the in- tricacies of political discourse at scale, offering valuable insights into public sen- timent during election season.

## I. P ENDAHULUAN
NDONESIA sebagai negara dengan populasi terbesar keempat mencapai angka 274.790.244, menerapkan sistem dem- okrasi. Pelaksanaan pemilihan umum di Indonesia dilakukan setiap lima tahun [1]. Pemilihan umum tersebut mencakup suara mayoritas untuk presiden, DPR, gubernur, bupati, hingga kepala desa. Pemilihan umum yang merupakan ciri khas negara demokratis, diadakan secara berkala. Tahun 2024 ialah momen puncak pesta demokrasi untuk seluruh masyarakat Indonesia, sebab masa periode kepengurusan presiden dan wakil presiden akan segera berakhir. Banyak masyarakat Indo- nesia ingin menyuarakan dukungan kepada calon presiden dan wakil presiden.
Youtube merupakan platform yang mendominasi dalam menyajikan laporan dalam bentuk video dengan jumlah pengguna paling besar. Para pengguna dimungkinkan berinteraksi melalui berbagai video, memberi respon berupa like atau- pun dislike, serta meningkatkan jumlah penonton dengan subscribe pada saluran ( channel ) tertentu [2]. Youtube menye- diakan sarana bagi pengguna untuk menyampaikan pendapat pada video melalui komentar. Kolom komentar di platform tersebut dapat digunakan sebagai sumber data untuk melakukan analisis media sosial. Data komentar yang dihasilkan oleh pengguna merupakan gambaran langsung dari pandangan, perasaan, dan opini mereka terhadap topik yang dibahas dalam video.
Pemanfaatan data komentar Youtube dapat memberikan wawasan tentang pandangan masyarakat terhadap berbagai topik, termasuk politik dan pemilihan umum.  Dalam konteks ini, salah satu Chanel Youtube yang membahas tentang pemilihan umum yaitu Mata Najwa yang berjudul 3 Bacapres Bicara Gagasan, terkait dengan calon presiden dalam pemilihan umum 2024. Data komentar youtube tidak hanya berfungsi sebagai sumber informasi, tetapi juga bahan untuk memahami opini dan sikap masyarakat terhadap calon presiden dalam pemilihan umum 2024. Penerapan analisis sentimen terhadap data komentar
I
Youtube memberikan kesempatan bagi peneliti untuk memahami lebih dalam dinamika opini publik dalam skala yang luas. Melalui pendekatan ini, dapat mengidentifikasi tren dan pola sentimen yang muncul, serta memperoleh wawasan yang lebih akurat tentang sikap masyarakat terhadap berbagai isu politik.
Analisis sentimen ialah teknik yang dimanfaatkan menganalisis sentimen, feedback, opini, sekaligus emosi terhadap produk, layanan, ataupun situasi tertentu. Tujuan mendasar analisis sentimen ialah untuk mengkategorikan kata, frasa, hingga kalimat yang merupakan materi sentimen ataupun opini ke dalam kategori negatif, netral, ataupun positif [3]. Analisis sen- timen muncul sebagai alat penting untuk memahami keragaman pandangan. Analisis sentimen, sering pula dinamakan opin- ion mining, yakni teknik pemrosesan bahasa alami guna menafsirkan sekaligus mengkategorikan emosi dalam data subjektif seperti email, sosial postingan media, dan hasil survei. Analisis sentimen bertujuan untuk menentukan alat otomatis untuk mengekstrak informasi subjektif teks yang ditulis dalam bahasa alami, seperti sentimen maupun opini, untuk mengem- bangkan pengetahuan terstruktur serta berharga baik sebagai sistem pendukung keputusan atau pengambil keputusan [4]. Teknik ini memungkinkan untuk mengklasifikasikan opini masyarakat dalam kategori positif, negatif, dan netral. Namun, di tengah kompleksitas dinamika sosial-politik, permasalahan muncul dalam merespons fluktuasi cepat opini publik, dina- mika bahasa yang beragam, serta tantangan dalam memastikan akurasi analisis sentimen. Meskipun analisis sentimen merupakan alat yang kuat untuk memahami pandangan dan reaksi masyarakat, terdapat sejumlah tantangan dan batasan yang perlu diperhatikan dalam melakukan penelitian ini. Salah satu tantangan utama adalah fluktuasi cepat opini publik. Opini dan sikap masyarakat dapat berubah dengan cepat sebagai respons terhadap peristiwa atau informasi baru yang muncul. Oleh karena itu, analisis sentimen harus dilakukan secara teratur dan dengan cepat untuk mengi- kuti perubahan dalam opini publik. Dinamika bahasa yang beragam juga menjadi faktor penting dalam analisis sentimen. Bahasa sering kali memiliki nuansa, makna ganda, dan konteks yang kompleks, yang dapat memengaruhi interpretasi sen- timen secara signifikan. Oleh karena itu, diperlukan pendekatan yang cermat dalam memahami dan mengklasifikasikan teks, terutama dalam konteks analisis sentimen yang melibatkan data komentar YouTube yang mungkin penuh dengan beragam gaya bahasa dan ekspresi. Selain itu, ada batasan teknis dan metodologis yang perlu diperhatikan dalam analisis sentimen, seperti akurasi klasifikasi sentimen dan interpretasi konteks. Meskipun algoritma dan teknik analisis sentimen terus berkem- bang, masih ada kemungkinan terjadinya kesalahan dalam klasifikasi sentimen, terutama dalam kasus teks yang kompleks atau ambigu. Penting untuk memperhatikan konteks dan makna di balik teks, karena hal ini dapat memengaruhi interpretasi sentimen secara keseluruhan.
Salah satu metode analisis sentimen adalah menggunakan Deep Learning. Deep learning merupakan salah satu cabang dari machine learning yang memiliki kelebihan dibandingkan dengan machine learning biasa yaitu dapat melakukan ekstraksi fitur secara otomatis  dari kata mentah secara detail [5]. Deep Learning memiliki berbagai macam metode salah satunya yaitu Convolutional Neural Network (CNN). Secara umum, CNN dapat diartikan pula sebagai suatu algoritma yang sering dimanfaatkan untuk mengolah data berupa gambar maupun teks [6]. Metode CNN juga memiliki kelebihan dibandingkan dengan metode Deep Learning lainnya, CNN memiliki lebih sedikit parameter, dan mudah untuk dilakukan proses training  [7]. Metode CNN dipilih karena lebih cocok digunakan pada data berformat matriks seperti data citra dan data teks yang diubah dalam bentuk numerik . CNN akan diterapkan dengan menggunakan representasi vektor kata ( word embeddings ) untuk mewakili teks komentar. Jaringan CNN akan dilatih menggunakan data komentar yang diberi label sentimen untuk mengklasifikasikan se- tiap komentar ke dalam kategori sentimen yang sesuai. Metode CNN terbukti memiliki akurasi yang lebih tinggi dibandingkan dengan metode lain. Dalam penelitian yang dilakukan oleh (Simbolon et al., 2021) CNN memiliki akurasi 86% sedangkan SVM memiliki akurasi 83% [8]. Bahkan menurut penelitian yang dilakukan oleh Irawan & Rochmah (2022), yang berjudul “penerapan algoritma CNN untuk mengetahui sentimen Masyarakat terhadap kebijakan vaksin covid-19 ” menghasilkan akurasi terbaik 98,66%, rata precision 98,33%, recall 98,33%, serta fi-score 98,66% [9]. Oleh karena itu penelitian ini menggunakan metode CNN yang diterapkan pada data komentar Youtube Mata Najwa. penelitian ini bertujuan untuk mengklasifikasikan sentimen terhadap calon presiden 2024 ke dalam tiga kategori: positif, negatif, dan netral, dan melakukan prediksi dengan mencari nilai klasifikasi yang efisien dan akurat berdasarkan respons komentar.
JIPI (Jurnal Ilmiah Penelitian dan Pembelajaran Informatika) Journal homepage: https://jurnal.stkippgritulungagung.ac.id/index.php/jipi ISSN: 2540-8984 Vol. 9, No. 3, September 2024, Pp. 1431-1441

## II. METODE PENELITIAN
Metode penelitian merujuk pada serangkaian kegiatan yang dilaksanakan dengan metode yang teratur guna mencapai tujuan penelitian. Metode penelitian terlihat pada Gambar 1.
Mulai Pre-Processing Pengumpulan Data Membagi Data Labelling Data Train Data Test Training CNN Model CNN Evaluasi Selesai
Gambar. 1. Metode Penelitian

## A. Pengumpulan Data
Pengumpulan Data dalam penelitian ini dilakukan dengan Crawling Data. Crawling adalah istilah dalam teknologi informasi yang merujuk pada proses pengumpulan data dari  internet secara otomatis dengan menggunakan perangkat lunak khusus yang disebut web crawler atau spider [10] Data dikumpulkan dengan memanfaatkan Google Colaboratory untuk melakukan crawling data komentar youtube melalui chanel mata najwa dengan judul “3 Bacapres Bicara Gagasan”. Dibutuhkan Youtube Data API V3 dan link URL chanel youtube mata najwa untuk melakukan crawling . Youtube API adalah sebuah layanan yang disediakan oleh youtube untuk para pengembang, API yang disediakan oleh youtube bersifat public API yang berarti youtube memberikan akses secara terprogram terhadap data dan layanan yang ada di website tersebut. Youtube API disediakan oleh youtube untuk para pengembang untuk membuat application yang dapat berinteraksi dengan resource video – video yang ada di Youtube [11].

## B. Preprocessing
Pemrosesan data atau preprocessing teks memiliki peran krusial dalam Text Mining dan Natural Language
Processing (NLP). Preprocessing merujuk pada tugas penting yang melibatkan transformasi data mentah menjadi bentuk yang dapat digunakan. Dalam konteks ini, langkah-langkah preprocessing melibatkan beberapa tahap yang disesuaikan dengan kebutuhan penelitian, seperti case folding , tokenizing , stop word removal , slang word , normalization, dan stemming [12]. Tahapan preprocessing data ditunjukkan pada Gambar 2.
Start Case Folding Cleansing Normalisasi Tokenize Stopword Removal Stemming End
Gambar. 2. Tahapan Preprocessing

## C. Labelling
Pelabelan dilakukan dengan membagi data menjadi tiga kategori, yaitu memberikan label 1 pada data netral, label 2 pada data positif, dan label 0 pada data negatif. Model arsitektur transformer memungkinkan label diberikan secara otomatis. Transformator memanfaatkan beberapa mekanisme perhatian untuk membentuk arsitektur yang secara signifikan mengungguli tugas terjemahan mesin yang canggih tanpa menggunakan lapisan berulang [13].

## D. Data Training dan Data Testing
Setelah melalui proses preprocessing dan labeling serta memastikan keseimbangan dataset, dataset siap untuk diolah lebih lanjut. Tahap selanjutnya melibatkan pembagian dataset ke dalam 2 bagian, yaitu data testing serta data training. Data testing berfungsi menguji kinerja model, sementara data training berfungsi melatih sekaligus mengembangkan model.

## E. Modelling CNN
Pada pengembangan model analisis sentimen yang mampu mengklasifikasikan sentimen berkategori positif, ne- tral, ataupun negatif, dibutuhkan penerapan algoritma klasifikasi. Adapun penelitian ini menggunakan algoritma CNN satu dimensi dengan empat lapisan esensial, termasuk embedding, conv1D, fully connected, serta pooling.

## F. Evaluasi
Evaluasi dilakukan dengan melakukan pengujian menggunakan data yang sudah dibagi menjadi data testing maupun data training. Selanjutnya dijalankan pengujian tingkat  performa dengan confusion matrix dan menggunakan Word2Vec . Performa diukur dengan metrix seperti accuracy , precicion , recall , dan f1-score .
Word2Vec adalah sebuah metode atau algoritma natural language processing yang digunakaan untuk mencip- takan representasi vektor kata (word embeddings) dari teks [14]. Tujuan dari Word2vec adalah untuk menghub- ungkan setiap kata dalam teks ke dalam ruang vektor, di mana kata-kata dengan makna yang mirip atau sering kali muncul bersama-sama akan memiliki representasi vektor yang berdekatan satu sama lain [15]. Confusion matrix ialah metode yang dimanfaatkan dalam pengukuran kinerja metode klasifikasi. Confusion ma- trix berisi  data perbandingan output klasifikasi sistem  dengan tujuan mengukur tingkat  akurasi. Metode ini umumnya digunakan dalam penghitungan akurasi didalam proses data mining [16]. Ada 4 istilah terkait output klasifikasi dalam confusion matrix yaitu:
Precision ialah metrik kepastian yang mengukur persentase tuple yang benar-benar diberi label positif.
Precision= TP FP+TP (1)
Recall ialah metrik kelengkapan yang mengukur keberhasilan sistem didalam menemukan informasi berulang.
Recall= TP TP+FN
(2)
F1-Score merupakan perbandingan rata-rata presisi dan recall yang dibobotkan.
F1=2X recall x precision recall + precision (3)
Accuracy merupakan rasio prediksi benar (positif dan negatif) dengan keseluruhan data.
Accuracy = TP+TN TP + TN+FP+FN (4)

## III. HASIL PEMBAHASAN

## A. Pengumpulan Data
Pengumpulan data atau proses crawling data komentar Youtube menggunakan Youtube Data API v3 dan proses pengambilan data dibantu dengan Bahasa pemrograman python. Youtube Data API v3 adalah antarmuka pem- rograman aplikasi (API) yang disediakan oleh Youtube untuk mengakses dan mengelola data dari platform Youtube. Youtube Data API v3 itu sendiri memiliki suatu api_key, video_id untuk digunakan mengakses data komentar Youtube. Dalam penelitian ini api_key didapatkan melalui https://console.cloud.google.com/ dan video_id didapatkan melalui chanel youtube mata najwa dengan judul 3 Bacapres Bicara Gagasan   yang dapat dilihat pada Gambar 3.
JIPI (Jurnal Ilmiah Penelitian dan Pembelajaran Informatika) Journal homepage: https://jurnal.stkippgritulungagung.ac.id/index.php/jipi ISSN: 2540-8984 Vol. 9, No. 3, September 2024, Pp. 1431-1441

## Gambar. 3. Youtube Data API v3
Selain membutuhkan Youtube Data API  v3 untuk dapat melakukan pengambilan data komentar Youtube, peneliti menggunakan tools pendukung untuk menganalisis sentimen seperti Google Colaboratory. Google cola- boratory lebih umum disebut sebagai "google colab" atau hanya sekadar "colab" adalah proyek penelitian untuk prototipe model pembelajaran mesin pada opsi perangkat keras yang kuat seperti GPU dan TPU. ini menyediakan lingkungan jupyter notebook tanpa server untuk pengembangan interaktif. Google colab bebas digunakan seperti produk G Suite lainnya [17]. Google Colab adalah coding environment bahasa pemrograman Python dengan format “notebook” (mirip dengan Jupyter notebook), atau dengan kata lain Google seakan meminjami komputer secara gratis untuk membuat program oleh Google.
Dengan adanya Google Colaboratory peneliti dapat melakukan proses crawling data menggunakan bahasa pem- rograman Python seperti Gambar 4.

## Gambar. 4. Source Code Crawling Data
Pada Gambar 4 proses pendeklarasian library pandas yang berguna untuk pengolahan data dan library googleap- iclient.discovery merupakan bagian dari paket google-api-python-client yang menyediakan alat untuk berinteraksi dengan barbagai API Google, termasuk Youtube Data API v3.
Pada saat melakukan crawling, peneliti mengambil kriteria komentar dengan mengambil komentar utama dari setiap benang komentar ( comment thread ) dan juga mengambil balasan untuk setiap komentar utama yang memiliki balasan. Dengan demikian, peneliti memastikan bahwa tidak hanya komentar langsung terhadap video yang direpresentasikan, tetapi juga balasan yang diberikan oleh pengguna atas komentar tertentu. Selain itu, peneliti juga mengambil informasi penting dari setiap komentar, seperti waktu publikasi, nama pengguna, teks komentar, dan jumlah suka yang diterima. Dengan demikian, data yang diambil dari crawling ini dapat memberikan representasi yang memadai dari komentar yang terkait dengan video YouTube yang diteliti. Pada Gambar 5 menunjukkan hasil Crawling Data.
Hasil Crawling data yang diambil dalam rentang waktu September hingga Februari 2024 diperoleh data sebanyak 45.736 komentar dan data disimpan dalam bentuk file csv.

## B. Preprocessing
Preprocessing ialah Langkah awal text mining yang mencakup persiapan input data tekstual supaya bisa diproses ke dalam langkah selanjutnya [18]. Processing ialah langkah yang melibatkan sejumlah teknik, termasuk cleaning data , case folding , tokenize data , stopword removal data , normalization data , dan stemming data. Hasil dari teknik- teknik tersebut akan diuraikan secara rinci pada bagian ini.
1) Cleansing Data Cleansing Data yakni proses pembersihan data teks yang tidak relevan maupun konsisten. Fungsi cleansing yakni menghapus karakter yang dinilai tidak penting, mencakup hashtag, username, angka, url, emoticon, serta tanda baca [19]. Hasil tahap cleansing data bisa teramati melalui Tabel I.
TABEL I CLEANSING DATA Komentar (sebelum Cleansing Data Pecahh pak prabowo � � � � � � Pecah pak prabowo Prabowo gas poll mbk Nana pasti 1 putaran. Prabowo gas pol mbk Nana pasti putaran Closing paling keren ya <br>Pak menhan Closing paling keren ya Pak menhan Ngomong sich nyaman, tindakan nyatanya mana... Ngomong sich nyaman tindakan nyatanya mana

## 2) Case Folding
Case folding merupakan proses mengubah huruf kapital menjadi huruf kecil, bertujuan memudahkan per- bandingan ataupun komparasi teks [20]. Didalam langkah ini, terjadi modifikasi huruf kapital ke dalam huruf kecil. Jika tidak dilakukan case folding, dua string akan dianggap berbeda. Tetapi, setelah melalui case folding, keduanya dianggap identik sebab telah dikonversi menjadi huruf besar ataupun kecil. Rincian proses case folding bisa diamati melalui Tabel II .
TABEL II CASE FOLDING Cleansing Data Case Folding Pecah pak prabowo pecah pak prabowo Prabowo gas pol mbk Nana pasti pu- taran prabowo gas pol mbk nana pasti putaran Closing paling keren ya Pak menhan closing paling keren ya pak menhan Ngomong sich nyaman tindakan nyatanya mana ngomong sich nyaman tindakan nyatanya mana 3) Tokenize Tekonize ialah proses split kalimat tertentu kedalam beberapa potongan [21]. Tujuan dari tokenize ialah untuk menyederhanakan proses pengolahan maupun analisis suatu teks dengan menekan kompleksitas sekaligus me- maksimalkan efektivitas pemrosesan data. Selama proses ini, dilakukan pula penghapusan angka, tanda baca, mau- pun karakter lainnya yang dinilai tidak berpengaruh bagi pemrosesan teks. Penggunaan tokenize dapat diamati pada Tabel III.
T ABEL III TOKENIZE Case Folding Tokenize pecah pak prabowo [pecah, pak, prabowo] prabowo gas pol mbk nana pasti pu- taran [prabowo, gas, pol, mbk, nana, pasti, putaran] closing paling keren ya pak menhan [closing, paling, keren, ya, pak, menhan] ngomong sich nyaman tindakan nyatanya mana [ngomong, sich, nyaman, tindakan, nyatanya, mana]

## 4) Normalization
Normalisasi bertujuan mengubah data yang tidak sesuai dengan ejaan Bahasa Indonesia menjadi kata yang baku. Langkah ini melibatkan pembuatan kamus data yang mencakup koreksi terhadap kesalahan umum dalam ejaan, serta penambahan entri untuk kesalahan yang terdapat dalam dataset. Proses normalisasi dapat dilihat Tabel IV.

## T ABEL IV
NORMALIZATION Tokenize Normalization [pecah, pak, prabowo] [pecah, bapak, prabowo] [prabowo, gas, pol, mbk, nana, pasti, putaran] [prabowo, gas, pol, mbak, nana, pasti, putaran] [closing, paling, keren, ya, pak, menhan] [penutupan, paling, keren, iya, bapak, menteri pertahanan] [ngomong, sich, nyaman, tindakan, nyatanya, mana] [mengomong, sih, nyaman, tindakan, nyatanya, mana] 5) Stopwords Removal Stopwords Removal bermanfaat dalam mengurangi kata umum yang tidak memberikan kontribusi signifikan dan dianggap tidak memiliki makna [22]. Tujuan dari stopwords removal ialah mempercepat pemrosesan teks melalui reduksi kuantitas kata. Stopwords melibatkan jenis kaya seperti kata depan, kata ganti, dan kata penghubung, sep- erti contoh ‘dan’,‘atau’,’di’.’ke’. Hasil stopwords terlihat pada Tabel V.
T ABEL V STOPWORDS REMOVAL Normalization Stopwords Removal [pecah, bapak, prabowo] [pecah, prabowo] [prabowo, gas, pol, mbak, nana, pasti, putaran] [prabowo, mbak, nana, putaran] [penutupan, paling, keren, iya, bapak, menteri pertahanan] [penutupan, keren, iya, menteri pertahanan] [mengomong, sih, nyaman, tindakan, nyatanya, mana] [mengomong, nyaman, tindakan]

## 6) Stemming
Dengan bantuan pustaka python sastrawi , StemmerFactory adalah modul yang digunakan dalam stemming untuk mengganti kata dengan imbuhan menjadi kata dasar . Tabel VI menunjukkan hasil stemming.
T ABEL VI STEMMING Stopwords Removal Stemming [pecah, prabowo] prabowo [prabowo, mbak, nana, putaran] prabowo mbak nana putar [penutupan, keren, iya, menteri pertahanan] tutup keren iya menteri tahan [mengomong, nyaman, tindakan] omong nyaman tindak

## C. Labeling Data
Setelah tahap pre-processing , selanjutnya data yang dikumpulkan akan diproses labelling dengan cara membagi ke dalam tiga kategori labelling data yaitu positive , negative dan neutral . Perolehan data yang didapat dari hasil preprocessing data sebanyak 17.828 data komentar.
Gambar. 6. Diagram Labelling Data
Selanjutnya setelah melalui tahap pelabelan data dan pengelompokan menjadi tiga  kategori label positive , negative dan neutral , diperoleh dataset dengan jumlah keseluruhan 17828 data. Dataset tersebut terdiri dari 9047 data dengan label neutral , 4553 data dengan label negative , dan 4228 data dengan label positive . Distribusi data yang telah diberi label dapat dilihat melalui diagram pada Gambar 6.

## D. Random Oversampling
Dalam penelitian ini penggunaan teknik random oversampling bertujuan untuk menyeimbangkan distribusi kelas dengan meningkatkan jumlah sampel dari kelas minoritas. Ini dapat membantu meningkatkan representasi kelas minoritas dan menghindari dominasi kelas mayoritas dalam model. Peningkatan jumlah sampel dari kelas minoritas dapat menyebabkan overfitting pada data pelatihan dan kemungkinan penurunan kinerja model pada data uji. SMOTE dipilih sebagai teknik oversampling karena mampu mengatasi kekurangan dari random oversampling dengan menciptakan sampel sintetis baru dari kelas minoritas. Ini membantu meningkatkan representasi kelas mi- noritas tanpa mengulang-ulang sampel yang ada. SMOTE adalah salah satu turunan dari oversampling. SMOTE pertama kali diperkenalkan oleh Nithes V. Chawla [23]. Pendekatan ini bekerja dengan membuat replikasi dari data minoritas. Replikasi tersebut dikenal dengan data sintetis ( syntetic data ). Metode SMOTE bekerja dengan mencari k-nearest neighbors (yaitu ketetanggaan terdekat data sebanyak k) untuk setiap data di kelas minoritas, setelah itu dibuat data sintetis sebanyak persentase duplikasi yang diinginkan antara data minor dan k-nearest neighbors yang dipilih secara acak. Hasil dari langkah random oversampling terlihat pada Gambar 7.

## E. Data Pelatihan dan Data Pengujian
Dalam penelitian ini, data awal dibagi menjadi dua yaitu: data pelatihan (‘train_df’ ) dan data  pengujian (‘test_df’ ). Dilakukan menggunakan fungsi library Scikit-learn yang dikenal sebagai “train_test_split” untuk membagi data uji menjadi 20% dari total data, dan “random_state” digunakan untuk memastikan hasil pemisahan yang konsisten. Kode program dapat dilihat pada Tabel VII.
T ABEL VII
KODE PROGRAM PEMBAGIAN DATA # Split data into train and test sets train_df, test_df = train_test_split(df, test_size=0.2, random_state=42)

## F. Klasifikasi Model CNN
Pada tahap ini, model klasifikasi akan diuji pada data teks yang telah melewati proses preprocessing dan bal- ancing data . Pengujian menggunakan arsitektur CNN yang dirancang khusus untuk tugas analisis sentimen pada teks. Proses klasifikasi dimulai dengan mengonversi teks menjadi representasi vektor dan melakukan fine-tuning menggunakan optimizer Adam.
Pada Gambar 8 diatas terlihat bahwa grafik hasil accuracy mendapatkan nilai accuracy training sebesar 0.90, sedangkan pada hasil val_accuracy mendapatkan nilai accuracy validation sebesar 0.91. Pada Gambar 9 terlihat bahwa grafik loss mendapatkan nilai loss function pada training set sebesar 0.2593, sedangkan pada hasil val_loss mendapatkan nilai loss validation sebesar 0.4621.
G. Evaluasi Model
Pada tahap ini, dilakukan evaluasi model menggunakan arsitektur Convolutional Neural Network (CNN) dengan konfigurasi ConvID, GlobalMaxPooling1D, dan Dropout . Model ini menerapkan optimizer Adam dengan tingkat pelatihan sebesar 0,001, ukuran batch 32, dan melibatkan proses pelatihan selama 5 epoch . Evaluasi dilakukan terhadap hasil pelatihan model terhadap data validasi.
TABEL VIII EVALUASI MODEL CNN Test Accuracy Loss Accuracy 0,9090 0,2593 98.46%
Setelah mengevaluasi model menggunakan data testing, diperoleh hasil loss sebesar 0.2593 dan akurasi sebesar 0.9090. Hasil evaluasi tersebut mencerminkan kinerja model pada dataset uji. Pada Tabel VIII menampilkan detail evaluasi model. TABEL IX KLASIFIKASI MODEL CNN Precission Recall F1-Score support Positive 0.94 0.83 0.88 926 Negative 0.89 0.94 0.91 1800 Neutral 0.91 0.92 0.92 839 Accuracy 0.91 3565 Macro avg 0.91 0.90 0.90 3565 Weighted avg 0.91 0.91 0.90 3565
Dapat dilihat pada Tabel IX Hasil evaluasi menunjukkan bahwa model bekerja dengan baik memiliki akurasi keseluruhan sebesar 91%, dan nilai precision , recall , dan f1-score yang sangat tinggi untuk setiap kelas. Hasil ini menunjukkan seberapa baik model dapat mengklasifikasikan data pada analisis sentimen.
Selanjutnya hasil evaluasi model Convolutional Neural Network (CNN) dilakukan prediksi label untuk menge- tahui sejauh mana model tersebut dalam memprediksi teks baik positive , negative dan neutral . Tabel X menunjuk- kan hasil prediksi.
TABEL X PREDIKSI MODEL CNN Text: Pembangunan saat ini semakin bagus dan keren Predicted Label Positive Prediction Probabilities: Negative 0.0001 Neutral 0.0000 Positive 0.9999 Text: berantas koruptor hukum mati miskin suap penjara hukum potong tahan hukum indonesia baik Predicted Label Negative Prediction Probabilities: Negative 1.0000 Neutral 0.0000 Positive 0.0000 Text: indonesia butuh orang pintar indonesia butuh pimpin jujur berani Predicted Label Neutral Prediction Probabilities: Negative 0.1124 Neutral 0.6254 Positive 0.2622
Hasil akhir dari penelitian ini terdapat pada tabel prediksi model. Prediksi model untuk mengklasifikasikan sen- timen. Terdapat penelitian terdahulu tentang analisis sentimen komentar youtube mengenai Vaksin Covid-19
menggunakan Support Vector Machine yang dilakukan oleh (Wijayanto & Defara, n.d.) menunjukkan akurasi sebesar 86% dengan klasifikasi dua kelas prediksi yaitu positif dan negatif [24].
Berdasarkan pengujian yang telah dilakukan, peneliti melakukan perbandingan pengujian yang dilakukan oleh Ardhi Wijayanto dan Afrima Dhia Defara yang menggunakan Support Vector Machine dan pengujian peneliti menggunakan metode Convolutional Neural Network . Pengujian yang dihasilkan oleh peneliti menghasilkan akurasi rata-rata mencapai 91%. Prediksi model yang dihasilkan peneliti mengklasifikasikan tiga kelas prediksi yaitu positif, negatif, dan netral. Menunjukkan bahwa  algoritma Convolutional Neural Network telah mencapai akurasi yang baik. Probabilitas prediksi yang tinggi pada label yang benar menunjukkan bahwa model memiliki keyakinan yang kuat dalam klasifikasinya. Interpretasi probabilitas prediksi dapat memahami sejauh mana model yakin dengan klasifikasi yang diberikan pada setiap teks. Dengan akurasi yang baik model Convolutional Neural Network juga bisa dipakai berbagai jenis platform dan jenis data teks yang berbeda.

## IV. KESIMPULAN
Hasil penelitian mengindikasikan bahwa penggunaan algoritma Convolutional Neural Network untuk analisis sentimen bacapres 2024 pada kolom komentar youtube mata najwa menghasilkan accuracy keseluruhan sebesar 91%. Model CNN  mampu mengklasifikasikan dan memprediksi sentimen komentar ke  dalam tiga  kategori: positive , negative, dan neutral masing-masing dengan tingkat akurasi yang memuaskan. Performa model dapat diukur melalui metrik seperti precision, recall, dan f1-score untuk masing-masing kelas yang menunjukkan ke- mampuan model dalam mengenali sentimen dengan baik. Hal ini membuktikan bahwa metode ini sangat efektif digunakan dalam penelitian yang terkait analisis sentimen. Saran dari penulis untuk penelitian selanjutnya, melakukan pengembangan model lebih lanjut, memperhatikan pemrosesan data lebih seperti preprocessing dan balancing data untuk meningkatkan kualitas input model.

## D AFTAR P USTAKA
[1] E. B. Santoso and A. Nugroho, “Analisis Sentimen Calon Presiden Indonesia 2019 Berdasarkan Komentar Publik Di Facebook,” Eksplora Informatika, vol. 9, no. 1, pp. 60–69, Sep. 2019, doi: 10.30864/eksplora.v9i1.254.
[2] K. A. B. Permana, M. Sudarma, and W. G. Ariastina, “Analisis Rating Sentimen pada Video di Media Sosial Youtube Menggunakan STRUCT-SVM,” Majalah Ilmiah Teknologi Elektro, vol. 18, no. 1, p. 113, May 2019, doi: 10.24843/mite.2019.v18i01.p17
[3] G. Sanjaya and K. M. Lhaksmana, “Analisis Sentimen Komentar YouTube tentang Terpilihnya Menteri Kabinet Indonesia Maju Menggunakan Lexicon Based,” vol. 7, no. 3, pp. 9698–9710, 2020
[4] Pozzi, F. A., Fersini, E., Messina, E., & Liu, B. (2017). Sentiment analysis in social networks. Morgan Kaufmann
[5] Cholissodin, I.,   Sutrisno., Soebroto, A. A., Hasanah, U., & Febiola, Y. I., 2019.Ai, Machine   Learning&   Deep  Learning(Teori & Implementasi).[e- book]Tersediadi: https://www.researchgate.net/profile/Imam-
Cholissodin/publication/348003841_Buku_Ajar_AI_Machine_Learning_Deep_Learning/links/5fee9968299bf14088610ab0/Buku-Ajar-AI-Machine- Learning-Deep-Learning.pdf
[6] Hasan Badjrie, S., Pratiwi, O.N.  and Anggana, H.D. (2021) Analisis Sentimen Review Customer Terhadap Produk Indihome Dan First Media Menggunakan Algoritma Convolutional Neural Network Review Analysis Sentiment Customer Product Indihome And First Media Using Convolutional Neural Network Algorithm.
[7] Ouyang, et al., 2015. Sentiment Analysis Using Convolutional       NeuralNetwork.       IEEE International    Conference    on    Computer and   Information Technology [online] Tersedia di https://ieeexplore.ieee.org/document/7363395
[8] Simbolon et al., 2021. “ANALISIS SENTIMEN APLIKASI E-LEARNING SELAMA PANDEMI COVID-19 DENGAN MENGGUNAKAN METODE SUPPORT VECTOR MACHINE DAN CONVOLUTIONAL NEURAL NETWORK”. SEMINASTIKA 2021. DOI: 10.47002/seminas- tika.v3i1.236.
[9] Irawan, F. A., & Rochmah, D. A. (2022), “Penerapan Algoritma CNN Untuk Mengetahui Sentimen Masyarakat Terhadap Kebijakan Vaksin Covid-19,” JURNAL INFORMATIKA, Vol. 9 No. 2 Oktober 2022, Halaman 148~158 ISSN: 2355-6579 | E-ISSN: 2528-2247.
[10] A. Savirani and N. Kurnia, “BIG DATA UNTUK ILMU SOSIAL ANTARA METODE RISET DAN REALITAS SOSIAL,” in Social Science / General, Social Science /  Sociology /  General, UGM PRESS,  2021, pp. 11–26. [Online]. Available: https://www.google.co.id/books/edition/BIG_DA TA_UNTUK_ILMU_SOSIAL/yHxJEAAAQBAJ ?hl=en&gbpv=1&dq=analisi+sentimen&pg=PA2 13&printsec=frontcover.
[11] Hadjon, R. P. (2014). Implementasi Metode Rest Request pada Youtube Web Services untuk Represntasi Informasi Berbasis Timeline. Jurnal Informat- ika.
[12] N. Petty Wahyuningtyas, D. Eka Ratnawati, and N. Yudi Setiawan, “Root Cause Analysis (RCA) berbasis Sentimen menggunakan Metode K-Nearest Neighbor (K-NN) (Studi Kasus: Pengunjung Kolam Renang Brawijaya),” 2023. [Daring]. Tersedia pada: http://j-ptiik.ub.ac.id.
[13] Vaswani, A. et al. (2017) ‘Attention Is All You Need’. Available at: http://arxiv.org/abs/1706.03762 .
[14] Hidayatul Qudsi, D. et al. (2019) ‘Analisis Sentimen Pada Data Saran Mahasiswa Terhadap Kinerja Departemen Di Perguruan Tinggi Menggunakan Convolutional Neural Network’, Jurnal teknologi Informasi dan  Ilmu  Komputer (JTIIK), 8(5), pp.  1067–1076. Available at: https://doi.org/10.25126/jtiik.202184842 .
[15] Mikolov, T., Yih, W.-T. and Zweig, G. (2013) Linguistic Regularities in Continuous Space Word Representations. Association for Computational Linguistics. Available at: http://research.microsoft.com/en- .
[16] Rahman, M.F. et al. (2017) „Klasifikasi Untuk Diagnosa Diabetes Menggunakan Metode Bayesi an Regularization Neural Network (RBNN)‟, Jurnal Informatika, 11(1), p. 36. Available at: https://doi.org/10.26555/jifo.v11i1.a5452 .
[17] Bisong, E. (2019). Google Colaboratory. In: Building Machine Learning and Deep Learning Models on Google Cloud Platform. Apress, Berkeley, CA. https://doi.org/10.1007/978-1-4842-4470-8_7
[18] S. Arafah and Fathoni, “Sentiment Analysis Pada Masyarakat Terhadap LRT Kota Palembang Menggunakan Metode Improved K-Nearest Neighbor”, Jurnal Media Informatika Budidarma, vol. 6, no. 3, pp. 1554-1561, July 2022.
[19] I. Kurniawan and A. Susanto, “Implementasi Metode K-Means dan Naïve Bayes Classifier untuk Analisis Sentimen Pemilihan Presiden (Pilpres) 2019,” Eksplora Inform., vol. 9, no. 1, pp. 1–10, 2019, doi: 10.30864/eksplora.v9i1.237.
[20] I. Mawanta, T. S. Gunawan and Wanayumini, “Uji Kemiripan Kalimat Judul Tugas Akhir dengan Metode Cosine Similarity dan Pembobotan TF-IDF”, Jurnal Media Informatika Budidarma, vol. 5, no. 2, pp. 726-738, April 2021.
[21] M. I. Fikri, T. S. Sabrila and Y. Azhar, “Perbandingan Metode Naïve Bayes dan Support Vector Machine pada Analisis Sentimen Twitter”, SMATIKA, vol. 10, no. 2, pp. 71-76, 2020.
[22] A. Firdaus, “Aplikasi Algoritma K-Nearest Neighbor pada Analisis Sentimen Omicron Covid-19”, Jurnal Riset Statistika (JRS), vol. 2, no. 2, pp. 85-92, Dec. 2022.
[23] N. V. Chawla, K. W. Bowyer, L. O. Hall, & W. P. Kegelmeyer, “SMOTE: synthetic minority over-sampling technique,” J. Artif. Intell. Res., vol. 16, pp. 321–357, 2002.
[24] Wijayanto & Defara, n.d., “Analisis Sentimen Komentar Youtube Mengenai Vaksin Covid-19 Menggunakan Support Vector Machine”, Jurnal Pilar Teknologi, Vol 7, no 1, pp. 25-31, 2022.