e-ISSN 2745-7265 p-ISSN 2088-5555 EXPERT Vol. 12 No. 2

## Sentimen Analisis Twitter Ibu Kota Negara Nusantara Menggunakan Long Short-Term Memory dan Lexicon Based
Saepul Aripiyanto 1* , Tukino 2 , Ammar Sufyan 3 , Riandi Nandaputra 3 , 1 Teknik Informatika, Fakultas Sains dan Teknologi, Universitas Islam Negeri Syarif Hidayatullah Jakarta, Indonesi 2 Sistem Informasi, Fakultas Ilmu Komputer, Universitas Buana Perjuangan Karawang, Indonesia 3 Teknik Informatika, Fakultas Sains dan Teknologi, Universitas Islam Negeri Syarif Hidayatullah Jakarta, Indonesia 1* saepul.aripiyanto@uinjkt.ac.id, 2 tukino@ubpkarawang.ac.id, 3 ammar.sufyan20@mhs.uinjkt.ac.id, 4 riandi.np20@mhs.uinjkt.ac.id
ABSTRACT – In the 2020 APJII Survey, Indonesians who use Twitter for social media are 10% of the entirety of social media users in Indonesia (APJII 2020), the issue that is being discussed a lot both on social media and offline discussions, is the National Capital City (IKN) of the Archipelago, which is the new capital city of the Republic of Indonesia. The relocation of the capital city raises pros and cons. With these pros and cons, an analysis of public sentiment  regarding  the  IKN  issue  becomes  a  necessity.  In  this  research,  the  model  that  will  be  used  to  analyze sentiment analysis uses the Long Short-Term Memory (LSTM) algorithm and lexicon based on two scenarios, which is the scenario that uses 100 data of tweets and 5112 data of tweets. The results for the 100 tweets dataset scenario obtained 64% accuracy, 40% precision, 64% recall, and 79% F1-Score. Meanwhile, the results for the 5112 tweets data scenario obtained 79% accuracy, 82% precision, 79% recall, 79% F1-Score. The sentiment results obtained from the 5112 tweets data are 44.8% positive sentiment, 36.2% negative sentiment and 19.0% neutral sentiment. Based on this research, the number of datasets will affect the performance of deep learning models built using lexicon based and LSTM algorithms

## Keywords: IKN Nusantara, Analysis Sentiment, LSTM, Lexicon Based, Twitter
ABSTRAK – Dalam Survei APJII 2020, masyarakat Indonesia yang menggunakan Twitter untuk media sosial adalah 10%  dari  total  pengguna  sosial  media  di  Indonesia  (APJII  2020),  kemudian  masalah  yang  sedang  banyak diperbincangkan baik di media sosial ataupun diskusi luring adalah Ibu Kota Negara (IKN) Nusantara yang merupakan ibu kota baru Republik Indonesia. Dengan adanya pemindahan ibu kota, hal ini menimbulkan pro dan kontra. Dengan adanya pro dan kontra tersebut, diperlukan sebuah analisis mengenai sentimen masyarakat terkait isu IKN Tersebut. Dalam penelitian ini, model yang akan digunakan untuk menganalisis sentimen analisis menggunakan algoritma Long Short-Term Memory (LSTM) dan lexicon based dengan dua skenario yaitu dengan skenario menggunakan data 100 tweet dan 5112 tweets. Hasil skenario tersebut untuk dataset 100 tweet diperoleh accuracy 64%, precision 40%, recall 64%, dan F1-Score 79%. Sementara itu, hasil dari 5112 data tweet diperoleh accuracy 79%, precision 82%, recall 79%, F1-Score 79%. Untuk hasil sentimen dari data 5112 tweet, diperoleh 44,8% sentimen positif, 36,2% sentiment negatif dan 19,0% netral. Berdasarkan penelitian ini, jumlah dataset akan berpengaruh pada performa model deep learning yang dibangun menggunakan lexicon based dan Algoritma LSTM.
Kata Kunci: IKN Nusantara, Sentimen Analisis, LSTM, Lexicon Based, Twitter

## 1. PENDAHULUAN
Dalam  Survei  APJII  2020,  masyarakat  Indonesia yang  menggunakan  Twitter  untuk  social  media    adalah 10%  dari  Total  Pengguna  Sosial  Media  di  Indonesia (APJII  2020).  Kemudian  masalah  yang  sedang  banyak diperbincangkan baik di sosial media dan diskusi Luring adalah  Ibu  Kota  Negara  (IKN)  Nusantara  yang merupakan  Ibu  Kota  baru  Republik  Indonesia.  dengan adanya pemindahan Ibu Kota  hal ini menimbulkan pro dan  kontra,  ada  Sebagian  Masyarakat  Indonesia  yang tidak  setuju  dan  Sebagian  lain  menyetujui  dari Pemindahan Ibu Kota Tersebut. Selain dari Pemindahan Ibu  Kota  juga  Nama  Ibu  Kota  yaitu  “Nusantara”  juga
ikut menuai pro dan kontra karena Nusantara dianggap daerah yang Luas yang sebanding dengan Indonesia [1] . Metode Lexicon Based adalah metode yang bersifat unsupervised learning dimana prosesnya tidak membutuhkan data latih. Metode ini memerlukan kamus kata yang berisi kata positif dan kata negatif. Untuk menentukan orientasi sentimen dari suatu teks didasarkan atas fungsi positif dan negatif. Perbandingan metode machine learning klasik dan deep learning dilakukan untuk analisis sentimen pada tweets pada  Twitter  terkait  kebijakan New  Normal . Long  Short- Term Memory (LSTM) merupakan metode dari deep learning yang dibandingkan dengan Naïve Bayes (NB).
Hasil  penelitian  ini  menunjukkan  bahwa  LSTM memiliki  akurasi,  presisi  dan recall paling  baik  sebesar 8,33% dibandingkan Naïve Bayes (NB) yang memperoleh
Terakreditasi SINTA Peringkat 5 Surat Keputusan Menristek / Kepala BRIN No. 200/M/KPT/2020
Masa berlaku mulai Vol. 8 No. 1 tahun 2018 s.d. Vol. 12 No. 2 tahun 2022 Terbit online pada laman web jurnal http://jurnal.ubl.ac.id/index.php/expert
e-ISSN 2745-7265 p-ISSN 2088-5555 EXPERT Vol. 12 No. 2
nilai akurasi, presisi dan recall sebesar 80% [2] . Kemudian jika LSTM dibandingkan dengan SVM dan KNN untuk memprediksi Bug hasil evaluasinya adalah untuk LSTM Accuracy  89,8%,  F-Measure  89,2%,  recall  89,7%, precision  87,6%  ,  MCC  79,6%.  Untuk  SVM    Accuracy 86,5%, F-Measure 86,5%, recall 86,5%, precision 86,6%, MCC 73,2%. Sedangkan untuk KNN  Accuracy 74,1%, F-Measure 74,2%, recall 74,1%,  precision 74,3%, MCC 48,5%, dari hasil tersebut LSTM-lah yang paling baik [3] . Kemudian jika LSTM dibandingkan dengan SVM untuk menganalisa  pasar  stok  saham    maka  hasil  keduanya adalah LSTM memberikan akurasi yang tinggi ketika ada menggunakan data set yang besar tetapi untuk melakukan prediksi harga saham memerlukan waktu yang lama dari pada  SVM [4] .  Sedangkan  untuk  memprediksi  harga saham perbandingan antara LSTM dan SVM lebih baik akurasi  LSTM  dengan  nilai  66,83%  sedangkan  akurasi SVM dengan nilai 65,20% [5] .

## 2. DASAR TEORI

## A. IKN Nusantara
Nusantara  adalah  Nama  Ibu  Kota  Baru  dari Republik  Indonesia.  Hal  ini  disebutkan  oleh  Menteri Perencanaan  Pembangunan  Nasional/Kepala  Bappenas Suharso Monoarfa dalam rapat Panitia Khusus (Pansus) Rancangan  Undang-Undang  Ibu  Kota  Negara  (RUU IKN) di Kompleks Parlemen, Jakarta, Senin (17/1/2022) setelah mendapatkan persetujuan dari Presiden Republik Indonesia [6] .

## B. Analisis Sentimen
Natural  Language  Processing  (NLP) adalah  sebuah algoritma  dan  sistem  yang  memungkinkan  komputer dapat memahami serta melakukan tugas yang melibatkan bahasa  manusia.  NLP  dikenal  juga  menjadi  Linguistik Komputasi, Bahasa Komputer, serta Pemrosesan Bahasa. NLP  dapat  melakukan  analisis  bahasa  manusia  baik tertulis maupun lisan untuk mendapatkan informasi yang berguna.  NLP  bertujuan  untuk  memahami  bahasa manusia alami yang digunakan untuk mengatasi masalah komputer [7] . Tugas dasar analisis
sentimen
adalah mengklasifikasikan teks ke dalam kalimat atau dokumen dan  menentukan  apakah  pendapat  yang  diungkapkan dalam kalimat atau dokumen tersebut positif atau negatif. Analisis humor juga dapat mengekspresikan emosi seperti kesedihan,  kegembiraan,  dan  kemarahan.  Ekspresi  atau perasaan  mengacu  pada  fokus  subjek  tertentu.  Satu pernyataan pada satu subjek mungkin memiliki arti yang berbeda dari yang lain [8] .

## C. Metode Lexicon Based
Ada  teknik  berbasis  kamus  yang  terkenal  dalam analisis  sentimen (lexicon  based) .  Secara  umum,  proses analisis sentimen berbasis kamus (lexicon-based) terdiri dari pengumpulan  data,  pemuatan  kamus,  pra-pemrosesan, dan ekstraksi kata kunci [9] .

## D. Long Short-Term Memory
Hochreiter dan Schmidhuber (1997)
memperkenalkan  memori  jangka  pendek  panjang (LSTM) untuk memecahkan masalah difusi gradien dari jaringan saraf berulang; Recurrent Neural Network (RNN). LSTM  adalah  varian  dari  RNN  yang  dirancang  untuk menghindari  masalah  mengingat  informasi  jangka panjang di RNN [10] .

## 3. METODOLOGI
Metodologi  penelitian  dilakukan  dalam  beberapa tahap,  mulai  dari  pengumpulan  data  hingga  pembuatan model dan evaluasi model. Langkah-langkah pengolahan data Twitter hingga analisis data menggunakan algoritma LSTM dengan menggunakan Lexicon Based, Gambar 1 .
Gambar 1. Metodologi Penelitian

## A. Crawling Data Twitter
Pengambilan data dari Twitter menggunakan Twitter API  dan  menggunakan  bahasa  pemrograman  Phyton. Kata kunci yang digunakan adalah IKN Nusantara. Kata kunci  tersebut  dipilih  karena  mewakili  dari tweet masyarakat  Indonesia  dalam  mengomentari  IKN Nusantara. Penarikan data di Twitter dibatasi hanya dari Bulan Juli 2022 ke belakang (backdate). Untuk jumlah data terdapat 2 kelompok yaitu data yang berjumlah 100 data (tweet) dan  5112  data (tweet) hal  ini  dimaksud  untuk menganalisis  apakah  berpengaruh  jumlah  data  terhadap performance LSTM dan Lexicon Based.
e-ISSN 2745-7265 p-ISSN 2088-5555 EXPERT Vol. 12 No. 2

## B. Pre-Processing
Proses  penarikan  data  dari  Twitter  dengan menggunakan API Twitter yaitu Tweepy dan dengan kata kunci IKN Nusantara. Setelah dilakukan penarikan data langkah selanjutnya adalah langkah preprocessing yaitu: (1) Data Cleaning, yaitu membersihkan tweets yang tidak sesuai sehingga  menjadi  data  menjadi  sesuai,  (2) Case  Folding, yaitu  proses mengubah tweet menjadi huruf  kecil semua sehingga  tidak  ada  huruf  kapital,  (3) Tokenization, yaitu pembagian tweet yang berupa kalimat ke dalam beberapa kata, (4) Stop  Removal, yaitu  proses  penyaringan, pemilihan  kata  yang  dianggap  penting  dari  hasil  token yaitu kata-kata apa saja yang di gunakan untuk mewakili dokumen,  (5) Stemming, yaitu  proses  mendapatkan  kata dasar  dengan  menghapus  awalan  dan  akhiran,  pada proses ini menggunakan Library Sastrawi yang merupakan library Python  untuk  merubah  kata  ke  bentuk  kata dasarnya.

## C. Pelabelan Lexicon Based
Pelabelan  dilakukan  dengan  menggunakan  kamus data  Liu  yang  telah  dilakukan  penerjemahan  ke  dalam Bahasa Indonesia. Kamus Liu sendiri terdapat lexicon based positif  yang  mempunyai  bobot  positif  (>0)  dan  kamus Lexicon  Negatif  (<0)  Pelabelan  digunakan  untuk menentukan mana kata yang bernilai positif, negatif dan netral.

## D. Long Short-Term Memory (LSTM)
Pada  Tahapan  ini  kita  akan  melakukan  membuat sebuah model deep learning dengan menggunakan LSTM. Hal  pertama  yang  dilakukan  adalah  membuat  Model dengan parameter embed_dim = 16, hidden_unit = 16, dropout_rate = 0.2, optimizers = Adam, learning_rate = 0.001.  setelah  Model  siap  maka  Langkah  selanjutnya adalah  melakukan  Hyperparameter  Tuning  hal  ini
dilakukan  untuk  mendapatkan  hyperparameter  yang terbaik  yang  akan  dijadikan  sebagai  alat  untuk  melatih model sehingga performance model akan lebih optimal.

## 4. HASIL DAN PEMBAHASAN

## A. Preprocessing Data
Data yang diambil dalam penelitian ini adalah tweet twitter  dengan  kata  Kunci  IKN  Nusantara.  Untuk  data yang  diambil  dilakukan  skenario  yaitu  skenario  dengan data set sedikit yaitu sekitar 100 tweets dan data skenario banyak yaitu 5112 tweets. Setelah data di crawling dengan menggunakan  IP  Twitter  pada social  media Twitter kemudian data dilakukan preprocessing dengan melakukan step  Cleansing  Data,  Case  Folding,  Tokenizing,  Stop  Removal dan Stemming. Berikut merupakan tahapan dari masing – masing Preprocessing . Tabel  1 menggambarkan  data  hasil crawling Twitter yang kemudian dilakukan step Cleansing Data dimana data dihilangkan dari tanda baca special, nomor, dan #.
Berdasarkan Tabel 2 dengan melalui step Case Folding data dirubah menjadi huruf kecil semua sehingga dalam data tidak terdapat huruf besar.
Berdasarkan Tabel 3 data yang sudah dilakukan case folding selanjutnya  dilakukan step  Tokenizing yaitu memisahkan data yang sebelumnya kalimay menjadi kata – perkata. Pada Tabel  4 yaitu  masuk  kedalam Stop  Removal proses filtering, pemilihan  kata-kata  penting  dari  hasil token  yaitu  kata-kata  apa  saja  yang  di  gunakan  untuk mewakili  dokumen,  kata  yang  tidak  penting  akan dilakukan penghapusan.
Pada Tabel 5 menjelaskan bahwa setelah dilakukan stop removal kemudian baru dilakukan Steeming data yaitu Proses  untuk  mendapatkan  kata  dasar  dengan menghilangkan  afiks  dan  sufiks.  Untuk  proses Stemming pada penelitian ini menggunakan Library Sastrawi.
Tabel 1. Proses Cleansing Data No Tweets Text Clean 1 jika suatu program negara sudah dijalankan, uang yg sudah dikeluarkan pun bernilai triliunan, lalu saat ganti presiden program itu dihentikan, maka yg rugi siapa? yg rugi kita semua, maka, tidak ada jalan lain, selain kita tuntaskan program ini. #iknnusantara #ibukotanegara
jika suatu program negara sudah dijalankan, uang yg sudah dikeluarkan pun bernilai triliunan, lalu saat ganti presiden program itu dihentikan, maka yg rugi siapa? yg rugi kita semua. maka, tidak ada jalan lain, selain kita tuntaskan program ini.
2 pembangunan ikn harus mengacu ke peta dasar | flash news baca selengkapnya disini ! https://t.co/y6tlctctbh #mataindonesia #pembangunanikn #iknnusantara #mengacupadapeta #petadasar pembangunan ikn harus mengacu ke peta dasar | flash news baca selengkapnya disini ! 3 ini ya perkembangannya ikn. #ibukotanegara #iknnusantara #ikn https://t.co/elikzff96a ini ya perkembangannya ikn.
Sumber: Hasil Penelitian (2022)
Tabel 2. Proses Case Folding No Tweets Text Clean 1 jika suatu program negara sudah dijalankan, uang yg sudah dikeluarkan pun bernilai triliunan, lalu saat ganti presiden program itu dihentikan, maka yg rugi siapa? yg
jika suatu program negara sudah dijalankan, uang yg sudah dikeluarkan pun bernilai triliunan, lalu saat ganti presiden program itu
e-ISSN 2745-7265 p-ISSN 2088-5555 EXPERT Vol. 12 No. 2
No Tweets Text Clean rugi kita semua, maka, tidak ada jalan lain, selain kita tuntaskan program ini. #iknnusantara #ibukotanegara dihentikan, maka yg rugi siapa? yg rugi kita semua. maka, tidak ada jalan lain, selain kita tuntaskan program ini. 2 pembangunan ikn harus mengacu ke peta dasar | flash news baca selengkapnya disini ! https://t.co/y6tlctctbh #mataindonesia #pembangunanikn #iknnusantara #mengacupadapeta #petadasar pembangunan ikn harus mengacu ke peta dasar | flash news baca selengkapnya disini ! 3 ini ya perkembangannya ikn. #ibukotanegara #iknnusantara #ikn https://t.co/elikzff96a
ini ya perkembangannya ikn.
Sumber: Hasil Penelitian (2022)
Tabel 3. Proses Tokenizing No Tweets Text Clean 1 jika suatu program negara sudah dijalankan uang yg sudah dikeluarkan pun bernilai triliunan lalu saat ganti presiden program itu dihentikan maka yg rugi siapa yg rugi kita semua maka tidak ada jalan lain selain kita tuntaskan program ini [‘jika', 'suatu', 'program', 'negara' , 'sudah', 'dijalankan', 'uang', 'yg', 'sudah', 'dikeluarkan', 'pun', bernilai', 'triliunan', 'lalu', 'saat', 'ganti', 'presiden', 'program', 'itu', 'dihentikan', 'maka', 'yg', 'rugi', 'siapa', 'yg', 'rugi', 'kita', 'semua', 'maka', 'tidak', ada', 'jalan', 'lain', 'selain', 'kita', 'tuntaskan', 'program', 'ini'] 2 pembangunan ikn harus mengacu ke peta dasar flash news baca selengkapnya disini [‘pembangunan’, ‘ikn’, ‘harus’, ‘mengacu’, ‘ke’, ‘peta’, ‘dasar’, ‘flash’, ‘news’, ‘baca’, ‘selengkapnya’, ‘disini’ ] 3 ini ya perkembangannya ikn
[‘ini’, ‘ya’, ‘perkembangannya’, ‘ikn’]
Sumber: Hasil Penelitian (2022)
Tabel 4. Proses Stop Removal No Tweets Text Clean 1 jika suatu program negara sudah dijalankan uang yg sudah dikeluarkan pun bernilai triliunan lalu saat ganti presiden program itu dihentikan maka yg rugi siapa yg rugi kita semua maka tidak ada jalan lain selain kita tuntaskan program ini [ ‘ program ’ , ‘ negara ’ , ‘ dijalankan ’ , ‘ uang ’ , ‘ yg ’ , ‘ dikeluarkan ’, ‘bernilai’ , ‘ triliunan ’ , ‘ ganti ’ , ‘ presiden ’ , ‘ program ’ , ‘ dihentikan ’ , ‘ yg ’ , ‘ rugi ’ , ‘ yg ’ , ‘ rugi ’ , ‘ jalan ’ , ‘ tuntaskan ’ , ‘ program ’ ] 2 pembangunan ikn harus mengacu ke peta dasar flash news baca selengkapnya disini
[‘pembangunan’, ‘ikn’, ‘mengacu’, ‘peta’, ‘dasar’, ‘flash’, ‘news’, ‘baca’, ‘selengkapnya’] 3 ini ya perkembangannya ikn
[‘ya’, ‘perkembangannya’, ‘ikn’]
Sumber: Hasil Penelitian (2022)
Tabel 5. Proses Steeming No Tweets Text Clean 1 jika suatu program negara sudah dijalankan uang yg sudah dikeluarkan pun bernilai triliunan lalu saat ganti presiden program itu dihentikan maka yg rugi siapa yg rugi kita semua maka tidak ada jalan lain selain kita tuntaskan program ini ['program', 'negara', 'jalan', 'uang', 'yg', 'keluar', ‘nila', 'triliun', ' ganti', 'presiden', 'program', 'henti', 'yg', 'rugi', 'yg', 'rugi', 'jalan', 'tuntask', 'program'] 2 pembangunan ikn harus mengacu ke peta dasar flash news baca selengkapnya disini [‘bangun’, ‘ikn’, ‘acu’, ‘peta’, ‘dasar’, ‘flash’, ‘news’, ‘baca’, ‘lengkap’] 3 ini ya perkembangannya ikn [‘ya’, ‘kembang’, ‘ikn’]
Sumber: Hasil Penelitian (2022)

## B. Lexicon Based
Setelah Data dilakukan preprocessing maka selanjutnya data tweets dilakukan  pelabelan  dengan  menggunakan Lexicon based ke dalam 3 label yaitu Positif, Negatif dan Netral.  Pelabelan  dengan  Lexicon  based  dilakukan dengan  menghitung  jumlah  kata  postif  dan  negatif  di setiap tweet, jika  jumlah  kata  positif  lebih  banyak  maka dilabeli tweet positif dan jika jumlah kata negatif yang lebih banyak  maka  dilabeli tweet negatif  dan  jika  jumlah  kata positif  dan  negatif  sama  maka  dilabeli  dengan  label
Netral. Kemudian untuk menentukan sebuah kata positif atau  negatif  lexicon  based  mempunyai  kamus  kata, dimana dalam penelitian ini kamus kata yang digunakan adalah  Kamus  Liu  yang  sudah  diterjemahkan  ke  dalam Bahasa Indonesia.
Dari hasil preprocessing 100 data tweets dihasilkan data bersih 51 data dimana sentimen positifnya 33, negatifnya 15  dan  netral  3  atau  dalam  persen  bisa  dilihat  pada Gambar  2 .  Dari Gambar  2 didapat  untuk  presentasi sentimen  positif  adalah  64,7%,  sentimen  negatif  28,4%
e-ISSN 2745-7265 p-ISSN 2088-5555 EXPERT Vol. 12 No. 2
dan sentimen netral sebanyak 5,9% yang berarti sentimen positif  tentang  IKN  jumlah  banyak  dari  pada  sentimen lainnya. Kemudian kata yang paling banyak muncul dalam data 100 tweets adalah pada Gambar 3 .
Gambar 2. Presentase Pengklasifikasian Lexicon Based pada 100 data tweets
Gambar 3. Kata yang sering Muncul dalam 100 Tweets
Berdasarkan Gambar 3 untuk 5 besar kata-kata yang sering muncul pada 100 data tweets adalah kata IKN, IKN Nusantara,  kota,  bangun  dan story. Kemudian  dari  hasil preprocessing 5112  data tweets dihasilkan  data  bersih  1844 data dimana sentimen positif 826, negatif 668 dan netral 350 atau dalam presentase bisa dilihat pada Gambar 4 .
Gambar 4. Presentase Pengklasifikasian
Lexicon Based pada 5112 data t weets
Dari Gambar  4 didapat  untuk  presentasi  sentimen positif  adalah  44,8%,  sentimen  negatif  36,2%  dan sentimen  netral  sebanyak  19,0%  yang  berarti  sentimen positif  tentang  IKN  jumlah  banyak  dari  pada  sentimen lainnya. Kemudian kata yang paling banyak muncul dalam data 5112 tweet pada Gambar 5 .
Gambar 5. Kata yang sering Muncul dalam 5112 Tweets Berdasarkan Gambar 5 untuk 5 besar kata-kata yang sering  muncul  pada  5112  data tweets adalah  kata  IKN Nusantara, bangun IKN, kota Nusantara, Indonesia dan kota negara.
e-ISSN 2745-7265 p-ISSN 2088-5555 EXPERT Vol. 12 No. 2

## C. LSTM Model
Berdasarkan Gambar  6 untuk  model  LSTM  terdiri dari  embed_dim  adalah  16,  hidden_unit  adalah  16, dropout_rate  adalah  0.2,  optimizers  adalah  Adam, learning_rate  adalah  0.001.  Kemudian  setelah  model terbentuk  sebelum  dilakukan  evaluasi  maka  model dilakukan training dengan menggunakan epoch 10.

## D. Evaluasi Model
Sebelum  melakukan  Evaluasi  Model  dilakukan splitting data 80%  data  latih  dan  20%  data  uji.  Setelah dilakukan splitting  data maka  dilakukan  evaluasi  model dengan menggunakan Confusion Matrix dengan 2 skenario yaitu dengan 100 data dan 5112 data.
Gambar 7. Hasil Confusion Matrix dengan Jumlah Data 100
Berdasarkan Gambar 7 didapat hasil Confusion Matrix dengan menggunakan 100 tweets adalah precision 40%, recall 64%, F1-Score 49% sedangkan untuk accuracy adalah 64%.
Gambar 8. Hasil Confusion Matrix dengan Jumlah Data 5112
Berdasarkan Gambar  8 hasil Confusion  Matrix yang didapat dengan menggunakan 5112 tweets adalah precision 82%, recall 79%, F1-Score 79% dan accuracy adalah 79%. Berdasarkan  2  skenario  dengan  jumlah  data tweets yang berbeda diperoleh hasil perbandingan accuracy, recall, precision dan F-1 Score pada Gambar 9 . Dari hasil pada Gambar 9 diperoleh bahwa dengan menggunakan dataset 5112 diperoleh Precision 82%, Recall 79%, F1-Score 79% dan Model Accuracy adalah 79% dimana performance tersebut  lebih  baik  dari  pada  menggunakan dataset 100 tweets yang menghasilkan Precision 40%, Recall 64%, F1-Score 49% sedangkan untuk Accuracy adalah 64%.
Gambar 9. Perbandingan Performance Model pada 100 Data Tweets dan 5112 Data Tweets

## 5. KESIMPULAN
Kesimpulan  pada  penelitian  ini  adalah  dataset berpengaruh pada penerapan kombinasi algoritma LSTM dan Lexicon Based dalam sentimen analisis di sosial media Twitter mengenai IKN Nusantara. Semakin besar dataset, diperoleh performance yang akan lebih baik.
Saran  kedepannya,  penelitian  dapat  dilakukan dengan menggunakan algoritma dan ekstraksi fitur yang berbeda serta jumlah dataset juga berbeda, sehingga dapat lebih baik lagi mengamati pengaruh jumlah dataset pada Machine Learning maupun Deep Learning .

## 6. UCAPAN TERIMA KASIH
Penelitian ini dapat berlangsung dengan baik karena banyak  pihak  yang  mendukung,  salah  satunya  adalah lembaga  di  UIN  Syarif  Hidayatullah  Jakarta  yaitu  Pusat Penelitian dan Publikasi (PUSLITPEN) yang membantu secara moral dan material.

## DAFTAR PUSTAKA
[1] S. Rasyid, “Tuai Pro Kontra, Ini Kata Pakar UGM Terkait Nama ‘Nusantara’ sebagai IKN Baru,” Merdeka.com , 2022. https://www.merdeka.com/jateng/tuai-pro- kontra-ini-kata-pakar-ugm-terkait-nama-nusantara- sebagai-ikn-baru.html (accessed Jan. 20, 2022).
[2]  A. Rahman et al. , “Analisis Perbandingan Algoritma LSTM dan Naive Bayes untuk Analisis
Sentimen,” JEPIN (Jurnal Edukasi dan Penelitian Informatika) , vol. 8, no. 2, pp. 299 – 303, 2022,
[Online]. Available:
https://jurnal.untan.ac.id/index.php/jepin/article /view/54704
[3]  H. Bani- Salameh, M. Sallam, and B. al shboul, “A deep-learning-based bug priority prediction using RNN- LSTM neural networks,” E-Informatica Software Engineering Journal , vol. 15, no. 1, pp. 29 – 45,
2021, doi: 10.37190/E-INF210102.
[4] G. B. Srushti, “ Comparison of Support Vector Machine and Long Short-Term Memory for Stock Market Analysis, ” pp. 2768– 2770, 2020.
e-ISSN 2745-7265 p-ISSN 2088-5555 EXPERT Vol. 12 No. 2
[5]  H. Ahuja , S. Mehra, and Y. Bhavaraju, “Stock Price Prediction Using SVM and LSTM,” International Research Journal of Engineering and Technology , no. July, pp. 4963 – 4968, 2020, [Online]. Available: www.irjet.net
[6] N. R. Aditya, “Ketuk Palu, DPR Sahkan RUU Ibu Kota Negara Jadi UU,” Kompas.com , 2022. https://nasional.kompas.com/read/2022/01/18/ 13511191/ketuk-palu-dpr-sahkan-ruu-ibu-kota- negara-jadi-uu (accessed Jan. 18, 2022).
[7] I. Huda, “Implementasi Natural Langua ge Processing (NLP) untuk Aplikasi Pencarian Lokasi,” Jurnal Nasional Teknologi Terapan (JNTT) , vol. 3, no. 2, p. 15, 2021, doi: 10.22146/jntt.35036.
[8] F. F. Mailo and L. Lazuardi, “Analisis Sentimen Data Twitter Menggunakan Metode Text Mining tentang M asalah Obesitas di Indonesia,” Journal of Information Systems for Public Health , vol. 4, no. 1, pp.
28 – 36, 2019.
[9] Y. Azhar, “Metode Lexicon -Learning Based untuk Identifikasi Tweet Opini Berbahasa Indonesia,” Jurnal Nasional Pendidikan Teknik Informatika (JANAPATI) , vol. 6, no. 3, p. 237, 2018, doi: 10.23887/janapati.v6i3.11739.
[10]  P. A. Qori, D. S. Oktafani, and I. Kharisudin, “Analisis Peramalan dengan Long Short Term Memory pada Data Kasus Covid-19 di Provinsi Jawa Tengah,” PRISMA, Prosiding Seminar Nasional
Matematika , vol. 5, pp. 752 – 758, 2022.