Jurnal Riset Sistem Informasi Dan Teknik Informatika (JURASIK) Volume 9, Nomor 2, Agustus 2024, pp 673-683 Terakreditasi Nomor 204/E/KPT/2022 | ISSN: 2527-5771/EISSN: 2549-7839 https://tunasbangsa.ac.id/ejurnal/index.php/jurasik

## Analisis Sentimen Media Sosial Pada Pengguna Twitter Terhadap Pemilu 2024 Menggunakan Metode LSTM
Elvanita Setyaningtyas 1 , Kristiawan Nugroho 2 1,2 Fakultas Teknologi Informasi dan Industri, Universitas Stikubank, Indonesia Email : elvanitasetyaningtyas@mhs.unisbank.ac.id 1 , kristiawan@edu.unisbank.ac.id 2

## Abstract
Elections are a crucial  democratic procedure as they  offer  citizens the privilege of exercising their rights. Consequently, there is a wide range of contrasting responses on social media, particularly on Twitter. Twitter is a platform that facilitates sentiment analysis, a valuable tool for comprehending the public's perception of leaders and the topics addressed in a campaign. This analysis encompasses both positive and negative opinions, which are of particular importance for study. Sentiment analysis can be used to determine the propensity of Twitter users to publish material. This study commenced with gathering data from Twitter, followed by data modeling utilizing the LSTM technique and real- time implementation, resulting in the classification of individuals into supporters, non-supporters, and neutrals. LSTM, short for  Long Short-Term Memory, is a sophisticated deep learning technique that serves  as  the  foundational  framework  for  the  research  project  titled  "Sentiment  Analysis  of  Twitter Users towards the 2024 Election using the LSTM Method". LSTM has the benefit of being capable of retaining  and  manipulating  long-term  knowledge,  as  well  as  accessing  and  modifying  past information. The objective of this study is to ascertain the sentiment analysis of Twitter users on the 2024 election, categorizing it as favorable, negative, or neutral. The study yielded an accuracy rate of 78% utilizing the LSTM approach.
Keywords : Sentiment Analysis, Pemilu, Twitter, LSTM

## Abstrak
Pemilu merupakan prosedur demokratis yang penting karena memberikan warga negara hak istimewa  untuk  menggunakan  hak-hak  mereka.  Akibatnya,  muncul  beragam  tanggapan  kontras  di media sosial, khususnya Twitter. Twitter adalah platform yang memfasilitasi analisis sentimen, alat yang  berharga  untuk  memahami  persepsi  masyarakat  terhadap  para  pemimpin  dan  topik  yang dibahas dalam kampanye. Analisis ini mencakup opini positif dan negatif, yang sangat penting untuk dipelajari.  Analisis  sentimen  dapat  digunakan  untuk  mengetahui  kecenderungan  pengguna  Twitter dalam  mempublikasikan  materi.  Penelitian  ini  diawali  dengan  pengumpulan  data  dari  Twitter, dilanjutkan  dengan  pemodelan  data  menggunakan  teknik  LSTM  dan  implementasi  real-time, sehingga  menghasilkan  klasifikasi  individu  menjadi  pendukung,  non-pendukung,  dan  netral.  LSTM, kependekan dari Long Short-Term Memory, merupakan teknik pembelajaran mendalam canggih yang menjadi  kerangka  dasar  proyek  penelitian  bertajuk  "Analisis  Sentimen  Pada  Pengguna  Twitter Terhadap  Pemilu  2024  Menggunakan  Metode  LSTM".  LSTM  memiliki  keuntungan  karena  mampu menyimpan  dan  memanipulasi  pengetahuan  jangka  panjang,  serta  mengakses  dan  memodifikasi informasi masa lalu. Tujuan dari penelitian ini adalah untuk mengetahui analisis sentimen pengguna Twitter  terhadap  pemilu  2024,  dengan  mengkategorikannya  baik,  negatif,  atau  netral.  Penelitian tersebut menghasilkan tingkat akurasi sebesar 78% dengan menggunakan pendekatan LSTM.
Kata kunci : Analisis Sentimen, Pemilu, Twitter, LSTM

## 1. PENDAHULUAN
Pemilihan  umum,  juga  dikenal  sebagai  Pemilu,  adalah  prosedur  demokrasi yang  penting  karena  memberikan  hak  istimewa  kepada  pemilih  untuk  memilih pemimpinnya. Pesatnya kemajuan teknologi sangat mempengaruhi perkembangan
Jurnal Riset Sistem Informasi Dan Teknik Informatika (JURASIK) Volume 9, Nomor 2, Agustus 2024, pp 673-683 Terakreditasi Nomor 204/E/KPT/2022 | ISSN: 2527-5771/EISSN: 2549-7839 https://tunasbangsa.ac.id/ejurnal/index.php/jurasik
teknologi  komunikasi  modern,  sehingga  menyebabkan  pergeseran  cara masyarakat mengungkapkan pemikirannya di jejaring sosial.
Twitter merupakan layanan atau platform komunikasi yang sering digunakan untuk menyampaikan  pendapat atau ide kepada masyarakat. Twitter merupakan salah satu platform jejaring sosial yang memberikan batasan kepada penggunanya, yaitu  memperbolehkan  mereka  menulis  tweet  dengan  batas  maksimal  140  kata [1].  Twitter  memungkinkan  pengguna  membuat  pesan  yang  berisi  teks  atau Gambar. Beberapa individu memanfaatkan platform ini untuk mengomunikasikan emosi  atau  perasaan  pribadi  mereka,  yang  sering  kali  melibatkan  pemberian evaluasi atau opini subjektif.
Pengguna twitter ini memiliki peran penting dalam menyediakan data yang diperlukan  untuk  mengembangkan  model  analisis  sentimen,  melalui  postingan pengguna.  Informasi  tentang  politik  dianalisis  dan  dipahami  untuk  memahami sentimen yang berkembang di antara masyarakat menjelang Pemilu 2024 ini yang dapat  memberikan  pemahaman  lebih  dalam  tentang  dukungan,  kritik  dan kecenderungan  perilaku  pemilih  menjadi  sumber  informasi  penting  untuk pengambilan  keputusan  dan  strategi  kampanye  politik.  Beberapa  metode  sudah digunakan dalam analisis sentimen terkait Pemilu 2024.
Komentar  yang  disampaikan  menunjukkan  beragam  sentimen,  termasuk dukungan, opini publik yang positif, permusuhan, dan  komentar lainnya. Analisis sentimen akan memfasilitasi ekstraksi beragam pendapat dari Twitter. Temuan ini akan  mengkonfirmasi  apakah  sentimen  yang  diungkapkan  itu  baik,  negatif,  atau netral. Firdlous & Andrian melakukan penelitian yang berjudul “Analisis Sentimen Publik  Twitter  Terhadap  Pemilu  2024  Dengan  Menggunakan  Model  Long  Short Term  Memory”.  Studi  tersebut  menemukan  bahwa  model  mencapai  tingkat akurasi 78%. Nilai akurasi yang diperoleh sangat memuaskan [2].

## 2. METODOLOGI PENELITIAN
Analisis sentimen menggunakan data dari twitter dengan data yang diambil pada  18  Oktober  –  20  November  2023  yang  berisi  opini  masyarakat  mengenai pemilu.
Data ini terdapat pada
https://drive.google.com/file/d/1uC5gFdHvtynRWm-yUj0hWm9_wvyt2t- Ty/view?usp=drive_link. Tahapan metodologi pada  Gambar 1. Tahapan Penelitian.
Gambar 1. Tahapan Penelitian
Jurnal Riset Sistem Informasi Dan Teknik Informatika (JURASIK) Volume 9, Nomor 2, Agustus 2024, pp 673-683 Terakreditasi Nomor 204/E/KPT/2022 | ISSN: 2527-5771/EISSN: 2549-7839 https://tunasbangsa.ac.id/ejurnal/index.php/jurasik

## 2.1. Pengumpulan Data
Tahap  awal  penelitian  melibatkan  pengumpulan  data,  yang  memegang peranan  penting  dalam  penelitian  ini.  Kemanjuran  penelitian  sangat  bergantung pada  metodologi  pengumpulan  data  yang  digunakan  [3].  Penelitian  ini memanfaatkan  data  opini  yang  bersumber  dari  tweet  dan  komentar  di  platform media  sosial  Twitter.  Pengumpulan  data  tweet  dilakukan  dengan  melakukan crawling  data  menggunakan  tweet  Harvesting  pada  Google  Colab.  Data  yang dihasilkan  diekstraksi  dari  11  properti,  yang  meliputi  create_at,  id_str_,  full_text, quote_count,  reply_count,  retweet_count,  lang,  user_id_str,  Conversation_id_str, username, dan tweet_url.

## 2.2. Prepocessing Data
Tujuan  preprocessing  data  untuk  menfilter  kata  tidak  relevan  atau  tanda baca yang berlebihan, Uniform Resource Locator (URL), atau karakter khusus yang tidak diperlukan dalam analisis ini dan dapat dilakukan  dengan lebih efisien dan akurat. Tahap preprocessing data ini dibagi menjadi 5 bagian seperti Gambar 2.
Gambar 2. Prepocessing Data
a. Case Folding
Tujuan dilakukannya case folding , untuk menyatukan representasikan teks yang berbeda dalam hal penulisan huruf. Proses case folding menjadikan huruf kecil semua  sehingga  dilakukan  proses  ke  bentuk  serupa  [4].  Sehingga  hasil  teks menjadi lebih seragam dan mudah diolah.
b. Cleaning
Merupakan proses pembersihan dalam pengolahan data atau teks yang merujuk pada  serangkaian  langkah  atau  membersihkan  agar  lebih  mudah  dipahami, diproses, dan dianalisis [5].
c. Stemming
Tujuannya  adalah  untuk  mengkategorikan  kata-kata  yang  memiliki  akar  kata identik  dan  dianggap  sebanding,  dengan  mengolah  teks  dan  menghilangkan semua imbuhan, termasuk prefiks dan turunannya. Stemming digunakan untuk mengubah  suatu  kata  menjadi  bentuk  dasarnya  yang  sesuai  dengan  struktur morfologi bahasa Indonesia yang tepat dan akurat.
d. Tokenizing
Merupakan pembagian teks menjadi beberapa bagian yang disebut “token”. Bisa juga  berupa  menghilangkan  atribut-atribut  yang  tidak  penting  dalam  sebuah kata seperti tanda baca, hastag , RT, dan Username [6] .
Jurnal Riset Sistem Informasi Dan Teknik Informatika (JURASIK) Volume 9, Nomor 2, Agustus 2024, pp 673-683 Terakreditasi Nomor 204/E/KPT/2022 | ISSN: 2527-5771/EISSN: 2549-7839 https://tunasbangsa.ac.id/ejurnal/index.php/jurasik
e. Filtering
Filtering  ialah  test preprocessing guna  pengambilan  kata  dari  tokenisasi  [7]. Proses filtering dalam  membuang  kata  yang  tidak  digunakan  atau  stopword, filtering bertujuan juga untuk memilih data yang relevan yang diinginkan.

## 2.3. Labelling Data
Proses labelling data  ini  melibatkan  penugasan  label  berdasarkan  pesan tersebut  menyatakan  sentimen  positif,  negatif,  atau  netral  terkait  pemilu  yang akan  datang  pada  tahun  202.  Prosedur  pelabelan  kumpulan  data  dimulai  setelah pengumpulan data selesai atau setelah proses pengikisan selesai sepenuhnya [8]. Rentang  nilai  yang  diberikan  untuk  pelebalan,  yaitu  nilai  0  masuk  ke  dalam sentimen negatif, nilai 1 masuk ke dalam sentimen netral dan 2 masuk ke dalam sentimen positif. Prosedur pelabelan kumpulan data dimulai setelah pengumpulan data selesai atau setelah fase pengikisan selesai.

## 2.4. Deep Learning
Deep  learning adalah  bagian  dari  pembelajaran  mesin  yang  berfokus  pada analisis  data  yang  ada  menggunakan  teknik  yang  sudah  ada.  Kemajuan  teknik pembelajaran  mendalam  mengalami  kemajuan  pesat.  Teknik  pembelajaran mendalam, seperti algoritma Long Short-Term Memory (LSTM), menjadi semakin populer  karena  kemampuannya  menangani  kumpulan  data  besar  secara  efisien dalam  waktu  singkat  [9]. Deep  learning adalah  jenis  jaringan  saraf  yang  meniru fungsi  otak  manusia.  Otak  terdiri  dari  jaringan  luas  neuron  yang  saling berhubungan  yang  berkolaborasi  untuk  memperoleh  pengetahuan  dan menganalisis  data. Deep  Learning LSTM  tidak  bekera  apabila  terdapat  data  yang kosong. Deep  learning mengacu  dalam  proses  melalui  lapisan  representasi  yang berurutan,  tedapat  persamaan  yang  digunakan  untuk  pendekatan  interpolasi linier:
( )    ( ) ( )  ( ) ( )
(1)
Merupakan : x dan (x) =  titik dicari dengan interpolasi dan ( ) = titik pertama dan ( ) =  titik kedua Data dilakukan pembagian menjadi data training maupun test.
(2) (3)
Agar  mengasilkan  kesesuaian  maupun  mencegah  penyimpangan  data training, rumusnya yaitu :
(4)
Merupakan :
= data train distandarisasi = rerata data train = deviasi data train
Jurnal Riset Sistem Informasi Dan Teknik Informatika (JURASIK) Volume 9, Nomor 2, Agustus 2024, pp 673-683 Terakreditasi Nomor 204/E/KPT/2022 | ISSN: 2527-5771/EISSN: 2549-7839 https://tunasbangsa.ac.id/ejurnal/index.php/jurasik
Untuk memperkirakan nilai yang akan datang dalam kumpulan data deret waktu, kita perlu menentukan hasilnya berdasarkan data pelatihan standar. Selanjutnya, pastikan prediktor dari data pelatihan standar, tidak termasuk data terbaru.
( ) (   ) (5) ( ) ( ) (6)
Merupakan : adalah respon adalah prediktor
( ) , = respon ke-n, Lalu melakukan dilakukan  :
(7) ( ) (   ) (8) ( ) ( ) (9)
Standarisasi ini memakai mean maupun standar deviasi data training [10].

## 2.5. Drop Out
Dropout  adalah  teknik  yang  digunakan  untuk  mengurangi  overfitting  pada model.  Overfitting  adalah  fenomena  yang  terjadi  ketika  proses  pelatihan menghasilkan  model  yang  berkinerja  baik  pada  data  yang  dilatih,  namun  gagal menggeneralisasi  secara  akurat  ke  data  baru  yang  tidak  terlihat  selama  proses prediksi  [11].  Dropout  secara  acak  menonaktifkan  subset  neuron  di  Lapisan Tersembunyi dan Lapisan Terlihat jaringan selama operasinya.

## 2.6. Klasifikasi LSTM
Penelitian  mengenai  sentimen  analisis  terkait  Pemilu  2024,  penggunaan model LSTM pada deep learning menjadi fokus utama. LSTM mampu menangkap hubungan  yang  kompleks  dalam  teks  berurutan,  dapat  memungkinkan  analisis yang  lebih  mendalam  terhadap  perubahan  sentimen  dari  satu  bagian  teks  ke bagian lainnya. Penelitian bertujuan untuk meningkatkan kinerja analisis sentimen terhadap  teks-teks  yang  berkaitan  dengan  Pemilu  2024.  LSTM,  kependekan  dari Long  Short-Term  Memory,  adalah  jenis  jaringan  saraf  yang  memiliki  desain fleksibel,  memungkinkannya  dimodifikasi  agar  sesuai  dengan  aplikasi  yang berbeda [12].
Gambar 3. Klasifikasi Arsitektur LSTM
Jurnal Riset Sistem Informasi Dan Teknik Informatika (JURASIK) Volume 9, Nomor 2, Agustus 2024, pp 673-683 Terakreditasi Nomor 204/E/KPT/2022 | ISSN: 2527-5771/EISSN: 2549-7839 https://tunasbangsa.ac.id/ejurnal/index.php/jurasik

## 2.7. Validation a. Split Data
Pemisahan  data  adalah  prosedur  validasi  yang  melibatkan  pembagiannya menjadi  dua  kumpulan  data  berbeda:  data  pelatihan  dan  data  pengujian.  Data pelatihan  mengacu  pada  dataset  yang  digunakan  untuk  melatih  model  LSTM, sedangkan  data  uji  adalah  dataset  yang  digunakan  untuk  membuat  prediksi berdasarkan data pelatihan yang dilatih [13].
b. Cross Validation
Cross  Validation  adalah  pendekatan  validasi  yang  digunakan  untuk  menilai kinerja  suatu  model  dengan  mengukur  kesalahan  pelatihan  melalui  pengujian dengan data pengujian terpisah. Hal ini dapat membantu menentukan kebenaran model dan mencegah overfitting atau underfitting [14].

## 2.8. Evaluasi a. Confusion Matrix
Confusion Matrix adalah teknik yang digunakan untuk melakukan komputasi atau  menilai  akurasi  dalam  konteks  penambangan  data  atau  sistem  pendukung keputusan.  Confusion  Matrix  digunakan  untuk  memperoleh  metrik  presisi, perolehan, dan akurasi [15].
Gambar 4. Confusion Matrix
Dimana : TP : True Positive FP : False Positive TN : True Negative FN : False Negative Adapun nilai dari confusion matrix, yaitu evaluasi :
1. Accuracy Ialah suatu uji didasarkan tingkat kedekatan diantara nilai prediksi maupun aktual.
(10)
2. Precision
Nilai matrix menunjukkan seberapa benar hasil prediksi kelas positif model sebagai kelas positif (aktual).
(11)
3. Recall
Recall merupakan proporsi jumlah data positif yang diprediksi secara benar dalam beberapa pengujian.
Jurnal Riset Sistem Informasi Dan Teknik Informatika (JURASIK) Volume 9, Nomor 2, Agustus 2024, pp 673-683 Terakreditasi Nomor 204/E/KPT/2022 | ISSN: 2527-5771/EISSN: 2549-7839 https://tunasbangsa.ac.id/ejurnal/index.php/jurasik
(12)
4. F1 Score
F1 Score adalah perbandingan rerata precision dan recall, merupakan bentuk khusus dari F Beta Score yang berguna dalam menangani kelamahan precision dan recall.
(13)

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN 3.1. Pengumpulan Data
Pengumpulan  data  berasal  dari twitter melakukan crawling data  dengan memakai tweet harvest yang dapat mengumpulkan data besar dari ratusan tweet yang tersebar di platform media sosial guna mendukung hasil analisis sentimen.
Gambar 5. Hasil Pengumpulan data
3.2. Hasil Preprocessing
Setelah  melakukan  pengumpulan  data,  perlu  dilakukannya  Preprocessing data  terhadap  316  data  tweet  yang  telah  didapatkan.  Adapun  tahapan  yang diantaranya,  Preprocessing  case  folding  yang  dimana  untuk  lower  case.  Tahapan kedua yang dilakukan adalah cleaning yang dimana merupakan pembersihan teks agar  mudah  dipahami  maupun  menghapus  tanda  baca,  angka,  simbol,  link  URL maupun username.
Tahapan  yang  ketiga  adalah  stemming  yang  dimana  bertujuan  untuk mengelompokkan  kata-kata  dengan  akhiran  yang  dianggap  serupa,  tahap  yang keempat  adalah  tokenizing  yang  merupakan  proses  pembagian  teks  menjadi bagian-bagian  yang  kecil,  tahap  yang  terakhir  adalah  filtering  yang  merupakan langkah pengambilan kata penting dari tokenizing.

## 3.3. Labelling Data
Setelah melakukan pengumpulan data maupun melakukan preprocessig data, melakukan labelling data dengan menggunakan metode lexicon_based .
Jurnal Riset Sistem Informasi Dan Teknik Informatika (JURASIK) Volume 9, Nomor 2, Agustus 2024, pp 673-683 Terakreditasi Nomor 204/E/KPT/2022 | ISSN: 2527-5771/EISSN: 2549-7839 https://tunasbangsa.ac.id/ejurnal/index.php/jurasik

## 3.4. Hasil Analisis
Proses  analisis  akan  mencari  kata-kata  yang  sering  digunakan  atau  lebih sering  digunakan  dalam  Twitter  berdasarkan  jumah  reply tweets ,  dan  dibuat menjadi word  cloud yang  dimana  kata-kata  sering  muncul  akan  semakin  besar teks, sementara kata-kata yang lebih jarang muncul akan menjadi lebih kecil.
Gambar 6. Hasil Word Cloud
Hasil dari analisis sentimen ini sebanyak 72,5% berisi kata negatif, sebanyak 9,8% kata netral, dan sebanyak 17,7% berisi kata positif.
Gambar 7. Hasil Analisis Sentimen
3.5. Evaluasi Model
Evaluasi  model  ini  hasilnya  sangat  bervariasi%,  untuk  nilai  0  (negatif) didapatkan  50  data  menunjukan  hasil  dengan  presisi  tinggi  yaitu  78%,  lalu  data yang  termasuk  dalam  nilai  tersebut  yaitu  100%,  dan  mencapai  hasil  yang  baik antara  presisi  dan  recall  dengan  FI-Score  yang  tinggi  yaitu  88%.  Nilai  1  (netral) mendapatkan  9  data  dan  untuk  hasil  presisi,  recall,  dan  F1-Score  mencapai  hasil
Jurnal Riset Sistem Informasi Dan Teknik Informatika (JURASIK) Volume 9, Nomor 2, Agustus 2024, pp 673-683 Terakreditasi Nomor 204/E/KPT/2022 | ISSN: 2527-5771/EISSN: 2549-7839 https://tunasbangsa.ac.id/ejurnal/index.php/jurasik
0%. Pada kelas 2 (positif) didapatkan 5 data menunjukan hasil presisi sebesar 0%, dan hasil recall sebesar 0% , untuk F1-Score sebesar 0%.

## Gambar 8. Evaluasi Model
Hasil  model  memiliki  nilai  akurasi  keseluruhan  sebesar  78%,  Rata-rata presisi,  recall,  dan  F1-Score  menunjukan  hasil  keseluruhan  model  terhadap dataset. Dengan hasil presisi rerata 61%, recall dengan rerata 78%, dan F1-Score rerata 69%.

## 3.6. Klasifikasi Analisis Sentimen LSTM
Parameter  tunning  LSTM  ini  menemukan  model  yang  paling  optimal,  pada model  sequential  dengan  struktur  yang  terdiri  layer-layer  embedding,  LSTM, dropout,  dan  dense,  terdapat  total  sebanyak  83,023  parameter  di-train.  Proses model dilakukan dalam 5 epoch dengan hasil  akurasi tertinggi mencapai 71,03% pada epoch terakhir.
Gambar 9. Hasil Model Prediction
Parameter  tunning  melakukan  pengembangan  model  dan  menyesuaikan dengan  menggunakan  data  yang  dimiliki  dengan  memvisualisasikan  tingkat akurasi  pada  data.  Data  validasi  mengalami  tingkat  akurasi  yang  tinggi,  yang disebabkan oleh dataset yang tidak seimbang dari perbandingan data 80% : 20%, hasil  dari  data  validasi  mencapai  71  dan  data  train  mencapai  0  dengan  jumlah percobaan sebanyak 5 epoch.
Jurnal Riset Sistem Informasi Dan Teknik Informatika (JURASIK) Volume 9, Nomor 2, Agustus 2024, pp 673-683 Terakreditasi Nomor 204/E/KPT/2022 | ISSN: 2527-5771/EISSN: 2549-7839 https://tunasbangsa.ac.id/ejurnal/index.php/jurasik
Gambar 10. Hasil Accuracy
Splitting data  80:20  yang dimana  perbandingan  data  training  80%  maupun data  test  20%.  Dimana  nilai  negative  pada  data  train  ialah  252  maupun  nilai negative pada data test adalah 252. Nilai neutral pada data train dan data tets 48, terakhir pada nilai positive, pada data train adalah 252 dan nilai positive pada data test adalah 64.
Gambar 11. Confusion Matrix
Langkah akhir melibatkan prediksi sentimen pada data test, dan dilanjutkan dengan visualisasi confusion matrix, memprediksi hasil negatif sebanyak 48, netral dengan hasil sebanyak 0, dan positif 2.

## 4.  SIMPULAN
Penelitian  mempunyai  tujuan  guna  menganalisis  sentimen  media  sosial pengguna twitter pada  pemilu  2024  dengan  menggunakan  metode Long  Short- Term Memory (LSTM). Dimana dataset diambil dari para pengguna twitter dengan cara crawling data. Metode Long Short-Term Memory (LSTM), mendapatkan hasil dengan  nilai accuracy sebesar  78%, Precission 61%, Recall 78%,  dan FI-Score sebesar 69% dari pembagian data training 80% mapun data test 20%, hasil yang didapatkan  lebih  cendurung  sentimen  negatif  dengan  hasil  72,5%  daripada sentimen positif dengan hasil 17,7% dan netral dengan hasil 9,8%.
Jurnal Riset Sistem Informasi Dan Teknik Informatika (JURASIK) Volume 9, Nomor 2, Agustus 2024, pp 673-683 Terakreditasi Nomor 204/E/KPT/2022 | ISSN: 2527-5771/EISSN: 2549-7839 https://tunasbangsa.ac.id/ejurnal/index.php/jurasik

## DAFTAR PUSTAKA
[1] E. A. B. Bara, K. A. Nasution, R. Z. Ginting, And Kartini, “Penelitian Tentang Twitter,” J. Edukasi Nonform. , Vol. 3, No. 2, Pp. 167–172, 2022.
[2] D. A. Firdlous And R. Andrian, “Analisis Sentimen Publik Twitter Terhadap Pemilu 2024 Menggunakan Model Long Short Term Memory,” Sist. J. Sist. Inf. , Vol. 12, No. 1,
Pp. 52–60, 2023.
[3] H.  S.  R.  Fajar  Nurdiansyah, “Strategi  Branding  Bandung  Giri  Gahana  Golf Sebelum Dan Saat Pandemi Covid-19,” Vol. 2, No. 2, Pp. 2588–2593, 2021.
[4] M.  U.  Albab,  Y.  Karuniawati,  And  M.  N.  Fawaiq,  “Optimization  Of  The  Stemming Technique On Text Preprocessing President 3 Periods Topic,” J. Transform. , Vol. 20, No. 2, Pp. 1–10, 2023, [Online]. Available: Https://Journals.Usm.Ac.Id/Index.Php/Transformatika/ ■ Page1
[5] S.  Khairunnisa,  A.  Adiwijaya,  And  S.  Al  Faraby,  “Pengaruh  Text  Preprocessing Terhadap  Analisis  Sentimen  Komentar  Masyarakat  Pada  Media  Sosial  Twitter (Studi Kasus Pandemi Covid-19),” J. Media Inform. Budidarma , Vol. 5, No. 2, P. 406, 2021, Doi: 10.30865/Mib.V5i2.2835.
[6] A.  Najlaa,  A.  Triayudi,  And  I.  Diana,  “Analisis  Sentimen  Pada  Twitter  Berbahasa Indonesia  Terhadap  Penurunan  Performa  Layanan  Indihome  Dan  Telkomsel Sentiment  Analysis  On  Indonesian-Language  Twitter  Against  The  Decreasing Performance  Of  Indihome  And  Telkomsel  Services,”  Vol.  10,  No.  4,  Pp.  387–394, 2022, Doi: 10.26418/Justin.V10i4.50858.
[7] L. Ardiani, H. Sujaini, And T. Tursina, “Implementasi Sentiment Analysis Tanggapan Masyarakat Terhadap Pembangunan Di Kota Pontianak,” J. Sist. Dan Teknol. Inf. , Vol. 8, No. 2, P. 183, 2020, Doi: 10.26418/Justin.V8i2.36776.
[8] M.  P.  Purba  And  Y.  T.  Wijaya,  “Analisis  Basic  Emotion  Masyarakat  Pada  Masa Pandemi  Covid-19  Di  Media  Sosial  Twitter  Dengan  Metode  Lstm-Fasttext,” Semin.
Nas. Off. Stat. , Vol. 2022, No. 1, Pp. 643–654, 2022, Doi:
10.34123/Semnasoffstat.V2022i1.1524.
[9] M.  F.  Naufal  And  S.  F.  Kusuma,  “Analisis  Sentimen  Pada  Media  Sosial  Twitter Terhadap  Kebijakan  Pemberlakuan  Pembatasan  Kegiatan  Masyarakat  Berbasis Deep  Learning,” J.  Edukasi  Dan  Penelit.  Inform. ,  Vol.  8,  No.  1,  P.  44,  2022,  Doi: 10.26418/Jp.V8i1.49951.
[10]  L. T. M. Lstm, “Prediksi Parameter Cuaca Menggunakan Deep Learning Long-Short Term Memory ( Lstm ),” Pp. 55–67, 2019.
[11]  A.  Santoso  And  G.  Ariyanto,  “Implementasi  Deep  Learning  Berbasis  Keras  Untuk Pengenalan  Wajah,” Emit.  J.  Tek.  Elektro ,  Vol.  18,  No.  1,  Pp.  15–21,  2018,  Doi: 10.23917/Emitor.V18i01.6235.
[12]  L.  Wiranda  And  M.  Sadikin,  “Penerapan  Long  Short  Term  Memory  Pada  Data  Time Series Untuk Memprediksi Penjualan Produk Pt. Metiska Farma,” J. Nas. Pendidik. Tek. Inform. , Vol. 8, No. 3, Pp. 184–196, 2019.
[13]  Y.  Astuti,  I.  R.  Wulandari,  A.  R.  Putra,  And  N.  Kharomadhona,  “Naïve  Bayes  Untuk Prediksi Tingkat Pemahaman Kuliah Online Terhadap Mata Kuliah Algoritma Struktur Data,” J.  Edukasi  Dan  Penelit.  Inform. ,  Vol.  8,  No.  1,  P.  28,  2022,  Doi: 10.26418/Jp.V8i1.48848.
[14]  H. Hafid, “Penerapan K-Fold Cross Validation Untuk Menganalisis Kinerja Algoritma K- Nearest  Neighbor  Pada  Data  Kasus  Covid-19  Di  Indonesia,” J.  Math. ,  Vol.  6,  No.  2,  Pp. 161–168, 2023, [Online]. Available: Http://Www.Ojs.Unm.Ac.Id/Jmathcos
[15]  J.  T.  Informatika Et  Al. ,  “Berdasarkan  Tingkat  Kepentingan  Pada  Prodi  /  Jurusan  D4 Teknik  Informatika  Politeknik  Pos  Indonesia  Pt  Pertamina  (  Persero  )  Abstrak  Pt  . Pertamina ( Persero ),” Vol. 13, No. 2, Pp. 1–8, 2021.