## ANALISIS SENTIMEN KOMENTAR POLITIK DI MEDIA SOSIAL X DENGAN PENDEKATAAN DEEP LEARNING
Ayu Liawati ¹, Riri Narasati ², Dodi Solihudin ³, Cep Lukman Rohmat ⁴, Sandy Eka Permana ⁵ ¹˒²˒³ Teknik Informatika, ⁴ Rekaya Perangkat Lunak, ⁵ Manajemen Informatika, STMIK IKMI Cirebon Jl. Perjuangan No.10B-Majasem, Kesambi Karya Mulya, Kota Cirebon, Jawa Barat Indonesia ayuliawati9e@gmail.com

## ABSTRAK
Media sosial, sebagai platform utama interaksi dan berbagi informasi, memberikan peluang bagi Masyarakat untuk  mengungkapkan  sudut  pandang  mereka.  Salah  satu  contoh  yang  popular  adalah  media  sosial X ,  suatu jejaring sosial yang memungkinkan penggunanya berbagi pesan singkat yang mencakup teks, gambar, video, dan tautan. Dampak media sosial sangat terasa, khususnya dalam konteks politik di mana penyebaran informasi dan alur  komunikasi  semakin  mudah.  Meskipun  demikian,  adanya  peristiwa  negatif  seperti  penyebaran  informasi palsu  dan  ujaran  kebencian  memberikan  tantangan  yang  perlu  diatasi  melalui  analisis  sentimen.  Media  sosial memainkan peran penting dalam membentuk opini publik. Proses penggalngan dukungan melalui  media sosial X telah mempercepat penyebaran pesan politik. Oleh karena itu, analisis sentimen menjadi penting untuk memahami pandangan dan sikap masyarakat di media sosial terkait isu-isu tertentu. Maka berfokus pada analisis sentimen terhadap komentar politik di media sosial X dengan menggunakan metode Convolutional Neural Network ( CNN ) pemanfaatan  model  pelatihan Word2Vec. Analisis  ini  menunjukan  bahwa  model  yang  digunakan  mampu memberikan  hasil  analisis  sentimen  dengan  kinerja  yang  memuaskan,  memberikan  pemahaman  yang  lebih mendalam mengenai pandangan masyarakat terhadap permasalahan politik. Implikasi hasil ini dapat memberikan arahan  bagi  pengambil  keputusan  politik  dan  praktis  yang  tertarik  memanfaatkan  teknik deep  learning dalam menganalisis sentimen, bukan hanya dalam konteks politik, melainkan juga dalam berbagai disiplin lainnya. Hasil yang  telah  dilakukan  dengan  menggunakan  algoritma Convulation  Neural  Network menunjukan  nilai  akurasi tebaik yaitu 81%.
Kata kunci : analisis sentimen, komentar politik, CNN, media sosial X, deep learning
1. PENDAHULUAN
Media sosial adalah sebuah platform yang sering dimanfaatkan  oleh  masyarakat  untuk  berinteraksi, berbagi  informasi,  serta  menyampaikan  pandangan mereka. Menurut fokustekno salah satu contoh media sosial yang sedang popupler adalah X. sebuah layanan jejaring  sosial  yang  memungkinkan  pengguna  untuk mengirim  dan  membaca  pesan  singkat  yang  dikenal sebagai  “ tweet .” Tweet dapat  berupa  teks,  gambar, video, atau tautan . Media sosial X ini memungkinkan pengguna  untuk  mengikuti  akun-akun  yang  menarik bagi  mereka  dan  membangun  jejaring  sosial  dengan individu yang memiliki minat atau pandangan serupa. Selain  itu, X juga  memungkinkan  pengguna  untuk mengikuti  perkembangan  berita  dan  tren  terkini, seperti politik, olahraga, kesehatan, hiburan, dan ilmu pengetahuan  [1].  Oleh  karena  itu,  dibutuhkan terobosan  dalam  peningkatan  fasilitas  pembelajaran guna menjaga keterkinian secara berkelanjutan [2].
Media  sosial X memainkan  peran    dalam membentuk  opini  publik.  Proses  penggalangan dukungan  melalui  media  sosial X telah  mempercepat penyebaran  pesan  politik.  Oleh  karena  itu,  media sosial X dalam  ranah  komunikasi  politik  tidak  dapat dihindari,  tetapi  juga  sebagai  pendorong  partisipasi aktif  masyarakat.  Pengguna  media  sosial X dapat berkontribusi secara aktif dan memberikan tanggapan terbuka,  baik  dalam  menyebarkan  informasi  maupun memberikan  respons  secara  online  dengan  kecepatan
yang  luar  biasa.  Dengan  demikian,  kontribusi  media sosial  dalam  mengembangkan  keterlibatan  warga menjadi  semakin  krusial  dalam  konteks  dinamika komunikasi politik modern [3].
Penelitian sebelumnya mengenai analisis twitter bahasa  Indonesia  berbasis Word2Vec ,  menggunakan Deep  Convolutional  Neural  Network menunjukkan kinerja yang optimal, dengan tingkat akurasi mencapai 76,40%  [4]. Penelitian yang lain menunjukkan bahwa model pendekatan deep learning dengan menerapkan metode  klasifikasi  Convolutional  Neural  Network. Hasil dari penelitian ini mencerminkan tingkat akurasi sebesar  72.50%,  [5].  Penelitian  selanjutnya  dalam melaukan evalusi sentiment terhadap produk kategori tools & home di platform Amazon, pendekatan model CNN dan  LSTM.  akurasi  model  LSTM  mencapai sekitar  60,74%,  sementara  model CNN mencapai sekitar 57,99%. [6].
Penelitian  ini  memanfaatkan  informasi  dari pengguna media sosial X untuk menganalisis sentimen terhadap komentar politik dengan tujuan mengidentifikasi  respons  yang  diberikan  oleh pengguna  tentang  komentar  politik  yang  sedang berlangsung  [7].  Penelitian  ini  menggunakan  metode Convolutional  Neural  Network ( CNN )  pemanfaatan model pelatihan Word2Vec , khususnya menggunakan pendekatan model skip-gram [8] . dengan menggunakan  model Word2Vec untuk  menganalisis komentar politik di media sosial X .  Diharapkan dapat memberikan  kontribusi  bagi  pengembangan  ilmu
pengetahuan  dan teknologi dalam  bidang  analisis sentimen khususnya pada domain politik.
Pengumpulan  data  yang  dilakukan  untuk mengetahui  klasifikasi  sentimen  positif  dan  negatif terhadap  tanggapan  pengguna X terhadap  komentar politik [9] dengan menerapkan metode Convolutional Neural  Network ( CNN ).    Konsep deep  learning mengacu  pada  cabang  machine  learning  yang memanfaatkan model matematis yang kompleks guna memahami  representasi  tingkat  tinggi  dari  data  [4]. Dalam  model Word2Vec ,  variabel  menjadi  proses pembentukan vector representatif yang mana menggabarkan serta menganalisis relasi yang terdapat di antara kata-kata dalam dimensi vector.
Implikasi hasi ini dapat memberikan pemahaman terkait  performa  model deep  learning dalam menganalisis sentimen dari komentar politik di media sosial X . Hasil dari analisis ini dapat menjadi pedoman bagi peneliti atau praktisi yang tertarik menggunakan pendekatan deep  learning dalam  analisis  sentimen teks, baik dalam ranah politik maupun bidang lain, dan memberikan  wawasan  tentang  pandangan  dan  sikap masyarakat  terhadap  isu-isu  politik  yang  tengah berkembang.

## 2. TINJAUAN PUSTAKA
2.1. Analisis Sentimen
Analisis sentimen adalah proses untuk mengidentifikasi  dan  mengekstraksi  opini,  emosi, atau sikap  yang tersirat atau tersurat  dalam teks dan diklasifikasikan  menjadi  opini  positif,  negatif  atau netral.  Dalam  melakukan  penelitian  yang  berfokus pada  analisis  sentimen,  kita  dapat  menggambarkan respon atau tanggapan pengguna terhadap topik yang sedang  menjadi  fokus  perbincangan  utama  [10]. Lingkup  analisis  sentimen  mencakup  beragam bidang, melibatkan teknik pengolahan bahasa alami, komputasi linguistik, dan te x t mining dengan maksud untuk  menganalisis  pandangan,  sentimen,  evaluasi, sikap,  penilaian,  dan  ekspresi  emosional  seseorang, baik sebagai pembicara maupun penulis, yang terkait dengan  berbagai  topik,  produk,  layanan,  organisasi, individu, atau kegiatan tertentu [11].

## 2.2. Deep learning
Artificial  intelligence (AI),  yang  lebih  umum dikenal  sebagai  kecerdasan  buatan,  merangkum bagian dari konsep machine learning yang memberikan  kapabilitas  kepada  komputer  untuk meraih  pengetahuan  dari  data  baru  tanpa  kebutuhan akan  program  yang  secara  eksplisit.  Tujuan  utama yang  dikedepankan  adalah  pengembangan  program komputer yang memiliki kemampuan untuk menganalisis  data  dan  merancang  model  yang  dapat diaplikasikan  secara  efektif  dalam  menyelesaikan masalah tertentu [12].
2.3. Convulation Neural Network ( CNN ) CNN merupakan  bagian  dari  salah  satu  jenis arsitektur deep learning yang sering digunakan dalam
pengolahan  data  gambar  dan  teks. CNN termasuk komponen dari jaringan saraf mendalam (Dep Neural Network). Nama Convolutional  Neural  Network (CNN) memberikan petunjuk bahwa jaringan saraf ini terlibat  dalam  operasi  matematika convolution, yang mencerminkan suatu proses operasi linear. Convolutional  Neural  Network, pada  prinsipnya, adalah  suatu  kategori Neural  Network yang menggunakan operasi convolution sebagai pendekatan perkalian  matriks,  setidaknya  terdapat  pada  satu lapisan  tertentu.  Struktur CNN melibatkan  lapisan convolution  dan  pooling,  memungkinkan  proses ekstraksi fitur dari citra  [13].

## 2.4. Word2Vec
Word2Vec merupakan  salah  satu  teknik  atau metode  dalam  pemrosesan  bahasa  alami  ( Natural Language Processing atau (NLP) . Word2Vec mencatat sebuah langkah maju dalam proses ekstraksi fitur kata secara  semantik  dari  suatu  korpus. Word2Vec menggambarkan setiap kata yang bersifat unik melalui kumpulan nilai numerik yang dikenal sebagai vektor. Seleksi  vektor  dilakukan  melalui  fungsi  matematis, mencerminkan  tingkat  kemiripan  semantik  antara kata-kata yang diwakili oleh vektor tersebut [8].
2.5. Natural Language Processing (NLP)
Pemrosesan Bahasa Alam atau Natural Language  Processing (NLP) adalah  cabang  dari kecerdasan buatan yang berfokus pada interaksi antara komputer dan bahasa  manusia. Terbukti efektif tugas Pemrosesan  bahasa  alamiah Natural  Language Processing  (NLP) dan  berhasil  mencapai  performa yang  optimal  dalam  melakukan  klasifikasi  kalimat [14].

## 3. METODE PENELITIAN
3.1. Tahapan Metode Penelitian
Berikut ini tahapan metode yang digunakan pada Gambar 1 dibawah ini:
Gambar 1. Tahapan Metode Penelitian

## 3.2. Pengumpulan Data
Pengumpulan  data  dilakukan melalui  Google Collab dengan memakai bahasa pemrograman Python , menggunakan parameter  pencarian “Politik” yang diambil  pada  rentang  waktu  September  2023  sampai sekarang.  Dengan  jumlah  data  komentar  sebanyak 1300  yang  belum  diseleksi  atau  belum  diolah.  Dan data disimpan dalam bentuk tampilan file e x cel. Berikut tampilan dari pengumpulan data dapat dilihat pada Gambar 2 dibawah ini:

## Gambar 2. Pengumpulan Data

## 3.3. Labeling Sentimen
Pada tahap ini dilakukan proses labelimg manual berupa  sentimen  positif  dan  negatif  yang  di  simpan kedalam file excel ,  berikut  merupakan  tampilan labeling ditampilkan pada Gambar 3 dibawah ini:

## Gambar. 3 Labeling

## 3.4. Pemrosesan Data
Dalam  pemrosesan  data  ini  di  bagi  menjadi beberapa tahapan, berikut tahapan pemrosesan data:
1. Pembersihan/ Cleaning
Pada tahapan  cleaning  ini  dilakukan  pengerjaan dua  kali,  tahapan cleaning pertama  menggunakan tool Rapid Miner versi 10.3, dari data yang semula 1300 dan setelah data di cleaning menjadi 1253 data.
Dibagian cleaning pertama dilakukan
menghilangkan  bagian  seperti  RT(re tweet ),  URL, hastag,  mention,  simbol-simbol,  dan  duplikat.  Dan tahapan  cleaning  kedua  ini  menggunakan  Google Colab dengan  memakai  bahasa  pemrograman Python dengan menghilangkan emoji/ikon ekspresi. Berikut  merupakan  tampilan  cleaning  pertama  dan kedua ditampilkan pada Gambar 4 dan 5 dibawah ini:
Gambar 4. Cleaning Pertama
Gambar 5. Cleaning Kedua
2. Case Folding Case Folding merupakan metode untuk menyederhanakan  data  teks,  menormalisasi  teks dengan  merubah  seluruh teks  yang semula  menjadi huruf  acak  menjadi  huruf  kecil  hanya  huruf  A-Z. Berikut  ini  tampilan  hasil  dari  proses case  folding yang telah dilakukan melalui Tabel 1 dibawah ini:
Tabel 1. Case Folding No. Teks Sesudah 1. Lihat rekam jejak Anies di DKI paling banyak umbar janji manis tanpa realisasi Menghalalkan segala cara demi meraih kemenangan Anies otak dan pelaku politik SARA lihat rekam jejak anies di dki paling banyak umbar janji manis tanpa realisasi menghalalkan segala cara demi meraih kemenangan anies otak dan pelaku politik sara

## 3. Tokenizing
Tokenisasi adalah pemecahan suatu kalimat atau teks  menjadi  unit-unit  kecil  atau  kata-kata  terpisah yang disebut sebagai token yang merupakan tahapan dalam  tokenisasi.  Berikut  ini  tampilan  hasil  dari proses tokenisasi yang telah dilakukan melalui Tabel 2 dibawah ini:
Tabel. 2 Tokenizing No. Teks Sesudah 1. Lihat rekam jejak Anies di DKI paling banyak umbar janji manis tanpa realisasi Menghalalkan segala cara demi meraih kemenangan Anies otak dan pelaku politik SARA [lihat, rekam, jejak, anies, dki, umbar, janji, mani, realisasi, menghalalkan,
meraih, kemenangan, ani, otak, pelaku, politik, sara]
4. Stemming
Stemming adalah  mengubah  kata-kata  menjadi kalimat  bentuk  dasarnya,  proses  in  menjadi  bagian penting  dalam  pemrosesan  teks  dalam  penelitian.
Dan menghasilkan representasi kata-kata yang lebih seragam. Berikut  ini  tampilan  hasil  dari  proses stemming yang  telah  dilakukan  melalui  Tabel  3 dibawah ini:
Tabel. 3 Stemming No. Teks Sesudah 1. Lihat rekam jejak Anies di DKI paling banyak umbar janji manis tanpa realisasi Menghalalkan segala cara demi meraih kemenangan Anies otak dan pelaku politik SARA lihat rekam jejak anies dki umbar janji manis realisasi menghalalkan meraih kemenangan anies otak pelaku politik sara
3.5. Filtering/Stopword Removal
Stopword  Removal adalah  tahapan  pemrosesan teks  yang  bertujuan  untuk  menghilangkan  kata-kata yang umum dan sering muncul dalam sebuah bahasa, tetapi tidak memberikan pengaruh signifikan terhadap makna  atau  inti  informasi.  Berikut  ini  tampilan  hasil dari  proses Stopword  Removal yang  telah  dilakukan melalui Tabel 4 dibawah ini:
Tabel. 4 Stopword Removal No. Teks Sesudah
1. Lihat rekam jejak Anies di
DKI paling banyak umbar janji manis tanpa realisasi Menghalalkan segala cara demi meraih kemenangan Anies otak dan pelaku politik SARA lihat rekam jejak anies dki umbar janji manis realisasi menghalalkan meraih kemenangan anies otak pelaku politik sara

## 3.6. Representasi Data
Gambar 6. Metode TF-IDF
Pada Repsentasi Data menggunakan metode TF- IDF (Term Frequency-Inverse Document Frequency), TF-IDF adalah metode statistik yang diterapkan dalam pengolahan data dan mengubah teks ke bentuk angka, langkah  ini  dilakukan  untuk  mendukung  penerapan machine learning dan arsitektur deep learning . Berikut ini di tampilkan hasil dari proses repsentasi data yang telah dilakukan menggunakan metode TF-IDF melalui Gambar 6

## 3.7. Pembagian Data
Pada tahap pembagian data ini peneliti data yang digunakan  dibagi  menjadi  data training atau  data validation dan data testing. Jumalah data yang sudah melalui tahap prosesing yang akan dipakai yaitu 1253. Dengan pembagian 90% (1127) data training dan 10% (126) untuk data testing . Berikut pembagian data dapat dilihat pada Gambar 6 sebagai berikut:

## Gambar 7. Pembagian Data
4. HASIL DAN PEMBAHASAN
4.1. Evaluasi Model
Pada  tahap  evaluasi model ini  peneliti menggunakan CNN ( Convulation  Neural  Network) dengan  model Word2Vec ,  Kemudian  pengukuran akurasi yang didapatkan menggunakan metode K-Fold Cross  Validation ,  pembangunan  model CNN diawali dengan  pengaturan  parameter  awal,  yang  mencakup parameter dropout dan tingkat pembelajaran (learning rate). Rangkaian  pertama  pada  penelitian  ini  yaitu menentukan Representasi Vektor terbaik untuk model pelatihan  dan  validasi,  dapat  dilihat  pada  Tabel  5 sebagai berikut:
Tabel 5. Representasi Vektor No Representasi Vektor Akurasi Training Validasi 1. Representasi Vektor Python Library keras Epoch -1 0,6522 0,6746 Epoch -2 0,8962 0,7302 Epoch -3 0,9814 0,7857 Epoch -4 0.9973 0,7381 Epoch -5 0,9991 0,7619 2. Penyempurnaan Representasi Vektor Epoch -1 0,6486 0,7381 Epoch -2 0,8385 0,7540 Epoch -3 0,9193 0,7778 Epoch -4 0,9645 0,7937 Epoch -5 0,9867 0,7778
Selanjutnya  dalam  rangkaian  kedua  yaitu mengkonkatenasikan  hasil MaX  Pooling  Bigram, Tigram dan Fourgam pada  model CNN serta menggabungkan  hasilnya.  Ini  berpengaruh  terhadap
hasil  nilai  akurasi.  Berikutnya  rangkaian  ketiga  yaitu mencari nilai Learning Rate dan Dropout terbaik dapat dilihat pada Tabel 6, 7 dan 8 sebagai berikut:
Tabel 6. Learning Rate 0,0001 dan Dropout 0,2
No. Kombinasi Parameter Akurasi Training Validasi 1. Learning Rate=0,0001 ; Dropout=0,2 K-Fold= 1 1 0,7920 K-Fold= 2 1 1 K-Fold= 3 1 1 K-Fold= 4 1 1 K-Fold= 5 1 1 2.
Learning Rate=0,001 ;
Dropout=0,2 K-Fold= 1 1 0,8009 K-Fold= 2 1 1 K-Fold= 3 1 1 K-Fold= 4 1 1 K-Fold= 5 1 1 3. Learning Rate=0,01 ; Dropout=0,2 K-Fold= 1 1 0,7832 K-Fold= 2 1 1 K-Fold= 3 1 1 K-Fold= 4 1 1 K-Fold= 5 1 1 Tabel 7. Learning Rate 0,0001 dan Dropout 0,3 No. Kombinasi Parameter Akurasi Training Validasi 1. Learning Rate=0,0001; Dropout=0,3 K-Fold= 1 0,9989 0,7965 K-Fold= 2 1 1 K-Fold= 3 1 1 K-Fold= 4 1 1 K-Fold= 5 1 1 2.
Learning Rate=0,001 ;
Dropout=0,3 K-Fold= 1 0,9978 0,7965 K-Fold= 2 1 1 K-Fold= 3 1 1 K-Fold= 4 1 1 K-Fold= 5 1 1 3.
Learning Rate=0,01 ;
Dropout=0,3 K-Fold= 1 1 0,7832 K-Fold= 2 1 1 K-Fold= 3 1 1 K-Fold= 4 1 1 K-Fold= 5 1 1 Tabel. 8 Learning Rate 0,0001 dan Dropout 0,4 No. Kombinasi Parameter Akurasi Training Validasi 1. Learning Rate=0,0001 ; Dropout=0,4 K-Fold= 1 0,9989 0,7876 K-Fold= 2 1 1 K-Fold= 3 1 1 K-Fold= 4 1 1 K-Fold= 5 1 1
No. Kombinasi Parameter Akurasi Training Validasi 2. Learning Rate=0,001 ; Dropout=0,4 K-Fold= 1 0,9989 0,8053 K-Fold= 2 1 1 K-Fold= 3 1 1 K-Fold= 4 1 1 K-Fold= 5 1 1 3. Learning Rate=0,01 ; Dropout=0,4 K-Fold= 1 1 1 K-Fold= 2 1 1 K-Fold= 3 1 1 K-Fold= 4 1 1 K-Fold= 5 1 1
Model CNN yang  diterapkan  merupakan  hasil dari  penggabungan  parameter,  di  mana  akurasi  dari training dan  akurasi  validasinya  pada  Tabel  diatas yang  menunjukan kombinasi parameter learning  rate dan juga dropout yang terbaik, Dimana nilai learning rate yaitu pada nilai 0,01 dan dropout pada nilai 0,2 untuk  akurasi  terbaik  yaitu  dilihat  pada k-fold nya. Maka kombinasi parameter learning rate dan dropout terbaik  yang  dilakukan  penggabungan  (konkatenasi) antara bigram,  trigram, dan fourgram untuk memperkuat representasi dan pemahaman  yang  lebih baik.  Tingkat  akurasi  dari  data  dengan  menerapkan model CNN best weights adalah 81%. Berikut tampilan dari  akurasi  dapat  dilihat  pada  Gambar  8  sebagai berikut:
Gambar 8. Nilai Akurasi

## 4.2. Visualisasi Model
Gambar 9. Diagram Polaritas Presentasi Sentimen
Visualisasi data dalam penelitian ini yaitu proses menggambarkan  informasi  atau  hasil  temuan  dalam bentuk yaitu diagram dan wordcloud sentiment positif
dan  negatif.  Berikut  ini  di  tampilkan  hasil  dari visualisasi  data  yang  telah  dilakukan  menggunakan Google Colab melalui Gambar 9.
Dari hasil analisis sentimen termanifestasi dalam bentuk  polaritas  positif  dan  negatif,  dengan kemampuan  perhitungan  persentase  label  untuk masing-masing sentimen seiring dengan 35,5% untuk sentimen positif dan 64,5% untuk sentimen negatif. Untuk  mengidentifikasi  kata-kata  yang  mendominasi kemunculan  di  setiap  sentimen,  metode  wordcloud diadopsi  untuk  menampilkan  sejumlah  kata  yang terkandung dalam kolom sentimen. Dengan demikian, di  bawah  ini  disajikan  representasi  visual  dari wordcloud  yang  merepresentasikan  kedua  sentimen pada Gambar 10 dan 11 sebagai berikut:
Gambar 10. Wordcloud Sentimen Positif
Gambar 11. Wordcloud Sentimen Negatif

## 4.3. Penerapan Metode CNN
Tahapan  awal  dimulai  dengan  pengumpulan data,  dalam  pengumpulan  data  terdapat  beragam metode  yang  dapat  digunakan  dalam  proses pengumpulan  data,  salah  satunya  pengambilan  data menggunakan  teknik crawling dengan  penerapan bahasa  pemrograman python . dengan  menentukan parameter  pencarian  “Politik”  Kemudian  dilakukan tahapan labeling sentimen pada tahap proses pelabelan ( labeling),  labeling d alam  penelitian  ini  dilakukan secara manual. Kemudian dilakukan pemrosesan data yang  dilakukan  menggunakan  dua tools dan  dilanjut pada  tahap  representasi  data  yang  menggunakan TF- IDF, kemudin  dilakukan  pembagian  data  yaitu  data testing dan  data training, selanjutnya  dilakukaan evaluasi  model  dengan  gambar  diagram  dan wordcloud berupa  kata  posiitif  dan  negatif.  Dalam tahap  penerapan  metode  ini    menggunakan  metode CNN dengan  parameter dropout dan learning  rate
yang  dapat  mempengaruhi  kinerja  dari  model klasifikasi tweet berbahasa  Indonesia yang mengandung unsur  politik dengan nilai learning  rate 0,01  dan  nilai dropout 0,2  dengan  menggunakan model Word2vec memperoleh hasil akurasi 81%.
4.4. Evaluasi Algoritma CNN Pada  tahap  evaluasi model ini  peneliti menggunakan CNN ( Convulation  Neural  Network) dengan  model Word2vec Dalam  pengujian  terhadap testing  data,  algoritma Deep  Convolutional  Neural Network ( CNN ). Kemudian proses validasi hasil yang telah  diperoleh  dengan  mengavaluasi  pengukuran akurasi yang didapatkan menggunakan metode K-Fold Cross  Validation pada  algoritma CNN ,  bertujuan untuk  mengukur  efektivitas  model  klasifikasi  yang digunakan. Pembandingan dilakukan antara label data asli  dan  label  hasil  prediksi  untuk  melibatkan  proses evaluasi. Pada pengujian terhadap data training, akan dievaluasi akurasi dari data tersebut dengan parameter yang sudah ditentukan.

## 4.5. Implementasi Algoritma CNN
Pada  tahap  implementasi  algoritma CNN ini dilakukan pengujian terhadap dataset komentar X yang belum dilabeli, data uji  yang  berisi komentar X yang belum  dilabeli  akan  dianalisis  sentimennya  dengan menggunakan source  code. Dataset yang  sudah melalui  evaluasi  dari  pembobotan  hasil  training  data yang  berisi  komentar X yang  telah  melalui  tahap pemrosesan  data  dan  sudah  diberikan  label  polaritas sentimen  positif  dan  negatif.    disimpan  dalam file joblib ,  data  yang  sudah  melalui  evaluasi  diterapkan pada model baru, Selanjutnya model baru mengalami tahapan  prediksi  dengan  menggunakan  fungsi  yang telah  dirancang,  dan  hasil  prediksi  sentimen  positif atau  negatif  dipaparkan.  Misalkan  ada tweet seperti "Bodoh politik riang gembira  lha kompor  model  koq dipercaya  mencla  mencl  koyo  dele."  Setelah diterapkan  pada  model  yang  sudah  dievaluasi  maka hasil prediksinya negatif dan ada tweet seperti ini “Di tahun segini ada yang percaya omongan tokoh politik tuh  ko  bisasih.”  Hasil  prediksi  menunjukan  bahwa tweet tersebut ber label negatif.  Dengan rangkaian ini menjelaskan  secara  teliti  implementasi  model Convolutional Neural Network ( CNN ) untuk memprediksi  sentimen  pada  teks- tweet yang  baru muncul,  sehingga  mampu  memberikan  pemahaman mendalam  terkait  dengan  opini  positif  atau  negatif terhadap suatu topik.

## 5. KESIMPULAN DAN SARAN
Berdasarkan  penelitian  yang  di  lakukan  dapat disimpulkan  bahwa  penerapan  pada  metode CNN ini berhasil melakukan analisis sentimen komentar Politik di  media  sosial X dengan  menggunakan  metode Convulational  Neural Networks ( CNN ) mendapatkan hasil  akurasi  81%.      Pada  tahap  evaluasi  algoritma CNN ini dapat disimpulkan bahwa dengan menggunakan  metode CNN ( Convulation  Neural Network) dengan model Word2vec ini berhasil dengan
data yang digunakan dibagi menjadi data training / data validation .NPada tahap  implementasi algoritma CNN dapat disimpulkan bahwa  implementasi  ini dikatakan berhasil  yang  dilakukan  pengujian  terhadap dataset komentar X yang  sudah  dievaluasi    akan  diterapkan pada  model  baru  yang  datanya  yang  belum  dilabeli, model  baru  yang  berisi  komentar X yang  belum dilabeli akan dianalisis sentimennya dengan menggunakan source code.
Diharapkan  bahwa  penelitian  selanjutnya  akan memanfaatkan  dua  atau  lebih  metode  untuk  tujuan meningkatkan  akurasi  model.  Model  belum  mampu mengidentifikasi kata-kata yang disingkat yang saling terhubung,  sehingga  mempengaruhi  tingkat  akurasi perhitungan.  Oleh  sebab  itu,  penelitian  selanjutnya dipelukan penambahan fitur khusus guna mengulangi permasalahan ini.

## DAFTAR PUSTAKA
[1]  D.  T.  Hermanto,  A.  Setyanto,  dan  E.  T.  Luthfi, “Algoritma LSTM-CNN untuk Binary
Klasifikasi  dengan  Word2vec  pada  Media Online,” Creat. Inf. Technol. J. (Citec Journal) ,
2021, [Daring]. Tersedia pada: https://citec.amikom.ac.id/main/index.php/citec/ article/view/264
[2]  E.  Tohidi,  A.  Faqih,  dan  R.  Narasati, “Pengembangan  Media  Pembelajaran  Berbasis Permainan Edukasi Dan Interaktif Pada Matakuliah  Akuntansi  Keuangan,” J.  Edukasi (Ekonomi, Pendidik. dan Akuntansi) , vol. 9, no. 2, hal. 139, 2021, doi: 10.25157/je.v9i2.6275.
[3]  S.  Alam,  “Penggunaan  Media  Sosial  Sebagai Alat Komunikasi Politik,” Avant  Garde ,  vol.  9, no. 1, hal. 67, 2021, doi: 10.36080/ag.v9i1.1257.
[4]  H. Juwiantho dkk. , “Sentiment Analysis Twitter Bahasa Indonesia
Berbasis Word2vec Menggunakan  Deep  Convolutional  Neural Network Sentiment Analysis Twitter Indonesian Language Word2vec-Based Using Deep Convolutional  Neural  Network.,”  vol.  7,  no.  1, hal. 181–188, 2020, doi:
10.25126/jtiik.202071758.
[5]  G.  T.  Pangestu  dan  M.  Rosyda,  “Sentiment Analysis  Tweet  Pilkada  2020  Saat  Pandemik COVID-19 di Media Sosial Twitter Menggunakan Metode 1D Convolutional Neural Network,” J.  Media  Inform.  Budidarma ,  2022, [Daring].  Tersedia  pada:  http://www.stmik- budidarma.ac.id/ejurnal/index.php/mib/article/vi ew/3765
[6]  S. Ahmad, A. M. Ridwan, dan G. D. Setyawan, “Analisis  Sentimen  Product  Tools  &Home Menggunakan  Metode  CNN  Dan  LSTM,” TEKNOKOM ,  2023,  [Daring].  Tersedia  pada: https://teknokom.unwir.ac.id/index.php/teknoko
m/article/view/154
[7]  M.  R.  F.  Kamarula  dan  N.  Rochmawati, “Perbandingan  CNN  dan  Bi-LSTM  pada Analisis  Sentimen  dan  Emosi  Masyarakat
Indonesia  Di  Media  Sosial  Twitter  Selama Pandemik Covid-19 yang Menggunakan Metode Word2Vec,” J.  Informatics  Comput.  Sci. ,  2022, [Daring]. Tersedia pada:
https://ejournal.unesa.ac.id/index.php/jinacs/arti cle/view/50063
[8]  S. Khomsah, “Sentiment Analysis On YouTube Comments Using Word2Vec and Random Forest Sentimen Analisis  pada  Opini YouTube Menggunakan  Word2Vec dan Random Forest,” J. Inform. dan Teknol. Inf. , vol. 18, no. 1, hal. 61– 72, 2021, doi: 10.31515/telematika.v18i1.4493.
[9]  N.  Amalia,  T.  Suprapti,  dan  G.  Dwilestari, “Analisis Sentimen Pengguna Twitter Terhadap Pelaksanaan Kurikulum MBKM,” E-Link J. Tek. Elektro dan Inform. , vol. 18, no. 1, hal. 57, 2023, doi: 10.30587/e-link.v18i1.5335.
[10]  A.  B.  Sasmita,  B.  Rahayudi,  dan  L.  Muflikhah, “Analisis Sentimen Komentar pada Media Sosial Twitter  tentang  PPKM  Covid-19  di  Indonesia dengan Metode Naïve Bayes,” vol. 6, no. 3, hal. 1208–1214, 2022.
[11]  A. M. Zuhdi, E. Utami, dan S. Raharjo, “Analisis sentiment twitter terhadap capres Indonesia 2019 dengan  metode  K-NN,” J.  Inf. ,  2019,  [Daring]. Tersedia
pada:
https://informa.poltekindonusa.ac.id/index.php/i nforma/article/view/73
[12]  E.  F.  S.  Hutagalung  dan  P.  Sitompul, “Implementasi  Deep  Learning  Menggunakan Metode Cnn Untuk Klasifikasi Jenis Ulos Batak Toba,” Student  Sci.  Creat.  J. ,  2023,  [Daring]. Tersedia pada: https://journal.amikveteran.ac.id/index.php/sscj/ article/view/1541
[13]  J.  E.  Widyaya  dan  S.  Budi,  “Pengaruh Preprocessing  Terhadap  Klasifikasi  Diabetic Retinopathy dengan Pendekatan Transfer Learning  Convolutional  Neural  Network,” J. Tek.  Inform.  Dan  Sist.  Inf. ,  2021,  [Daring]. Tersedia
pada:
https://journal.maranatha.edu/index.php/jutisi/ar ticle/view/3327
[14]  S.  N.  Listyarini  dan  D.  A.  Anggoro,  “Analisis Sentimen  Pilkada  di  Tengah  Pandemi  Covid-19 Menggunakan  Convolution  Neural  Network (CNN),” J. Pendidik. dan Teknol. Indones. , vol. 1, no. 7, hal. 261–268, 2021, doi: 10.52436/1.jpti.60.
[15]  FokusTekno.  (15  Agustus  2023). Twitter: Kenapa Jadi "X"? Ini Penjelasan dan Perubahan Fiturnya. Fokus.  Diakses  pada  16  Desember 2023, dari https://www.fokus.co.id/tekno/twitter- kenapa-jadi-x-ini-penjelasan-dan-perubahan- fiturnya/