Analisis Sentimen Pengguna Twitter Mengenai Calon Presiden Indonesia Tahun 2024 Menggunakan Algoritma LSTM

Abstract

Platform media sosial Twitter menjadi salah satu platform yang banyak digunakan oleh masyarakat Indonesia untuk berkomunikasi, dan mengakses informasi dengan cepat. Hal ini menyebabkan banyak sekali sentimen masyarakat Indonesia yang dapat dijadikan sebagai studi kasus salah satunya mengenai calon presiden Indonesia tahun 2024. Beberapa tokoh publik seperti Ganjar Pranowo, Prabowo Subianto, dan Ridwan Kamil sudah mulai banyak dibicarakan oleh masyarakat sebagai calon presiden dalam beberapa sentimen pada platform Twitter. Sentimen mengenai para tokoh publik tersebut akan diklasifikasikan dengan algoritma Long Short Term Memory (LSTM) dengan label positif dan negatif. Data sentimen selanjutnya akan melewati proses pre-processing, pelabelan data dengan textblob, word embedding dengan fasttext, hingga data balancing dengan SMOTE sebelum akhirnya model akan dilatih dan diuji. Tahapan penentuan hyperparameter tuning dilakukan sebelum melatih model LSTM seperti penentuan jumlah unit, learning rate, dropout, batch size hingga jumlah epoch agar menghasilkan model latih yang baik. Hasil uji dan evaluasi performa untuk setiap model yang telah dilatih adalah 82% akurasi, 86% presisi, 92% recall, dan 89% f1-score pada model Ganjar Pranowo. 82% akurasi, 82% presisi, 96% recall, dan 89% f1-score pada model Prabowo Subianto. 87% akurasi, 91% presisi, 95% recall, 93% f1-score pada model Ridwan. 87%.