ANALISIS SENTIMEN PADA PERUSAHAAN JARINGAN SOSIAL META DI JARINGAN SOSIAL TWITTER MENGGUNAKAN ALGORITMA BIDIRECTIONAL LONG-SHORT TERM MEMORY (BI-LSTM)

Abstract

Meningkatnya penggunaan internet dalam kehidupan sehari-hari mempermudah manusia dalam mendapatkan dan menyebarkan informasi di berbagai platform jaringan sosial. Twitter merupakan salah satu jaringan sosial berbasis teks yang digunakan pengguna internet untuk menyampaikan opininya. Text tweet yang berisi opini dapat mengandung sentimen / pandangan pengguna Twitter terhadap suatu topik. Sentimen dalam tweet ini dapat dianalisis dan dimanfaatkan perusahaan untuk mengetahui pandangan pengguna Twitter terhadap perusahaan. Model analisis sentimen dapat menjadi alat yang berguna bagi perusahaan karena perusahaan dapat secara otomatis mengklasifikasikan sentimen dalam tweet ke dalam kategori positif atau negatif. Penelitian ini dibuat untuk membuat model analisis sentimen pengguna Twitter terhadap metaverse Perusahaan Jaringan Sosial Meta dari tweet yang berhubungan dengan metaverse Perusahaan Jaringan Sosial Meta. Proses analisis sentimen dilakukan dengan tahapan: data collection, data preprocessing, penerapan neural network, dan evaluasi hasil klasifikasi menggunakan metrik accuracy dan f1-score. Data yang digunakan dalam penelitian ini adalah tweet dalam bahasa Inggris yang menandai akun Twitter Perusahaan Jaringan Sosial Meta dan mengandung kata kunci “metaverse”. Klasifikasi tweet dilakukan dengan pendekatan deep learning yang memanfaatkan neural network bidirectional long short-term memory (Bi-LSTM). Neural network Bi-LSTM digunakan karena analisis sentimen perlu memperhatikan konteks kalimat yang dapat dipengaruhi oleh posisi / peletakan suatu kata. Model klasifikasi kemudian di evaluasi menggunakan accuracy, precision, recall, dan f1-score untuk mengukur performa model dalam mengklasifikasikan tweet. Penelitian ini menghasilkan dua model klasifikasi dengan accuracy terbaik mencapai 80% dan f1-score terbaik mencapai 86% pada data validasi. Model ini diharapkan dapat digunakan untuk mengklasifikasi sentimen sebuah tweet baru yang berkaitan dengan Perusahaan Jaringan Sosial Meta dengan tingkat keyakinan pada populasi yang lebih besar mencapai akurasi 64%.