PENERAPAN MODEL LSTM UNTUK ANALISIS SENTIMEN PADA KOMENTAR PENGGUNA MEDIA SOSIAL

Penelitian ini bertujuan untuk menganalisis sentimen pada komentar pengguna aplikasi Gojek di Playstore menggunakan model Long Short-Term Memory (LSTM). Dataset yang digunakan terdiri dari 10.000 ulasan yang dikumpulkan melalui proses web scraping. Data tersebut diproses melalui tahapan preprocessing seperti cleaning, tokenisasi, pembuatan vocabulary, dan padding. Model LSTM dibangun dengan arsitektur yang terdiri dari embedding layer, LSTM bidirectional, dan fully connected layer. Hasil pelatihan menunjukkan bahwa model mencapai akurasi sebesar 82.65% pada data testing. Selain itu, penelitian ini juga mengimplementasikan aplikasi web menggunakan Django untuk memudahkan pengguna dalam melakukan analisis sentimen secara interaktif. Fitur-fitur yang disediakan meliputi input data manual, upload file CSV, prediksi sentimen, serta visualisasi hasil. Hasil penelitian ini diharapkan dapat memberikan kontribusi dalam bidang analisis sentimen, khususnya untuk memahami opini pengguna terhadap suatu produk atau layanan.