Laporkan Masalah

ANALISIS SENTIMEN PENGGUNA TWITTER TERHADAP LAYANAN INDIHOME MENGGUNAKAN FASTTEXT EMBEDDING DAN LONG SHORT TERM MEMORY (LSTM)

MUHAMMAD NAUFAL A R, Dr. Sri Mulyana, M.Kom.

2022 | Skripsi | S1 ILMU KOMPUTER

Di Twitter, pengguna dapat mengunggah pesan status bernama twit. Ada kemungkinan twit yang diunggah mengandung opini terhadap suatu produk atau layanan, baik itu opini positif, netral, atau negatif. Opini tersebut dapat dimanfaatkan sebagai bahan evaluasi bagi perusahaan. Salah satu contoh perusahaan tersebut adalah PT Telkom Indonesia, dengan salah satu produknya adalah Indihome. Indihome merupakan salah satu layanan penyedia internet yang banyak digunakan di Indonesia. Berbagai opini pengguna di Twitter mengenai Indihome dapat dianalisis dan digunakan sebagai bahan evaluasi bagi PT Telkom Indonesia. Salah satu metode yang dapat digunakan untuk melakukan analisis tersebut adalah analisis sentimen yang bertujuan untuk menentukan nilai sentimen pengguna terhadap layanan Indihome. Penelitian ini menggunakan algoritma long short term memory yang dikombinasikan dengan fastText embedding untuk merealisasikannya. Penelitian ini menggunakan dua kelas sentimen, yaitu positif dan negatif. Penelitian ini menghasilkan model terbaik penggabungan LSTM dengan fastText embedding dengan akurasi sebesar 74,44%. Parameter yang digunakan adalah epoch sebanyak 60, jumlah unit LSTM sebanyak 32, dan learning rate sebesar 0,0001. Model LSTM memiliki performa yang baik dalam mengklasifikasikan data yang digunakan karena berhasil melampaui performa dari model baseline, namun model tersebut belum dapat melampaui performa dari penelitian terdahulu dalam menyelesaikan kasus yang serupa.

On Twitter, users can upload a status message called tweet. There are possibilities that the uploaded tweet contains an opinion towards a product or service, either positive, neutral, or negative opinion. That opinion can be used as evaluation material by the company. One example of the company is PT Telkom Indonesia, with one of their products is Indihome. Indihome is one of the widely used internet service providers in Indonesia. A lot of different opinions in Twitter towards Indihome can be analyzed and used as evaluation material by PT Telkom Indonesia. One of the methods that can be used to do that analysis is sentiment analysis for determining the value of user sentiment towards Indihome. This research uses long short term memory combined with fastText embedding to carry out the sentiment analysis. This research uses two sentiment classes, which are positive and negative. This research results in the best model from the combination of LSTM and fastText embedding with an accuracy of 74,44%. The parameters used are 60 epochs, 32 LSTM units, and a learning rate of 0,0001. LSTM Model has a good performance in classifying the data used because it surpasses the performance of the baselines, but the model has not been able to surpass the performance of previous studies in solving similar cases.

Kata Kunci : Analisis sentimen, Indihome, Twitter, LSTM, fastText