ANALISIS SENTIMEN PENGGUNA TWITTER TERHADAP PERKEMBANGAN ARTIFICIAL INTELLIGENCE DENGAN PENERAPAN ALGORITMA LONG SHORT-TERM MEMORY (LSTM) - Azrul, Ahmad; Irma Purnamasari, Ade; Ali, Irfan (JATI (Jurnal Mahasiswa Teknik Informatika), 2024)
Dalam era transformasi teknologi yang pesat, perkembangan kecerdasan buatan (Artificial Intelligence atau AI) menjadi salah satu tonggak utama yang membentuk pandangan masyarakat global. Meskipun perkembangan Artificial Intelligence (AI) menghadirkan berbagai potensi positif, permasalahan yang muncul adalah kurangnya pemahaman mendalam terhadap pandangan dan sentimen pengguna Twitter terhadap evolusi teknologi ini. Tujuan penelitian ini adalah untuk menganalisis sentimen pengguna Twitter terhadap perkembangan AI dan mengevaluasi kinerja model LSTM dalam menginterpretasikan opini menggunakan algoritma Long Short-Term Memory (LSTM) dengan memanfaatkan metode Knowledge Discovery in Database (KDD). Hasil analisis sentimen dari 1513 tweet menunjukkan bahwa 999 di antaranya bersentimen positif dan 514 bersentimen negatif terhadap perkembangan AI. Melalui uji coba, model LSTM mencapai tingkat akurasi tertinggi sebesar 74,25% pada epoch 20 dengan 100 neuron pada lapisan LSTM. Pengujian dengan split data 80:20 menghasilkan kinerja terbaik dengan 1210 data training dan 303 data testing. Kesimpulan penelitian ini menegaskan bahwa penerapan LSTM pada data tweet AI memberikan kinerja yang baik, dengan rata-rata akurasi 74.25%, precision 80.29%, recall 81.09%, dan f1-score 80.69%. Hasil ini menunjukkan kemampuan model LSTM dalam efektif memahami perasaan pengguna Twitter terhadap perkembangan AI.