Sentimen Publik Terhadap Kebijakan Pemindahan Ibu Kota Indonesia di X Menggunakan Model BiLSTM-CNN - Wanda Nugraha; Mochamad Tito Julianto; Mohamad Khoirun Najib; Elis Khatizah (Jurnal Telematika, 2025)
Pembangunan ibu kota baru Indonesia, Ibu Kota Nusantara (IKN), merupakan kebijakan pemerintah yang inovatif dan telah memicu respons publik yang beragam. Studi ini bertujuan untuk menganalisis tren sentimen di platform media sosial X guna memahami persepsi publik terhadap kebijakan tersebut. Selain itu, model klasifikasi sentimen yang menggabungkan bidirectional long short-term memory (BiLSTM) dan convolutional neural network (CNN) dikembangkan dan dioptimalkan melalui penyesuaian hiperparameter. Analisis eksploratori menunjukkan bahwa sentimen positif mendominasi 46%, diikuti oleh sentimen negatif 30% dan netral 24%. Model klasifikasi mencapai akurasi uji sebesar 78% dan akurasi rata-rata 81% pada 10-fold cross-validation, dengan simpangan baku 0,006. Akurasi yang dicapai, bersama dengan simpangan baku cross-validation yang rendah, menunjukkan bahwa model BiLSTM-CNN menunjukkan kinerja yang stabil dan andal.