ANALISIS SENTIMEN MENGGUNAKAN ALGORITMA LSTM PADA MEDIA SOSIAL - Mudding, Andi Aljabar; Arifin A Abd Karim (Jurnal Publikasi Ilmu Komputer dan Multimedia, 2022)
Sosial media menghasilkan banyak informasi seperti informasi terkait politik, social, budaya, olahraga bahkan pengetahuan. Tidak hanya itu, banyak dari masyarakat yang mengomentari suatu acara dari stasiun televisi tertentu melalui social media. Komentar-komentar tersebut bisa berupa komentar positif atau negative. Disisi lain, statsiun telivisi juga juga membutuhkan hal tersebut guna menjadi dasar dalam merancang suatu acara yang disukai dan bernilai postif oleh masyarakat. Salah satu metode machine learning yang dapat digunakan untuk menunjang hal tersebut adalah LSTM (Long Short Term Memory). Tujuan utama pada penelitian ini adalah bagaimana penggunaan metode LSTM dalam menentukan bentuk dari suatu komentar berupa komentar terhadap acara telivis tersebut, apakah acara tersebut bermuatan sentiment atau sebaliknya. Berdasarkan hasil pengujian menggunakan metode LSTM memperlihatkan tingkat akurasi sebesar 97% dan loss sebesar 12%.