Implementasi Metode Long Short-Term Memory (LSTM) Untuk Analisis Sentimen Kendaraan Listrik Pada Twitter (X) - Rizal; Junaedy; Herlinah B (Jurnal Teknologi dan Komputer (JTEK), 2025)
Kendaraan listrik semakin mendapatkan perhatian di masyarakat Indonesia sebagai alternatif ramah lingkungan terhadap kendaraan berbahan bakar fosil. Namun, peralihan ini menimbulkan pro dan kontra di kalangan masyarakat. Penelitian ini bertujuan untuk menganalisis sentiment masyarakat terhadap kendaraan listrik berdasarkan data dari media sosial Twitter (X). Metode yang digunakan adalah Long Short-Term Memory (LSTM), salah satu metode deep learning yang efektif dalam klasifikasi data teks, khususnya dalam menangani urutan data jangka panjang. Penelitian ini melalui beberapa tahap, mulai dari pengumpulan data, preprocessing hingga klasifikasi dan evaluasi. Hasil penelitian menunjukkan bahwa mayoritas sentiment yang diungkapkan masyarakat terkait kendaraan listrik bersifat positif. Hasil prediksi yang dilakukan oleh algoritma menghasilkan nilai precision sebesar 0,8, nilai recall sebesar 0,82, nilai fl-score 0.81 dan akurasi 0,82 sehingga bisa dikatakan bahwa algoritma LSTM memiliki tingkat klasifikasi yang sangat baik.