Analisis Sentimen Komentar Berdasarkan Geo Tagged Menggunakan Algoritma Bilstm - Insani, Raka Zia; Setianingsih, Casi; Purboyo, Tito Waluyo (eProceedings of Engineering, 2023)
Abstrak–Instagram merupakan salah satu media sosial terbesar yang saat ini populer digunakan. Di sana pengguna dapat mengirim gambar, video, berbagi pesan dan bahkan menandai lokasi juga terdapat di dalamnya. Dalam sebuah postingan, terdapat kolom komentar. Jenis komentarnya sangat beragam, ada yang positif dan negatif. Komentar digunakan untuk menganalisis sentimen positif dan negatif. Dalam penelitian ini digunakan algoritma bidirectional lstm untuk proses klasifikasi. Algoritma bilstm adalah algoritma turunan dari lstm, tetapi memiliki struktur yang berbeda. BiLSTM memiliki dua lapisan lstm untuk digunakan sebagai lapisan maju dan lapisan mundur. Dataset untuk melatih model diperoleh dari data komentar yang diambil dari postingan Instagram yang berisi tag lokasi wisata. Dalam penelitian ini, Model terbaik pada sistem yang dibuat menggunakan rasio data uji dan latih dengan perbandingan 65% dan 35%, parameter learning rate sebesar 0.0001, batch size sebesar 400 dan epoch dengan jumlah 10. Pada pengujian sistem dengan model tersebut menghasilkan nilai presisi sebesar 52%, recall 75%, f1-score sebesar 52% dan akurasi sebesar 88%. Sehingga, hasil dari klasifikasi tersebut diharapkan dapat menjadi acuan masyarakat untuk mengunjungi sebuah tempat wisata.Kata kunci— instagram, komentar sentimen, BiLSTM,