Implementasi Convolutional Neural Network untuk Klasifikasi Opini Publik Pada Media Sosial Twitter/X Tentang Bunga Bugenvil - Nabila Utami; Erni Rouza; Rendy Eka Kurnia; Nur Halimah; Denny Pradana; Rizky Ramadhani; Eddy Nur Prasetyo; Satria Riki Mustafa (Prodi Teknik Informatika Universitas Pasir Pengaraian, 2025)
Media sosial kini telah menjadi sarana utama bagi masyarakat untuk berbagi informasi dan pendapat tanpa batasan usia. Salah satu platform yang aktif digunakan di Indonesia adalah Twitter (kini dikenal sebagai X). Fenomena meningkatnya ketertarikan masyarakat terhadap tanaman hias, khususnya bunga bugenvil (Bougainvillea), menarik perhatian peneliti untuk menganalisis opini publik yang terbentuk di platform tersebut. Penelitian ini bertujuan untuk mengklasifikasikan sentimen publik terhadap bunga bugenvil dengan menggunakan metode Convolutional Neural Network (CNN). Data dikumpulkan melalui teknik web scraping berdasarkan kata kunci terkait bunga bugenvil, kemudian dilakukan tahap preprocessing teks, pelabelan sentimen menggunakan model IndoBERT, serta pelatihan model CNN dengan embedding FastText. Hasil penelitian menunjukkan bahwa opini publik terhadap bunga bugenvil di Twitter/X secara umum bersifat positif, dengan akurasi model mencapai 86% pada data uji dan 88% pada validasi. Namun, distribusi data yang tidak seimbang, di mana kelas netral mendominasi hingga 79% dari dataset, memengaruhi kemampuan model dalam mengenali opini positif secara optimal. Penelitian ini diharapkan dapat menjadi referensi dalam pengembangan analisis opini publik berbasis media sosial dengan pendekatan pembelajaran mendalam (deep learning).