Analisis Sentimen Berbahasa Inggris Dengan Metode Lstm Studi Kasus Berita Online Pariwisata Bali - Ngakan Made Krisna Sedana; I Nyoman Saputra Wahyu Wijaya; I Ketut Resika Arthana (Jurnal Teknologi Informasi dan Ilmu Komputer)
Semaikin berkembangnya pariwisata di Bali, persepsi terhadap berita yang beredar tentang pariwisata menjadi faktor penting yang memengaruhi citra destinasi wisata tersebut. Namun, analisis sentimen terhadap berita pariwisata berbahasa Inggris seringkali menghadapi tantangan, terutama karena kompleksitas bahasa dan ketidakseimbangan data sentimen. Penelitian ini bertujuan untuk memperdalam pemahaman mengenai tren dan isu terkini yang berhubungan tentang industri pariwisata Bali melalui analisis sentimen berdasarkan konten berita. Fokus utama penelitian adalah pada berita pariwisata Bali yang diunggah dalam portal media online internasional, khususnya dari Australia dan Inggris. Analisis sentimen dilakukan menggunakan model machine learning LSTM (Long-Term Memory), dengan data berita yang telah diberi label sentimen oleh pakar sesuai dengan isi berita. Pembagian dataset optimal adalah 90% untuk data pelatihan dan 10% untuk data pengujian. Hasil penelitian menunjukkan bahwa model LSTM berhasil mencapai tingkat akurasi sebesar 81,36%. Selanjutnya, untuk mengidentifikasi pola topik yang tersembunyi dan mengelompokkan berita dengan topik atau isu serupa, digunakan metode LDA (Latent Dirichlet Allocation). Penelitian ini mengungkap bahwa jumlah topik yang ideal bervariasi tergantung pada nilai kohesi yang diperoleh dari sentimen data yang digunakan. Implikasi temuan ini dapat memberikan wawasan lebih dalam tentang persepsi dan respon terhadap berita pariwisata Bali, sekaligus menunjukkan potensi aplikasi model machine learning dan metode LDA dalam analisis tren industri pariwisata.