ANALISIS SENTIMEN KONTEN SOSIAL MEDIAINSTAGRAM STMIK AKAKOM YOGYAKARTA - Ariesta Damayanti, S.Kom., M.Cs. (STMIK AKAKOM Yogyakarta, 2020)
Media sosial merupakan ruang publik baru untuk menyalurkan pendapat dangagasan. Media sosial seperti Instagram telah dimanfaatkan oleh STMIKAKAKOM Yogyakarta untuk memberikan informasi terkait instansi sekolah tinggitersebut. Informasi-informasi tersebut nantinya dapat menjadi topik pembicaraandan hal menarik untuk dibahas oleh masyarakat. Respon atau tanggapan masyarakatterhadap konten Instagram STMIK AKAKOM Yogyakarta tersebut tentunya sangatberagam. Oleh karena itu, peneliti mencoba untuk menganalisa komentar yangmembicarakan tentang konten dari Instagram STMIK AKAKOM Yogyakarta.Analisis sentimen dilakukan dengan menggunakan metode RecurrentNeural Network (RNN) dengan Long Short Term Memory (LSTM). Komentar akandiidentifikasi apakah komentar memiliki sentimen positif, netral, atau negatif.Penelitian ini menggunakan data sebanyak 1.473 data yang diperoleh dari hasilcrawling.Hasil dari penelitian ini adalah sebuah sistem yang dapat mengklasifikasisentimen. Tingkat akurasi pengujian yang didapatkan sebesar 65% dan tingkatakurasi penerapan yang didapatkan sebesar 79,46%. Beberapa kendala dalamproses analisis sentimen adalah data komentar yang jumlahnya tidak seimbang(imbalanced dataset) sehingga perlu dilakukan beberapa langkah tambahan dalammenyiapkan data untuk pelatihan model.Kata kunci : Analisis Sentimen, Deep Learning, RNN, LSTM, Instagram.