ANALISIS SENTIMEN PUBLIK TERHADAP TRADISI KERAPAN SAPI MADURA MENGGUNAKAN METODE LONG SHORT-TERM MEMORY (LSTM)

Tradisi Kerapan Sapi Madura merupakan warisan budaya yang masih dilestarikan hingga saat ini, meskipun menghadapi beragam persepsi masyarakat seiring dengan perubahan sosial dan meningkatnya kesadaran terhadap isu hak hewan. Untuk memahami dinamika persepsi publik secara lebih mendalam, penelitian ini bertujuan untuk mengidentifikasi dan mengklasifikasikan sentimen masyarakat terhadap tradisi Kerapan Sapi dengan memanfaatkan pendekatan analisis sentimen berbasis data digital. Metode yang diterapkan dalam penelitian ini merupakan Long Short-Term Memory (LSTM), sebuah algoritma deep learning yang memiliki keunggulan dalam memproses data teks berurutan. LSTM digunakan untuk mengklasifikasikan sentimen menjadi tiga kategori, yaitu positif, negatif, dan netral. Data dikumpulkan dari media sosial TikTok untuk mencerminkan opini publik secara luas. Hasil penelitian menunjukkan bahwa model LSTM setelah penerapan Random Oversampling memperoleh akurasi sebesar 78,52%. Nilai precision untuk masing-masing kelas, yaitu negatif, netral, dan positif, berturut-turut sebesar 0,88; 0,71; dan 0,78. Sementara itu, nilai recall untuk ketiga kelas tersebut adalah 0,82; 0,76; dan 0,78. Adapun nilai F1-score yang dihasilkan pada kelas negatif, netral, dan positif masing-masing sebesar 0,85; 0,73; dan 0,78. Berdasarkan hasil evaluasi tersebut, model LSTM dengan Random Oversampling mampu mengklasifikasikan sentimen pada data komentar terkait tradisi Kerapan Sapi Madura dengan performa yang baik.