Analisis sentimen pada ceramah Islam berbahasa Indonesia menggunakan metode long short-term memory

INDONESIA:

Penyebaran pemahaman keagamaan dan spritualitas masyarakat Islam Indonesia tidak terlepas dari ceramah Islam sebagai sarana menyampaikan pesan keagamaan. Platform YouTube menjadi salah satu media untuk penyampaian Ceramah Islam untuk mencapai banyak pendengar, sehingga akan lebih mudah untuk menyebarkan dakwah. Namun, dengan bebasnya orang untuk mengunggah video ceramah di YouTube, tidak menolak kemungkinan bahwa terdapat orang-orang yang mengunggah ceramah negatif. Dengan implementasi analisis sentimen untuk dapat mengidentifikasi makna yang terkandung dari video menggunakan metode Long Short-Term Memory untuk menangani tantangan dalam memahami konteks jarak jauh dalam urutan data, sehingga sangat berguna dalam tugas-tugas yang melibatkan pemrosesan teks, seperti analisis sentimen yang diharapkan dapat mengklasifikasikan ceramah Islam berbahasa Indonesia menjadi ceramah yang positif, netral, dan negatif. Penelitian ini menggunakan teknik Crawling Data menggunakan YouTube Data API V3 untuk mendapatkan data video YouTube dengan kata kunci “Ceramah Islam Berbahasa Indonesia” dan mendapatkan data sebanyak 501 data yang akan dilakukan pelabelan oleh ahli agama. Sehingga didapatkan 354 data positif, 136 data netral, dan 11 data negatif. Data tersebut akan dilakukan pemrosesan data untuk mendapatkan data yang bersih, setelah itu dilakukan pembagian data menjadi 2 bagian dengan rasio 80:20 yaitu data training dan testing. Metode Long Short-Term Memory membutuhkan nilai epoch optimum untuk mendapatkan akurasi yang terbaik. Penelitian ini menetapkan epoch 150 yang memiliki nilai akurasi tertinggi sebesar 0,9850 serta error yang rendah sebesar 0,0350. Nilai akurasi yang diperoleh sebesar 70%, nilai presisi sebesar 78,94%, nilai recall sebesar 81,08% dan nilai F1-Score sebesar 80%. Dapat disimpulkan bahwa metode LSTM cukup untuk mengenali pola-pola kompleks pada analisis sentimen ceramah Islam berbahasa Indonesia.

ENGLISH:

The spread of religious understanding and spirituality of Indonesian Muslims cannot be separated from Islamic lectures as a means of conveying religious messages. The YouTube platform is one of the media for the delivery of Islamic lectures to reach many listeners, so it will be easier to spread religious messages. However, with the freedom of people to upload video lectures on YouTube, it does not reject the possibility that there are people who upload negative lectures. With the implementation of sentiment analysis to be able to identify the meaning contained from the video using the Long Short-Term Memory method to handle the challenge of understanding the remote context in the data sequence, so it is very useful in tasks involving text processing, such as sentiment analysis which is expected to classify Indonesian-language Islamic lectures into positive, neutral, and negative lectures. This research uses the Data Crawling technique using YouTube Data API V3 to get YouTube video data with the keyword “Islamic Lectures in Indonesian” and get 501 data that will be labeled by religious experts. So that 354 positive data, 136 neutral data, and 11 negative data are obtained. The data will be processed to get clean data, after which the data is divided into 2 parts with a ratio of 80:20, namely training and testing data. The Long Short-Term Memory method requires an optimum epoch value to get the best accuracy. This research sets epoch 150 which has the highest accuracy value of 0.9850 and a low error of 0.0350. The accuracy value obtained is 70%, the precision value is 78.94%, the recall value is 81.08% and the F1-Score value is 80%. It can be concluded that the LSTM method is sufficient to recognize complex patterns in sentiment analysis of Islamic lectures in Indonesian.

ARABIC:

نشر الفهم الديني والروحانية للمجتمع الإسلامي في إندونيسيا لا ينفصل عن خطب الإسلام كوسلة لا يمكن فصل انتشار الفهم الديني والروحانية للمجتمع الإسلامي الإندونيسي عن المحاضرات الإسلامية كوسيلة لنقل الرسائل الدينية. تعد منصة اليوتيوب إحدى وسائل الإعلام لإلقاء المحاضرات الإسلامية للوصول إلى العديد من المستمعين، لذلك سيكون من الأسهل نشر الدعوة. ومع ذلك، نظرا لأن الأشخاص يتمتعون بحرية تحميل مقاطع فيديو المحاضرات على يوتيوب، فإنه لا يستبعد احتمال وجود أشخاص يقومون بتحميل محاضرات سلبية. مع تنفيذ تحليل المشاعر لتكون قادرا على تحديد المعنى الوارد في الفيديو باستخدام طريقة الذاكرة القصيرة المدى المطولة للتعامل مع التحدي المتمثل في فهم السياق البعيد في تسلسل البيانات، فإنه مفيد جدا في المهام التي تنطوي على معالجة النص، مثل تحليل المشاعر الذي من المتوقع أن يصنف المحاضرات الإسلامية باللغة الإندونيسية إلى محاضرات إيجابية ومحايدة وسلبية. استخدم هذا البحث تقنية الزحف إلى البيانات باستخدام بيانات يوتيوب API V3 للحصول على بيانات فيديو يوتيوب باستخدام الكلمة الرئيسية "محاضرة إسلامية باللغة الإندونيسية" وحصلت على بيانات تصل إلى 501 بيانات سيتم تصنيفها من قبل خبراء دينيين. بحيث تم الحصول على 354 بيانات إيجابية و 136 بيانات محايدة و 11 بيانات سلبية. ستتم معالجة البيانات للحصول على بيانات نظيفة، وبعد ذلك سيتم تقسيم البيانات إلى جزأين بنسبة 80:20، وهي بيانات التدريب والاختبار. تتطلب طريقة الذاكرة القصيرة المدى المطولة قيمة حقبة مثالية للحصول على أفضل دقة. أثبت هذا البحث الحقبة 150 التي كانت لها أعلى قيمة دقة 0.9850 وخطأ منخفض قدره 0.0350. كانت قيمة الدقة التي تم الحصول عليها 70٪، وكانت قيمة الثبات 78.94٪، وكانت قيمة الاستدعاء 81.08٪ وقيمة ف1 80%. يمكن الاستنتاج منها أن طريقة الذاكرة القصيرة المدى المطولة (LSTM) كافية للتعرف على الأنماط المعقدة في تحليل المشاعر للمحاضرات الإسلامية.