Kemajuan teknologi memicu pertumbuhan industri teknologi dan mendorong masyarakat untuk menggunakan smartphone, terutama untuk berkomunikasi di media sosial. Media sosial merupakan tempat yang efektif untuk mencari berbagai informasi. Oleh karena itu, media sosial menyimpan banyak data, terutama data tekstual. Data tersebut muncul dari para pengguna yang jumlahnya meningkat pesat. Data tekstual bisa digunakan untuk analisis sentimen. Skripsi ini membahas analisis sentimen untuk melihat kecenderungan suatu informasi dari penulisnya. Analisis sentimen mengklasifikasikan data tekstual menjadi kelas sentimen positif dan negatif. CNN merupakan salah satu algoritma deep learning yang dapat mengklasifikasi data tekstual. Model dari algoritma CNN menunjukkan hasil yang cukup baik dalam mengkalsifikasi permasalahan analisis sentimen dengan bantuan lifelong learning. Lifelong learning merupakan machine learning yang menyerupai proses belajar pada otak manusia. Proses yang dijalankan yaitu dengan memanfaatkan hasil pembelajaran dari masa lalu untuk membantu pembelajaran pada masa depan. 4 dataset dengan domain yang berbeda, dijalankan menggunakan model CNN pada proses Lifelong learning dan menghasilkan akurasi yang meningkat, seiring dengan penambahan dataset pada proses training.

---

Technological advances are fueling the growth of the technology industry and encouraging people to use smartphones, especially for surfing on social media. Social media is an effective tool to find information. Therefore, social media stores a lot of data, especially textual data. The data came from users whose numbers had increased rapidly. Textual data can be used for sentiment analysis. Sentiment analysis is conducted in this study to obtain the tendency of the authors about an article. Sentiment analysis classifies textual data into a class of positive and negative sentiments. CNN is one of the deep learning algorithms that can classify textual data into positive, negative and natural classes. The model of the CNN algorithm shows good results in classifying the problem of sentiment analysis with the help of lifelong learning. Lifelong learning is a machine learning that resembles the learning process in the human brain. The process that is carried out is by utilizing learning outcomes from the past to help learning in the future. 4 datasets with different domains had ran using the CNN model in the Lifelong learning process, and produced increased accuracy along with the addition of datasets in the training process.