Analisis Sentimen Customer Review Aplikasi Ruang Guru Dengan Metode BERT (Bidirectional Encoder Representations from Transformers)

  • Raden Mas Rizqi Wahyu Panca Kusuma Atmaja Program Studi S1 Sistem Informasi Universitas Negeri Surabaya
  • Wiyli Yustanti Program Studi S1 Sistem Informasi Universitas Negeri Surabaya
Keywords: Analisis Sentimen, Ruang Guru, BERT, Klasifikasi, Python, BERT pre-trained model

Abstract

Google Play Store telah menjadi salah satu layanan distribusi digital terbesar yang digunakan untuk mengunduh dan mengunggah aplikasi yang telah di kembangkan. Penelitian ini dilakukan untuk analisa sentimen terhadap aplikasi Ruang Guru di Google Play Store. Data review komentar diambil dari fitur komentar yang ada di Google Play Store menggunakan teknik scrapping. Data yang digunakan berjumlah 5437 records. Hasil dari analisa sentimen dapat dimanfaatkan untuk melihat respon pengguna Ruang Guru lalu pengembang bisa memaksimalkan fitur yang dirasa kurang oleh pengguna. Wordcloud pada komentar review Ruang Guru berisikan keluhan aplikasi, video yang berbayar, dan seringnya aplikasi crash. Model dan metode yang digunakan adalah model pre-trained BERT. Pada model ini diperoleh nilai F1 Score adalah 98.9% dengan proporsi data latih dan data uji 70:30. Kemudian, dilakukan evaluasi terhadap model dan menghasilkan nilai akurasi sebesar 99%, presisi sebesar 64.13%, recall sebesar 60.51%. Nilai kriteria presentase sentimen memiliki bobot 99% dan dapat dinyatakan valid berdasarkan 10 kali epoch di rata-rata dengan peningkatan yang konsisten.

Published
2021-07-12
Section
Articles
Abstract View: 772
PDF Download: 1321