Article Per Year (5 Year)
p-Index From 2021 - 2026
0.23
P-Index
This Author published in this journals
All Journal Prosiding SEMNAS INOTEK (Seminar Nasional Inovasi Teknologi)
Dwijananda Galih Prameswara
Universitas Nusantara PGRI Kediri
Computer Science & IT Control & Systems Engineering Decision Sciences, Operations Research & Management Electrical & Electronics Engineering Energy Engineering Industrial & Manufacturing Engineering Mathematics Mechanical Engineering Transportation

Published : 1 Documents Claim Missing Document
Claim Missing Document
Check
Articles

Found 1 Documents
Search

 1 
Penerapan Long Short-Term Memory Untuk Analisis Sentimen Ulasan Aplikasi Cryptocurrency Exchange Indonesia Dwijananda Galih Prameswara; Ahmad Bagus Setiawan; Intan Nur Farida
Prosiding SEMNAS INOTEK (Seminar Nasional Inovasi Teknologi) Vol. 10 No. 3 (2026): Prosiding Seminar Nasional Inovasi Teknologi Tahun 2026
Publisher : Universitas Nusantara PGRI Kediri

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.29407/82zx9d63

Abstract

Cryptocurrency exchange merupakan platform digital yang banyak digunakan untuk melakukan transaksi aset kripto. Banyaknya ulasan pengguna pada Google Play Store dan Apple App Store menyulitkan proses analisis secara manual sehingga diperlukan metode analisis sentimen otomatis. Penelitian ini bertujuan menganalisis sentimen ulasan pengguna lima aplikasi cryptocurrency exchange di Indonesia, yaitu Pintu, Tokocrypto, Indodax, Ajaib, dan Reku. Metode yang digunakan adalah Long Short-Term Memory (LSTM) dengan word embedding FastText. Dataset penelitian terdiri dari 27.500 ulasan yang diperoleh melalui web scraping dan API. Tahapan penelitian meliputi preprocessing data, pelatihan model, dan evaluasi menggunakan confusion matrix serta classification report. Hasil pengujian menunjukkan model memperoleh akurasi sebesar 86%. Analisis sentimen menunjukkan bahwa Indodax memperoleh sentimen positif tertinggi secara keseluruhan sebesar 89,58%, sedangkan Tokocrypto unggul pada kategori Trading dan Lainnya. Hasil penelitian dapat digunakan sebagai bahan evaluasi bagi pengembang aplikasi dan referensi bagi pengguna dalam memilih cryptocurrency exchange.
Co-Authors Ahmad Bagus Setiawan Intan Nur Farida