Claim Missing Document
Check
Articles

Found 1 Documents
Search

Analisis Sentimen Ulasan Pengguna Aplikasi Shopee di Google Play menggunakan Metode Word Embedding dan Long Short Term Memory (LSTM) Izzatul Azizah; Imam Cholissodin; Novanto Yudistira
Jurnal Pengembangan Teknologi Informasi dan Ilmu Komputer Vol 7 No 5 (2023): Mei 2023
Publisher : Fakultas Ilmu Komputer (FILKOM), Universitas Brawijaya

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar

Abstract

Perkembangan teknologi yang terus berkembang melalui ide-ide kreatif yang membantu dan memudahkan proses kehidupan salah satunya dalam aspek ekonomi. Transaksi jual beli yang memiliki sangkutan dengan ekonomi sudah mengalami digitalisasi. Penjual beserta dengan pembeli banyak yang mulai atau beralih menuju pasar online dikarenakan kemudahan serta manfaat yang didapatkan dalam transaksi ini. Hal tersebut berdampak kepada persaingan antar e-commerce yang ada. Berdasarkan dari Website data.ai pada Bulan Februari 2023, Shopee menduduki peringkat pertama pada kategori shopping dengan platform Google Play. Google Play merupakan platform layanan distribusi digital yang menyediakan fitur rate dan ulasan untuk memberikan feedback terhadap aplikasi yang tersedia. Namun, tak jarang penilaian dalam bentuk rate tidak sesuai dengan kualitas yang sebenarnya, sehingga untuk mengetahui feedback secara lebih jelas dapat dilihat dari ulasan teks pengguna. Penelitian ini melakukan analisis sentimen terhadap ulasan yang ada menggunakan metode Word2vec untuk tahap word embedding dan LSTM untuk proses klasifikasi. Beberapa tahapan yang dilakukan pada penelitian ini adalah preprocessing, word embedding, lalu proses klasifikasi dan diakhiri dengan evaluasi. Dari proses pengujian hasil akhir didapatkan nilai akurasi 0.73 dan nilai f1-score 0.82.