<![CDATA[Aplikasi seluler dari penyedia layanan telekomunikasi, seperti MyTelkomsel, IndosatM3, dan MyXL, semakin penting dalam kehidupan sehari-hari konsumen. Pengguna sering meninggalkan ulasan dan penilaian di platform seperti Google PlayStore, yang dapat menjadi sumber informasi berharga bagi perusahaan untuk meningkatkan kualitas layanan. Penelitian ini bertujuan untuk melakukan analisis sentimen terhadap ulasan pengguna aplikasi MyTelkomsel, IndosatM3, dan MyXL di Google PlayStore menggunakan BERT. Penelitian ini dilakukan untuk analisa sentimen terhadap aplikasi MyTelkomsel, IndosatM3 dan MyXl di Google Play Store. Data review komentar diambil dari fitur komentar yang ada di Google Play Store menggunakan teknik scrapping. Data yang digunakan berjumlah 600 records. Hasil dari analisa sentimen dapat dimanfaatkan untuk melihat respon pengguna MyTelkomsel, IndosatM3 dan MyXl lalu pengembang bisa memaksimalkan fitur yang dirasa kurang oleh pengguna. Model dan metode yang digunakan adalah model pre- trained BERT. Dalam penelitian ini, kami mengumpulkan data ulasan dari ketiga aplikasi tersebut dan mengklasifikasikannya ke dalam tiga kategori sentimen utama: positif, negatif, dan netral. Model BERT dilatih untuk mengenali pola dalam ulasan tersebut dan mengklasifikasikan sentimen dengan akurasi yang tinggi. Aplikasi seluler dari penyedia layanan telekomunikasi, seperti MyTelkomsel, IndosatM3, dan MyXL, semakin penting dalam kehidupan sehari-hari konsumen. Pengguna sering meninggalkan ulasan dan penilaian di platform seperti Google PlayStore, yang dapat menjadi sumber informasi berharga bagi perusahaan untuk meningkatkan kualitas layanan. Penelitian ini bertujuan untuk melakukan analisis sentimen terhadap ulasan pengguna aplikasi MyTelkomsel, IndosatM3, dan MyXL di Google PlayStore menggunakan BERT. Penelitian ini dilakukan untuk analisa sentimen terhadap aplikasi MyTelkomsel, IndosatM3 dan MyXl di Google Play Store. Data review komentar diambil dari fitur komentar yang ada di Google Play Store menggunakan teknik scrapping. Data yang digunakan berjumlah 600 records. Hasil dari analisa sentimen dapat dimanfaatkan untuk melihat respon pengguna MyTelkomsel, IndosatM3 dan MyXl lalu pengembang bisa memaksimalkan fitur yang dirasa kurang oleh pengguna. Model dan metode yang digunakan adalah model pre- trained BERT. Dalam penelitian ini, kami mengumpulkan data ulasan dari ketiga aplikasi tersebut dan mengklasifikasikannya ke dalam tiga kategori sentimen utama: positif, negatif, dan netral. Model BERT dilatih untuk mengenali pola dalam ulasan tersebut dan mengklasifikasikan sentimen dengan akurasi yang tinggi.]]>
