Article Per Year (5 Year)
p-Index From 2020 - 2025
0.23
P-Index
This Author published in this journals
All Journal The Indonesian Journal of Computer Science Research
Nngrum, Dea Yuliana Ayu
Unknown Affiliation
Computer Science & IT

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

Found 1 Documents
Search

 1 
Perbandingan Model BERT dan RNN-LSTM pada Analisis Sentimen Aplikasi BRI Mobile Nngrum, Dea Yuliana Ayu; Daniati, Erna; Muzaki, Muhammad Najibulloh
The Indonesian Journal of Computer Science Research Vol. 4 No. 2 (2025): Juli
Publisher : Hemispheres Press

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.59095/ijcsr.v4i2.199

Abstract

Penelitian ini dimaksudkan untuk mengevaluasi serta membandingkan performa dari dua arsitektur deep learning, yakni BERT (Bidirectional Encoder Representations from Transformers) dan RNN-LSTM (Recurrent Neural Network – Long Short-Term Memory), dalam mengklasifikasikan sentimen pada tanggapan pengguna aplikasi BRImo. Kumpulan data diperoleh melalui teknik web scraping di platform Google Play dengan metode pengambilan acak (random sampling), sehingga terkumpul 10.000 ulasan dari total sekitar satu juta ulasan yang tersedia. Proses preprocessing awal mencakup pembersihan teks, penghapusan simbol, angka, URL, serta tokenisasi. Evaluasi awal menunjukkan bahwa model BERT memiliki akurasi sebesar 54%, sedangkan RNN-LSTM memperoleh akurasi 53%. Selanjutnya, dilakukan eksperimen lanjutan dengan menghilangkan proses tokenisasi tambahan pada preprocessing. Hasilnya, akurasi meningkat secara signifikan menjadi 73% untuk BERT dan 70% untuk RNN-LSTM. Peningkatan ini menunjukkan bahwa tokenisasi ganda dapat menurunkan kualitas input ke dalam model. Secara keseluruhan, model BERT terbukti lebih unggul dalam memahami konteks linguistik dalam bahasa Indonesia, terutama dalam menangani ambiguitas dan struktur kalimat kompleks dalam teks ulasan pengguna aplikasi.
Co-Authors Erna Daniati Muhammad Najibulloh Muzaki