Perbandingan Algoritma Machine Learning dan Deep Learning dalam Analisis Sentimen Ulasan PLN Mobile - Ismail Akbar; Muhammad Faisal (JOINTECS (Journal of Information Technology and Computer Science), 2024)
Rating ulasan aplikasi play store memiliki nilai strategis karena merupakan informasi penting bagi pengembang aplikasi untuk meningkatkan kualitas layanan di dunia digital. Salah satu aplikasi yang dijadikan subjek penelitian ini adalah PLN Mobile. Sejak diluncurkannya aplikasi PLN Mobile, terbukti masih banyak opini masyarakat yang tidak puas dengan penggunaan aplikasi PLN Mobile. Oleh karena itu, masih memiliki kelemahan bagi pengguna aplikasi dan pengembang aplikasi saat menganalisis komentar penulis pengguna. Dalam penelitian ini, dilakukan pengujian dengan membandingkan beberapa algoritma machine learning terdiri dari logistic regression, decision tree, random forest serta algoritma deep learning terdiri neural network multi-layer perceptron (MLP) dan long short-term memory (LSTM) untuk mengklasifikasikan senitmen positif atau negatif. Penelitian ini menghasilkan 3.000 ulasan pengguna aplikasi PLN Mobile, yang terdiri dari 1.965 ulasan positif dan 1.035 ulasan negatif. Data tersebut kemudian diuji dengan menggunakan model logistic regression yang memiliki akurasi sebesar 84,47%, decision tree yang memiliki akurasi sebesar 79,30%, dan random forest yang memiliki akurasi sebesar 83,64%. Sedangkan model algoritma deep learning khususnya Neural Network Multilayer Perceptron (MLP) memiliki akurasi sebesar 84,47%, sedangkan pengujian dengan Long Short Term Memory (LSTM) memberikan akurasi sebesar 78,83%. Berdasarkan penelitian analisis sentimen dalam ulasan pengguna aplikasi PLN Mobile, model machine learning yang menggunakan algoritma logistic regression dan model deep learning yang menggunakan algoritma neural network multi-layer perceptron (MLP) memiliki keunggulan dalam akurasi dibandingkan algoritma lainnya.