TEXT-BASED EMOTION SENTIMENT ANALYSIS DENGAN PENDEKATAN DEEP LEARNING : AKUISISI TIKTOK TERHADAP TOKOPEDIA - Angga Pornama; Agussalim Agussalim; Seftin Fitri Ana Wati (JATI (Jurnal Mahasiswa Teknik Informatika), 2025)
Akuisisi 75% saham Tokopedia oleh Tiktok memunculkan banyak pro dan kontra. Di samping dampak positif, terdapat kekhawatiran terkait potensi monopoli, dominasi pasar, persaingan tidak sehat, keamanan data pengguna, hingga geopolitik dari China. Pengakusisian Tokopedia juga disinyalir merupakan langkah TikTok untuk mendapatkan izin dagang social commerce meraka. Dengan adanya perdebatan opini publik, dilakukan analisis sentimen untuk mengetahui respon masyrakat terhadap isu terkait. Diadopsi sentimen berdasar emosi guna memahami konteks dari data. Adapun data yang digunakan berasal dari komentar platform YouTube yang diambil melalui proses scraping di mana didapatkan 3041 baris data setelah proses labeling secara manual. Deep learning dengan model CNN, LSTM, CNN-LSTM, dan LSTM-CNN digunakan sebagai algoritma dalam penelitian dengan melibatkan ektraksi fitur TF-IDF (Term Frequency–Inverse Document Frequency) untuk vektorisasi kata dan augmentasi untuk menyeimbangkan data. Model CNN menunjukkan performa terbaik dengan akurasi tertinggi sebesar 97.03% pada x3 augmentasi, F1-Score 0.97, precision 0.97, dan recall 0.96. Hal ini menunjukkan bahwa model CNN dapat mengidentifikasi kelas emosi pada data lebih baik dibandingkan dengan model lainnya