Penerapan Algoritma Convolutional Neural Network Untuk Klasifikasi Sentimen Pada Layanan e-Commerce - Tukino, Tukino (Jurnal Desain Dan Analisis Teknologi, 2025)
Dalam era digital yang semakin maju, layanan e-Commerce seperti Shopee telah menjadi solusi transportasi yang populer di kota-kota besar termasuk Batam. Memahami sentimen pengguna terhadap layanan ini sangat penting bagi perusahaan untuk meningkatkan kualitas dan kepuasan pelanggan. Penelitian ini bertujuan untuk menganalisis sentimen pengguna terhadap layanan E-Commerce di Kota Batam menggunakan metode Convolutional Neural Network (CNN). Data yang digunakan dalam penelitian ini dikumpulkan dari ulasan pengguna di media sosial dan aplikasi E-Commerce. Proses analisis meliputi pengumpulan data, pra-pemrosesan data, ekstraksi fitur menggunakan TF-IDF, dan klasifikasi sentimen menggunakan CNN. Hasil penelitian menunjukkan bahwa model CNN memiliki kinerja yang kuat dalam mengklasifikasikan sentimen pengguna dengan akurasi rata-rata 88.5%, presisi 88.6%, recall 88.2%, dan F1-Score 88.4%. Meskipun kinerja untuk sentimen positif dan negatif sangat baik, model menunjukkan tantangan dalam mengklasifikasikan ulasan netral. Untuk meningkatkan kinerja, disarankan penerapan teknik data augmentation, tuning hyperparameters, dan eksplorasi metode pembelajaran mesin yang lebih canggih. Penelitian ini memberikan wawasan berharga untuk meningkatkan strategi bisnis dan kualitas layanan E-Commerce di Kota Batam, serta berkontribusi pada pengembangan analisis sentimen di industri pemasaran online.