Penerapan LSTM untuk Menganalisis Sentimen Review Pengguna Aplikasi Zoom pada Play Store - Putri, Destiana; Suryanto, Ade (IMTechno: Journal of Industrial Management and Technology, 2025)
Setelah berakhirnya masa pandemi Covid-19, pola kerja dan komunikasi masyarakat mengalami perubahan signifikan. Meskipun kegiatan tatap muka telah kembali normal, penggunaan aplikasi video conference seperti Zoom tetap menjadi pilihan utama dalam menunjang aktivitas profesional. Zoom Cloud Meeting kini tidak hanya digunakan untuk keperluan Work From Home (WFH), tetapi juga menjadi sarana utama dalam mendukung kolaborasi jarak jauh antar individu maupun tim lintas wilayah dan negara. Aplikasi ini memungkinkan komunikasi efektif tanpa harus hadir secara fisik, sehingga meningkatkan efisiensi kerja di era digital saat ini. Namun demikian, seperti aplikasi lainnya, Zoom tetap memiliki kelebihan dan kekurangan yang tercermin dari ulasan pengguna di platform Google Play Store. Ulasan-ulasan tersebut dapat dianalisis untuk mengetahui sentimen dominan dari pengguna, apakah cenderung positif atau negatif. Dengan menerapkan teknik data mining, data ulasan ini dapat dimanfaatkan untuk mengevaluasi dan meningkatkan kualitas layanan aplikasi. Penelitian ini menganalisis ulasan pengguna Zoom melalui Google Play Store dalam melakukan analisis sentimen. Hasil penelitian menunjukkan bahwa model LSTM memberikan hasil yang lebih akurat dalam memprediksi sentimen pengguna, dengan akurasi 92,91%, presisi 93,22%, recall 93,47%, dan F1-score sebesar 93,35%, serta skor ROC-AUC sebesar 0,97. Temuan ini diharapkan dapat membantu pengembang aplikasi Zoom memahami persepsi pengguna secara lebih mendalam, serta menjadi kontribusi dalam pengembangan teori dan penerapan teknologi analisis sentimen di masa depan.