Penerapan Model LSTM pada Analisis Sentimen Ulasan Pengguna Aplikasi Shopee Google Play Store - Noveandini, Rahayu; Wulandari, Maria Sri; Rasyad, Farhan (JURNAL FASILKOM, 2025)
Dalam beberapa tahun terakhir, pemasaran berbasis teknologi telah mengalami lonjakan pertumbuhan yang signifikan. Hal ini terjadi seiring dengan kemajuan pesat dalam bidang teknologi digital,seperti kecerdasan buatan (AI), big data, machine learning, dan Internet of Things(IoT). Teknologi ini memungkinkan perusahaan untuk mengenali perilaku konsumen secara lebih akurat, mempersonalisasi pesan pemasaran, serta mengoptimalkan strategi penjualan secara real time. Kemunculan platform digitalseperti media sosial, e-commerceturut mempercepat pertumbuhan ini. Perusahaan tidak lagi hanya mengandalkan metode pemasaran tradisional melainkan dengan membangun marketplaceyang merupakan pasar digital. Untuk mengukur tingkat kepuasan pelanggan, meningkatkan kualitas layanan dan produk, mendeteksi masalah serta mendukung keputusan bisnis berbasis data diperlukan suatu pemahaman, opini maupun presepsi kepuasan pengguna terhadap layanan atau produk yang ditawarkan di platformtersebut. Analisis sentimen bertujuan untuk mengklasifikasisikap atau perasaan seseorang terhadap suatu hal berdasarkansuatu teks apakah bersifat positif, negatif atau netral. Algoritma LSTM (Long ShortTerm Memory) merupakan salah satu model untuk melakukan analisis sentimen. Penggunaanalgoritma LSTM dengan penggabungan metode SMOTE dan BERT pada penelitian ini untuk mengukur tingkat akurasi, presisi danrecalldari ulasan review pengguna aplikasi Shopee Google Playstore. Pada penelitian ini dibagi menjadi 3 batch yaitu batch 32, 64 dan 128 dengan nilai epochsebesar 5 dan mampu memberikan performa tingkat akurasi sebesar 99.56% dengan nilai precision sentiment negatif 1.00, sentimen positif 1.00 dan nilai recallsebesar 0.99 pada batch 128.