Knowledge Discovery: Analisis Sentimen dan Emosi WhatsApp Business dengan Machine learning dan Deep Learning - Eva Theresia Pardede; Ken Ditha Tania; Mira Afrina (Jurnal Nasional Teknologi dan Sistem Informasi, 2025)
WhatsApp Business merupakan salah satu media yang menyediakan layanan komunikasi bisnis secara langsung, cepat, dan efisien. Penelitian ini dilakukan untuk mengevaluasi persepsi pengguna terhadap WhatsApp Business melalui pendekatan analisis sentimen dan klasifikasi emosi secara mendalam terhadap ulasan pengguna. Data yang digunakan sebanyak 3.000 ulasan yang dikumpulkan melalui teknik scraping, kemudian diproses melalui tahapan preprocessing, pelabelan berdasarkan rating, serta klasifikasi emosi secara manual. Klasifikasi emosi menggunakan empat kategori, yaitu bahagia, marah, sedih, dan takut. Penelitian ini mengimplementasikan model Machine learning dan Deep Learning untuk analisis sentimen. Model Machine learning menggunakan metode TF-IDF dengan algoritma SVM dan Random Forest, sedangkan pada model Deep Learning digunakan Tokenizer untuk algoritma LSTM dan CNN. Berdasarkan hasil evaluasi, algoritma SVM mencatatkan akurasi tertinggi sebesar 84,18% dalam klasifikasi sentimen, sementara algoritma LSTM menunjukkan keunggulan pada aspek precision, recall, dan f1-score. Penelitian ini menghasilkan temuan signifikan sebagai bagian dari proses Knowledge Discovery, yakni pola emosi dan sentimen dalam ulasan pengguna yang dapat dimanfaatkan untuk memahami persepsi pengguna secara lebih mendalam serta memberikan masukan relevan pada pengembang untuk meningkatkan kualitas layanan dan fitur aplikasi WhatsApp Business.