Analisis Sentimen Zoom Cloud Meetings Di Play Store Menggunakan Metode IndoBERT - Nuraeni Herlinawati; Indah Ariyati; Samudi; Anggun Yuli Asih (Jurnal Sains Informatika Terapan, 2026)
Pandemi global COVID-19 telah mendorong lonjakan penggunaan aplikasi konferensi video, dengan Zoom Cloud Meetings menjadi salah satu platform dominan. Ulasan pengguna di Google Play Store merupakan sumber informasi berharga mengenai persepsi dan kepuasan pengguna. Penelitian ini bertujuan untuk melakukan analisis sentimen terhadap ulasan pengguna aplikasi Zoom Cloud Meetings di Google Play Store menggunakan metode IndoBERT, sebuah model pra-latih berbasis Transformer yang dikhususkan untuk bahasa Indonesia. Data ulasan dikumpulkan melalui teknik web scraping, kemudian diproses melalui tahap pembersihan, pelabelan berdasarkan rating, dan tokenisasi. Model IndoBERT selanjutnya di-fine-tuning untuk tugas klasifikasi sentimen tiga kelas: positif, netral, dan negatif. Evaluasi performa model menggunakan metrik akurasi, presisi, recall, dan F1-score. Hasil penelitian menunjukkan bahwa model IndoBERT yang telah di-fine-tuning mampu mencapai tingkat akurasi sebesar 92%, dengan F1-score rata-rata tertimbang sebesar 91%. Analisis lebih lanjut terhadap matriks konfusi menunjukkan performa klasifikasi yang baik untuk ketiga kelas sentimen, meskipun terdapat sedikit kebingungan dalam membedakan ulasan netral dari yang negatif atau positif. Penelitian ini mengonfirmasi efektivitas IndoBERT dalam menganalisis sentimen ulasan pengguna berbahasa Indonesia dan memberikan wawasan berharga bagi pengembang Zoom dalam memahami umpan balik pengguna.