ANALISIS SENTIMEN PUBLIK TERHADAP PEMBARUAN FITUR APLIKASI INSTAGRAM BERDASARKAN ULASAN PENGGUNA DI MEDIA SOSIAL - Rafif Arya Pratama; M.Bagas Pratama; Zikry Zidan; Dicky Apdillah (Journal of Innovative and Creativity (Joecy), 2026)
Perkembangan teknologi kecerdasan buatan dan otomatisasi saat ini telah diterapkan secara luas di berbagai bidang, mulai dari sistem kendali berbasis logika fuzzy pada robotika seluler, pendekatan numerik kinematika invers untuk pergerakan lengan manipulator, hingga pemrosesan bahasa alami atau Natural Language Processing (NLP) untuk sistem informasi. Dalam ekosistem digital dan media sosial, analisis terhadap opini publik menjadi instrumen yang sangat krusial, salah satunya untuk mengevaluasi respons terhadap pembaruan fitur pada aplikasi Instagram. Penelitian ini bertujuan untuk melakukan analisis sentimen publik terhadap pembaruan fitur Instagram berdasarkan ulasan pengguna di media sosial menggunakan pendekatan NLP. Metode penelitian yang digunakan meliputi pengumpulan data ulasan melalui teknik web scraping, tahapan preprocessing data teks (mencakup remove punctuation, tokenization, padding, dan encoding), serta ekstraksi fitur teks. Klasifikasi sentimen dilakukan dengan membandingkan performa model Machine Learning konvensional seperti Naïve Bayes dan Support Vector Machine (SVM) dengan model berbasis arsitektur transformer dua arah yaitu Bidirectional Encoder Representations from Transformers (BERT). Hasil analisis ini mengategorikan opini pengguna ke dalam kelompok sentimen positif, negatif, dan netral guna memberikan wawasan yang mendalam dan terarah bagi pengembang aplikasi dalam meningkatkan kualitas layanan serta pengalaman pengguna.