Implementasi Metode Vader Dan Fuzzy Pada Analisis Sentimen Berbasis Aspek Terhadap Ulasan Aplikasi Brimo - Berlian Sakti Yuliana Ndruru; Sunneng Sandino Berutu; Haeni Budiati (JIPI (Jurnal Ilmiah Penelitian dan Pembelajaran Informatika), 2026)
Perkembangan teknologi digital mendorong industri perbankan untuk meningkatkan layanan melalui aplikasi mobile banking, seperti Brimo. Ulasan pengguna menjadi sumber data yang berharga untuk analisis sentimen berbasis aspek (ASBA), namun identifikasi manual tidak efisien. Penelitian ini mengkombinasikan metode Vader dan logika Fuzzy untuk mengukur dan mengklasifikasikan sentimen pada ulasan aplikasi BRImo melalui 6 tahap yaitu, scraping data dari Google Play Store, preprocessing, kategorisasi aspek (pengalaman pengguna, kinerja, keamanan), klasifikasi sentimen dengan vader (positif, netral, negatif), klasifikasi lanjutan dengan Fuzzy (sangat positif, cukup positif, netral, cukup negatif, sangat negatif), dan analisis hasil. Hasil klasifikasi Vader menunjukkan pada aspek pengalaman pengguna didominasi sentimen positif (42,6%), netral (36,2%), dan negatif (21,3%). Untuk kinerja, sentimen netral mendominasi (42,8%) diikuti positif (36,2%) dan negatif (21,1%), sedangkan pada keamanan didominasi netral (45,8%) dengan positif (32,9%) dan negatif (21,3%). Klasifikasi fuzzy memberikan hasil lebih detail dimana pada pengalaman pengguna didominasi netral (41,6%) diikuti cukup positif (25,5%), cukup negatif (16,7%), sangat positif (13,6%), dan sangat negatif (2,6%). Pola serupa terlihat pada kinerja (netral 51,7%, cukup positif 25,7%) dan keamanan (netral 53,2%, cukup positif 21,0%). Hasil ini menunjukkan dominasi sentimen netral dengan fuzzy mampu memberikan granularitas lebih detail dibanding Vader.