ANALISIS SENTIMEN APLIKASI E-LEARNING SELAMA PANDEMI COVID-19 DENGAN MENGGUNAKAN METODE SUPPORT VECTOR MACHINE DAN CONVOLUTIONAL NEURAL NETWORK - Alek Sander Simbolon; Nina Ismaya Pangaribuan; Nenni Mona Aruan (Universitas Mulia, 2021)
Aplikasi e-learning dibutuhkan masyarakat dalam meningkatkan pendidikan di mana e-learning yang menjadi objek penelitian adalah Ruangguru dan Zenius karena memiliki jumlah pengguna lebih dari 16 juta dengan kepuasan pengguna lebih dari 8.5/10 dan lebih dari 1 juta kali di download di play store. Aplikasi tersebut memberikan ruang bagi pengguna aplikasi untuk mendapatkan tingkat kepuasan dari pengguna aplikasi. Sentiment analysis merupakan natural language preprocessing yang dapat digunakan dalam melakukan ekstraksi opini dari data berupa teks di mana tujuan penelitian ini melakukan evaluasi pada peningkatan hal positif dan memperbaiki hal yang negatif. Data ulasan yang diambil dari Twitter dan play store memiliki promosi dan giveaway yang akan berpengaruh pada pengolahan data dalam penentuan opini dan bukan opini. Penulis menggunakan metode lexicon based dalam memberikan label atau nilai sentiment pada setiap data. Pendekatan yang digunakan algoritma Support Vector Machine (SVM) dan Convolutional Neural Network (CNN) dalam melakukan klasifikasi terhadap data test yang di uji dari model yang telah dibangun. Berdasarkan hasil klasifikasi opini menjadi tiga kelas yaitu kelas positif, negatif, dan netral dari ulasan aplikasi Ruangguru dan Zenius. Dari nilai akurasi dan F-measure diperoleh bahwa klasifikasi yang terbaik adalah menggunakan algoritma CNN dengan akurasi dan F-measure memiliki nilai 86%.