Fine-Tuning Model Indobert (Indonesian Bidirectional Encoder Representations from Transformers) untuk Analisis Sentimen Berbasis Aspek pada Aplikasi M-Paspor - widansyah, muhammad; Fathia Frazna Az-Zahra; Agung Pambudi (Universitas Islam Lamongan, 2024)
M-paspor adalah aplikasi untuk membantu masyarakat dalam proses permohonan paspor. Di Google Play Store aplikasi ini telah diunduh lebih dari 1 juta pengguna dengan ulasan yang diperoleh sebanyak 29 ribu. Data ulasan ini dapat dimanfaatkan untuk mengetahui kelebihan dan kekurangan aplikasi berdasarkan pengalaman nyata. Dengan Teknik analisis sentiemen berbasis aspek, ulasan pengguna dapat dimanfaatkan untuk mengevaluasi aplikasi dan pengembangan aplikasi. Sehingga kualitas layanan aplikasi dapat meningkat. Penelitian ini bertujuan untuk menganalisis sentimen pada ulasan dengan mengelompokannya berdasarkan aspek-apsek yang diulas oleh pengguna. Teknik pemodelan aspek menggunakan LDA (Latent Dirichlet Allocation) dan teknik pemodelan sentimen menggunakan IndoBERT(Indonesian Bidirectional Encoder Representations From Transformers). Pemodelan aspek menghasilkan coherence score tertinggi pada topik ke3 dengan nilai 0.435, sehingga aspek dibagi menjadi 3 kategori yaitu Usability, Reliability, Efficiency. Pemodelan sentimen menggunakan IndoBERT menghasilkan nilai Accuracy tertinggi pada 94%. Dan hasil evaluasi terhadap kinerja model menggunakan ROC mendapatkan nilai 94%.