Long Short-Term Memory dan Lexicon Based Untuk Analisis Sentimen Ulasan Aplikasi TikTok - Wahyuni, Diny; Fadhillah, Naufal; Ariestya, Winda Widya (Lembaga Penelitian dan Pengabdian Kepada Masyarakat, 2024)
Aplikasi TikTok menjadi salah satu aplikasi yang paling banyak di unduh yaitu lebih dari 1 miliar unduhan pada Google Playstore. Sebuah analisis sentimen diperlukan untuk mengetahui opini pengguna mengenai kepuasan pengguna dalam menggunakan aplikasi TikTok. Tahapan proses analisis sentimen dimulai dengan pengambilan data (crawling), text pre-processing, klasifikasi sentimen serta penyusunan hasil analisis sentimen. Hasil dari tahap text pre-processing yang diperoleh, dilakukan penentuan sentimen awal dengan menggunakan metode Lexicon Based dengan perhitungan otomatis. Selanjutnya dilakukan pembagian data menjadi data training dan data testing untuk mendapatkan model yang optimal dan memprediksi sentimen dengan model Long Short-Term Memory (LSTM). Pada penelitian ini ulasan dari sistem analisis sentimen dengan metode LSTM akurasi yang didapatkan sebesar 90,05%, precision 92,14%, recall 97,35%, dan F-1 Score 98,66%, ulasan positif 30,0%, ulasan negatif 59,5%, dan ulasan netral 10,5%. Hasil analisis sentimen pada penelitian ini menunjukkan bahwa aplikasi TikTok memiliki kecenderungan sentimen negatif pada saat data ulasan diambil.