Analisis Ulasan E-commerce Menggunakan Fine Grained Sentiment Analysist dan Convolutional Neural Network - Harun, Rusni; Razak, Mashur; Jalil, Abdul (UNIVERSITAS RAHARJA, 2025)
Beragam ulasan dan komentar dari konsumen Aplikasi e-Commerce seringkali ditinggalkan pada kolom komentar merupakan pengalaman mereka saat mengadakan transaksi jual beli pada platform e-commerce dari yang sangat positif hingga sangat negatif dapat memberikan informasi berharga tentang kepuasan atau ketidakpuasan pelanggan. Ulasan seringkali di tulis dalam bahasa alami yang tidak terstruktur sehingga sulit dianalisis secara manual karena dalam skala besar. Penelitian ini dilakukan untuk menganalisis ulasan pada aplikasi e-commerce platform Bukalapak dan Tokopedia menggunakan metode Fine Grained Sentiment Analysis dan Convolutional Neural Network dengan 1000 dataset yang di scrawling dari google play store menggunakan google colab sebagai toolsnya. Penelitian ini bertujuan untuk memberikan informasi bagi perusahaan dari analisis sentimen yang diperoleh sehingga dapat merespons dengan cepat terhadap umpan balik pelanggan, dan kemudian bisa meningkatkan kualitas layanan, dan mengoptimalkan pengalaman belanja secara online. Penelitian ini menggunakan 5 kelas sentimen yaitu : sangat positif, positif, sangat negatif, negatif dan netral. Dari hasil eksperimen yang telah dilakukan hasil akurasi yang diperoleh dari aplikasi e commerce Tokopedia dengan epoch 10, 20, 40, 60, 80, 100 adalah 62.50 %, 59.26 %, 57.58 %, 48.39%, 51.85%, 65.62%, pada aplikasi Bukalapak adalah 62.50 %, 55.17 %, 62.86 %, 50.00%, 75.00%, 51.72%.