ANALISIS SENTIMEN ULASAN PENGGUNA APLIKASI MYPERTAMINA MENGGUNAKAN METODE LONG SHORT-TERM MEMORY (LSTM) - Saputra, Ilham; Rahmaddeni, Rahmaddeni; Rahmi, Rahmi; Satria, Riyan; Anderson, Ranap (Institut Penelitian Matematika, Komputer, Keperawatan, Pendidikan dan Ekonomi (IPM2KPE), 2025)
Aplikasi MyPertamina menghasilkan volume ulasan pengguna yang besar di Google Play Store, menjadikannya sumber wawasan yang krusial namun tidak efisien jika dianalisis secara manual. Penelitian ini membangun sebuah model analisis sentimen otomatis menggunakan metode deep learning dengan arsitektur Long Short-Term Memory (LSTM). Data ulasan yang dikumpulkan menggunakan teknik scrapping data dilakukan tahap preprocessing untuk memberikan data yang bersih, lalu model diuji dan menunjukkan performa yang sangat baik dengan akurasi mencapai 80%. Hasil analisis mengidentifikasi sentimen negatif didominasi oleh keluhan teknis seperti 'error' dan 'susah login', sedangkan sentimen positif menyoroti manfaat aplikasi yang 'membantu' dan 'praktis'. Penelitian ini membuktikan bahwa model yang dibangun efektif dalam menyediakan masukan strategis yang dapat ditindaklanjuti oleh PT Pertamina untuk meningkatkan kualitas layanan dan kepuasan pengguna