Analisis Sentimen Ulasan Fitur Music Aplikasi Instagram Pada Google Play Store Menggunakan Metode Convolutional Neural Network (CNN) - Arolina Rinardi; Christian Sri Kusuma Aditya; Didih Rizki Chandranegara (Universitas Muhammadiyah Malang, 2024)
Aplikasi Instagram merupakan sebuah medsos (media social) untuk berkomunikasi dari berbagai kalangan yang memiliki banyak fitur, khususnya fitur music. Pengguna berhak untuk menuangkan kritik ataupun saran dalam bentuk ulasan teks berkaitan cara kerja aplikasi Instagram pada Google Play Store. Dari masalah tersebut dapat dirumuskan masalah mengidentifikasi ulasan tentang fitur music Aplikasi Instagram yang mengandung sentiment negatif dan positif yang diambil pada Google Play Store dengan Teknik web screpping. Ulasan yang diambil untuk menjadi sebuat dataset sejumlah 2.260. Dataset dikumpulkan dan dilakukan pemberian label secara manual sejumlah 2.042 data negatif dan 218 data positif. Selain itu, penelitian ini bertujuan untuk mengukur perfoma model dengan menggunakan metode Convolutional Neural Network (CNN). Mengukur Tingkat performa model dengan menggunakan 2 percobaan yang masing-masing memiliki 2 skenario model. Hal yang membedakan kedua percobaan terletak pada hyperparameter yang digunakan pada model. Percobaan pertama scenario pertama memiliki nilai filters 32,16,8 dan scenario kedua 256,128,32 menggunakan nilai 32 sebagai nilai random state (K-Fold), 50 epoch dan 20 batch size. Percobaan kedua scenario pertama memiliki nilai filters 64,32,16 dan 128,64,32 untuk nilai filters scenario kedua, nilai 42 random state (K-Fold), 80 epoch dan 32 batch size. Hasil percobaan pertama model pertama dan kedua yaitu 93% dan 92%, sedangkan percobaan kedua model pertama dan kedua yaitu 97% dan 95%.