Layanan penulisan ilmiah yang disediakan oleh Perpustakaan Universitas Gunadarma
Analisis Sentimen Terhadap Aplikasi Segari Berdasarkan Ulasan Pada Google Play Dengan Metode Bidirectional Encoder Representation from Transformers (BERT)
ABSTRAKSI :
Layanan belanja quick commerce (online kilat) menawarkan kenyamanan dengan proses pemesanan yang dapat dilakukan tanpa dibatasi oleh waktu dan tempat. Selain itu proses pengiriman yang lebih singkat menjadi salah satu daya tarik dari layanan belanja quick commerce (online kilat). Quick commerce merupakan model bisnis khusus yang mana produk pada umumnya diantarkan dalam waktu 10-30 menit setelah pemesanan. Penelitian ini bertujuan untuk menganalisis sentimen terhadap pengguna sebuah aplikasi quick commerce yaitu Segari. Dalam konteks aplikasi Segari yang memiliki banyak ulasan dari pengguna, diperlukan sistem yang mampu menganalisis dan mengelompokkan ulasan-ulasan ini melalui proses analisis sentimen. Analisis sentimen, juga dikenal sebagai opinion mining, merupakan studi komputasional yang bertujuan untuk mengenali serta menggambarkan opini, sentimen, sikap, emosi, penilaian, atau pandangan yang terungkap dalam teks. Untuk melaksanakan tugas klasifikasi analisis sentimen ini, digunakan metode Bidirectional Encoder Representations from Transformers (BERT). Dataset yang digunakan diperoleh melalui teknik web scraping pada ulasan yang terdapat di Google Play Store. Dataset yang digunakan melalui tahap pre-processing yang terdiri dari case folding, data cleaning, tokenisasi dan normalisasi. Hyperparameter yang digunakan pada penelitian ini adalah learning rate 3e-5, epoch 5, dan batch size 32. Hasil akurasi yang didapatkan melalui penelitian ini sebesar 89%. Dengan akurasi nilai precision positif 91%, negatif 83%, dan netral 69%.