Layanan penulisan ilmiah yang disediakan oleh Perpustakaan Universitas Gunadarma
ANALISIS SENTIMEN TERHADAP ULASAN APLIKASI IPUSNAS PADA GOOGLE PLAYSTORE DENGAN ALGORITMA BIDIRECTIONAL ENCODER REPRESENTATION FROM TRANSFORMER (BERT)
ABSTRAKSI :
Penelitian ini menyelidiki penerapan Bidirectional Encoder Representations of Transformers (BERT) pada natural language processing dengan menggunakan data ulasan pada Google Play Store di aplikasi iPusnas. BERT adalah arsitektur konverter inovatif yang telah membawa kemajuan signifikan dalam berbagai tugas pemahaman teks. Tujuan utama dari penelitian ini adalah untuk mendeskripsikan penggunaan BERT dalam konteks analisis opini terhadap teks berbahasa Indonesia. Pendekatan ini melibatkan tahapan pra-pemrosesan data seperti pembersihan, tokenisasi, dan normalisasi, diikuti oleh pelatihan model BERT pada data pelatihan iPusnas. Hasil percobaan menunjukkan bahwa metode BERT dapat membuat representasi multifaset dan meningkatkan klasifikasi emosi dalam teks. Hasil ini memberikan wawasan penting tentang potensi penggunaan BERT dalam tugas pemrosesan bahasa alami dalam konteks Indonesia. Terlepas dari tantangan dan kompleksitas yang terlibat dalam penerapan BERT, penelitian ini memberikan pemahaman yang lebih dalam tentang keuntungan dan keterbatasan metode tersebut, membuka jalan untuk pengembangan lebih lanjut model pemrosesan bahasa yang lebih canggih dan adaptif.