Implementasi Long Short-Term Memory (LSTM) dan Word Embedding Model pada Analisis Sentimen Layanan Uang Elektronik Ovo dan Link Aja
Abstract
Penelitian Implementasi LSTM (Long Short – Term Memory) dan Word Embedding ini bertujuan untuk menganalisis sentimen pelanggan terhadap layanan uang elektronik OVO dan Link Aja menggunakan teknik pemrosesan bahasa alami. Dari presentase dan visualisasi menggunakan Teknik LSTM dan Word Embedding, OVO memiliki ulasan negatif sebanyak 91% dan ulasan positif sebanyak 9% dari 1720 data ulasan. Dan nilai akurasi yang diperoleh adalah 83%, akurasi hasil validasi 79% dan akurasi hasil testing sebesar 79% juga serta presentase Recall, Precission dan F1-Measure masing – masing berkisar antara 67% - 84%. Dari hasil presentase tersebut OVO memiliki kesan yang negatif menurut para konsumen pada kategori transaksi dan disusul oleh kategori akun. Sedangkan Link Aja dengan menggunakan Teknik LSTM dan Word Embedding dan memiliki ulasan negatif 82% dan ulasan positif sebesar 18% ulasan positif dari total seluruh ulasan yang berjumlah 1580 data. Nilai akurasi yang diperoleh adalah 84%, akurasi hasil validasi 79% dan akurasi hasil testing sebesar 76% serta presentase Recall, Precission dan F1-Measure masing – masing berkisar antara 67% - 84%. Dari hasil presentase tersebut Link Aja memiliki kesan yang negatif menurut para konsumen pada kategori transaksi disusul oleh kategori akun sama halnya dengan aplikasi Ovo.
References
Alshingiti, Z., Alaqel, R., Al-Muhtadi, J., Haq, Q. E. U., Saleem, K., & Faheem, M. H. (2023). A Deep Learning-Based Phishing Detection System Using CNN, LSTM, and LSTM-CNN. Electronics (Switzerland), 12(1). https://doi.org/10.3390/electronics12010232
Angelica, L., & Soebiantoro, U. (2022). Analisa menggunakan dompet digital. JURNAL MANAJEMEN, 14(2). https://doi.org/10.30872/jmmn.v14i2.11209
Awwaabiin, S. (2021). Studi Literatur: Pengertian, Ciri-Ciri, dan Teknik Pengumpulan Datanya. In Https://Penerbitdeepublish.Com/Studi-Literatur.
Azizah Mutiara, V. (2020). Teknologi Informasi Komunikasi dan Perkembangannya. Teknologi Informasi Komunikasi Dan Perkembangannya, 1(Perkembangan pada TIK).
Febiyanti, A. M. (2021). Efektivitas Sosial Media Sebagai Media Pemasaran Digital. Efektifitas Social Media Sebagai Media Pemasaran Digital, Juni.
Khairudin, M., Sukendar, A., & Somantri, A. (2023). ANALISIS SENTIMEN FILM DI TWITTER MENGGUNAKAN METODE SUPPORT VECTOR MACHINE. Jurnal Sains Dan Sistem Teknologi Informasi, 5(1). https://doi.org/10.59811/sandi.v5i1.47
Kurniasari, I. (2020). ANALISIS SENTIMEN KOMENTAR FACEBOOK BERBASIS LEXICON DAN SUPPORT VECTOR MACHINE. SAINTEKBU, 12(2). https://doi.org/10.32764/saintekbu.v12i2.855
Kurniasari, I., Kusrini, K., & Fatta, H. Al. (2021). Analysis of Public Opinion Senti-ment on Instagram regarding Covid-19 with SVM. JTECS : Jurnal Sistem Tele-komunikasi Elektronika Sistem Kontrol Power Sistem Dan Komputer, 1(1). https://doi.org/10.32503/jtecs.v1i1.1416
Kustiawan, W., Balqis, F. D., Wulandari, L., Siregar, R. H., Simbolon, M. B., Pandi-angan, H. E., & Prawira, Y. B. (2022). Media Sosial Sebagai Media Penyiaran. JURNAL EDUKASI NONFORMAL, 3(2).
Mufidah, F. S., Winarno, S., Alzami, F., Udayanti, E. D., & Sani, R. R. (2022). Analisis Sentimen Masyarakat Terhadap Layanan Shopeefood Melalui Media Sosial Twit-ter Dengan Algoritma Naïve Bayes Classifier. JOINS (Journal of Information System), 7(1). https://doi.org/10.33633/joins.v7i1.5883
Novita, H. Y., Nurhadryani, Y., & Wahjuni, S. (2021). Analisis Penerapan Teknologi Informasi dalam Mendukung Pengembangan Local E-Government. Jurnal Penelitian Pos Dan Informatika, 11(1). https://doi.org/10.17933/jppi.v11i1.265
Permatahati, I. P., & Djamaris, A. R. A. (2021). Perbandingan Loyalitas Pelanggan Pengguna Top 5 Aplikasi Dompet Digital (Shopee Pay, OVO, DANA, Go-Pay, dan Link Aja) (Studi Kasus Pada Pengguna di Jabodetabek). Journal of Entre-preneurship, Management and Industry (JEMI), 4(2). https://doi.org/10.36782/jemi.v4i2.2200
Roy, S. S., Awad, A. I., Amare, L. A., Erkihun, M. T., & Anas, M. (2022). Multimodel Phishing URL Detection Using LSTM, Bidirectional LSTM, and GRU Models. Future Internet, 14(11). https://doi.org/10.3390/fi14110340
Sherstinsky, A. (2020). Fundamentals of Recurrent Neural Network (RNN) and Long Short-Term Memory (LSTM) network. Physica D: Nonlinear Phenomena, 404. https://doi.org/10.1016/j.physd.2019.132306
Sivia, S. A., & Soleha. (2022). Penerapan Ekonomi Digital Dalam Meningkatkan Pen-dapatan Pelaku UMKM Kabupaten Rejang Lebong. Journal of IEB (Islamic Eco-nomics and Business), 1(2).
Copyright (c) 2023 INFORMASI (Jurnal Informatika dan Sistem Informasi)
This work is licensed under a Creative Commons Attribution 4.0 International License.
Tanggunjawab Penulis
- Penulis menyajikan artikel penelitian atau hasil pemikiran secara jelas, jujur, dan tanpa plagiarisme.
- Penulis harus menunjukkan rujukan dari pendapat dan karya orang lain yang dikutip.
- Penulis bertanggungjawab atas konfirmasi yang diajukan atas artikel yang telah ditulis.
- Penulis harus menulis artikel secara etis, jujur, dan bertanggungjawab, sesuai dengan peraturan penulisan ilmiah yang berlaku.
- Penulis tidak keberatan jika artikel mengalami penyuntingan tanpa mengubah substansi
