Bidirectional GRU dengan attention mechanism pada analisis sentimen PLN Mobile

Rohman, Moh. Ainur, Suhartono, Suhartono and Chamidy, Totok (2023) Bidirectional GRU dengan attention mechanism pada analisis sentimen PLN Mobile. Techno.Com: Jurnal Teknologi Informasi, 22 (2). pp. 358-372. ISSN 23562579

Preview

Text 15570.pdf - Published Version Available under License Creative Commons Attribution. Download (539kB) | Preview

Abstract

PLN Mobile adalah aplikasi ponsel customer self-service yang terintegrasi dengan Aplikasi Pengaduan dan Keluhan Pelanggan (APKT) dan Aplikasi Pelayanan Pelanggan Terpusat (AP2T). Mulai awal tahun 2021 sampai sekarang PLN menggencarkan sosialisasi PLN Mobile pada masyarakat sehingga jumlah ulasan PLN Mobile pada google playstore meningkat drastis. Untuk mengetahui kepuasan pelanggan tidak bisa hanya dengan melihat dan menganalisis dari kolom ulasan PLN Mobile di google playstore, hal ini dikarenakan data ulasan berbentuk tidak terstruktur. Untuk mengatasi masalah ini dibutuhkan teknik khusus yaitu analisis sentimen. Penelitian ini bertujuan untuk mengusulkan arsitektur analisis sentimen untuk mengatasi ketidakmampuan algoritma deep learning seperti LSTM dan GRU dalam menangkap informasi penting. Arsitektur yang diusulkan yaitu mengkombinasikan Bidirectional GRU (BiGRU) dengan attention mechanism menggunakan word2vec sebagai word embedding. Attention mechanism digunakan untuk menangkap kata yang penting sehingga arsitektur tersebut dapat memahami informasi yang penting. Kemudian, arsitektur yang diusulkan dilakukan perbandingan dengan metode CNN, CNN-GRU, CNN-LSTM, CNN-BiGRU, CNN-BiLSTM dengan menggunakan data ulasan PLN Mobile. Hasil eksperimen menunjukkan bahwa arsitektur analisis sentimen yang diusulkan memiliki akurasi dan f1-score yang lebih tinggi.

Item Type:	Journal Article
Additional Information:	Terakreditasi Sinta 3
Keywords:	analisis sentimen; attention mechanism; BiGRU; PLN Mobile; Word2vec
Subjects:	08 INFORMATION AND COMPUTING SCIENCES > 0899 Other Information and Computing Sciences > 089999 Information and Computing Sciences not elsewhere classified
Divisions:	Faculty of Technology > Department of Informatics Engineering
Depositing User:	Totok Chamidy
Date Deposited:	21 Sep 2023 08:24

Downloads

Origin of downloads

Actions (login required)

View Item