Perpustakaan Digital ITB

PT Mid Solusi Nusantara atau Mekari merupakan perusahaan Software-as-a-Service (SaaS) dengan visi “Menjadi solusi akselerasi perkembangan pilihan dan dipercaya lebih dari 1 juta bisnis dan 10 juta profesional di Indonesia”. Ulasan yang diterima tim marketing saat ini hanya didapatkan dari tim HR client dan juga penggunaan platform analisis teks yang membatasi penggunaan kanal lain dalam pengolahan teks menimbulkan celah tidak didapatkannya ulasan representatif secara populasi pengguna aplikasi Talenta. Maka dari itu, penelitian ini bertujuan untuk memperoleh sistem untuk melakukan penarikan data ulasan dan analisis teks berupa analisis sentimen terhadap ulasan aplikasi Talenta. Perancangan solusi dilakukan dengan mengacu pada teknik text mining dengan metodologi CRISP-DM. Hasil dari penelitian ini berupa model dan prototipe. Pembuatan model dilakukan dengan dua algoritma yaitu Support Vector Machine (SVM) dan Bidirectional Encoder Representation from Transformers (BERT). Data yang digunakan dalam pelatihan model diambil dari ulasan pengguna aplikasi Talenta di google play store dengan data sebanyak 5459 ulasan. Klasifikasi sentimen yang digunakan pada penelitian ini adalah positif dan negatif. Dihasilkan model SVM dengan akurasi sebesar 91,31% dan model BERT dengan akurasi sebesar 93,84%. Berdasarkan hasil evaluasi kinerja model terpilih BERT yang akan digunakan sebagai basis prototipe. Prototipe aplikasi dirancang untuk memudahkan pengguna mengambil data ulasan dan mengolah data teks. Prototipe terdiri dari tiga menu utama, yaitu google play scraper, bulk, dan sentiment analysis. Prototipe dirancang untuk melakukan fungsi – fungsi yaitu (1) menarik data ulasan pengguna aplikasi Talenta, (2) melakukan analisis teks terhadap data teks selain data ulasan, (3) melakukan visualisasi terhadap teks dalam bentuk frekuensi kata dan N-gram, (4) melakukan klasifikasi sentimen terhadap data teks, dan (5) melakukan visualisasi terhadap hasil klasifikasi sentimen dalam bentuk frekuensi kata untuk sentimen positif dan negatif.