(untitled) (EPISTEMEUS, 2026)
Analisis sentimen pada ulasan aplikasi merupakan mekanisme krusial bagi pengembang untuk memahami umpan balik pengguna. Namun, data ulasan aplikasi seringkali bersifat imbalanced, di mana ulasan dengan sentimen "Netral" atau "Campuran" menjadi minoritas dibandingkan sentimen ekstrem. Hal ini menyebabkan metode klasifikasi tradisional seperti Term Frequency-Inverse Document Frequency (TF-IDF) kesulitan dalam menangkap nuansa kontekstual pada kalimat yang kompleks. Penelitian ini bertujuan untuk membandingkan kinerja model Deep Learning berbasis Transformer, yakni IndoBERT, dengan metode TF-IDF dalam melakukan klasifikasi sentimen ulasan ChatGPT pada platform Google Play Store. Fokus utama penelitian ini adalah menangani masalah ketimpangan data melalui teknik pra-pemrosesan lanjutan seperti anotasi hibrida (hybrid annotation) dan metode penyeimbangan data (resampling). Hasil penelitian diharapkan dapat menunjukkan bahwa penggunaan IndoBERT dengan teknik penyeimbangan data mampu memberikan akurasi yang lebih tinggi dalam mendeteksi sentimen netral dibandingkan dengan pendekatan TF-IDF konvensional, serta memberikan pemahaman yang lebih dalam mengenai pola kepuasan pengguna terhadap aplikasi ChatGPT.