eprintid: 33163
rev_number: 18
eprint_status: archive
userid: 12
dir: disk0/00/03/31/63
datestamp: 2026-10-06 03:08:46
lastmod: 2026-10-06 03:08:46
status_changed: 2026-10-06 03:08:46
type: thesis
metadata_visibility: show
creators_name: Yudharistya, Romansa
creators_nim: 20.11.3395
contributors_name: Yaqin, Ainul
corp_creators: Universitas AMIKOM Yogyakarta
title: ANALISIS SENTIMEN REVIEW PENGGUNA TERHADAP
APLIKASI RUANG GURU PADA PLAY STORE 
MENGGUNAKAN ALGORITMA BERT DENGAN METODE
NLP
ispublished: pub
subjects: 000.000.000A
subjects: 000.000.006
divisions: if
full_text_status: restricted
keywords: Ruangguru, BERT, Sentiment Classification, Customer Review, NLP, Klasifikasi Sentimen.
abstract: Ruangguru merupakan perusahaan teknologi terbesar di Indonesia yang
berfokus pada layanan berbasis pendidikan. Ruangguru telah memiliki lebih dari
22.000.000 pengguna baik didalam App Store maupun Play Store serta mengelola
lebih dari 300.000 guru yang menawarkan jasa lebih dari 100 bidang pelajaran.
Ruangguru telah dipercaya untuk bermitra dengan 32 Pemerintah Provinsi dan 326
Pemerintah Kota dan Kabupaten di Indonesia. Sehubungan dengan kepopuleran
aplikasi Ruangguru beragam reaksi dan tanggapan positif maupun negatif dari
pengguna(masyarakat). Tanggapan ini pun dilontarkan baik didalam situs
Ruangguru dan Play Store atau App Store. Maka dari itu perlu dilakukan analisis
customer review pada aplikasi Ruangguru pada Play Store untuk mengukur
bagaimana respon masyarakat terhadap Ruangguru. Algoritma untuk penelitian ini
menggunakan BERT dengan metode NLP, dengan klasifikasi sentimen positif,
netral, dan negatif. Dengan dataset awal sebanyak 5001 data dan setelah di
balancing menjadi 8493 data, rasio pembagian 80:10:10 untuk latih, validasi, dan
uji, serta hyperparameter batch size 32, optimizer AdamW dengan learning rate
2e-6, dan 20 epoch. Hasil penelitian ini dengan model BERT menghasilkan akurasi
sebesar 91%. Model BERT dalam mengklasifikasikan menunjukkan precision,
recall, dan F1-score rata-rata makro sebesar 0.91. Kinerja untuk kelas negatif dan
netral kuat, dengan precision dan recall masing-masing di atas 88%, sementara
kelas positif memiliki precision tinggi (94%) tetapi recall lebih rendah (85%),
menunjukkan beberapa sampel positif tidak terdeteksi.
date: 2025-08-11
date_type: published
institution: Universitas AMIKOM Yogyakarta
department: Fakultas Ilmu Komputer
thesis_type: bachelor
thesis_name: skripsi
citation:   Yudharistya, Romansa  (2025) ANALISIS SENTIMEN REVIEW PENGGUNA TERHADAP APLIKASI RUANG GURU PADA PLAY STORE MENGGUNAKAN ALGORITMA BERT DENGAN METODE NLP.  S1 - Sarjana thesis, Universitas AMIKOM Yogyakarta.   
document_url: https://eprints.amikom.ac.id/id/eprint/33163/1/COVER.pdf
document_url: https://eprints.amikom.ac.id/id/eprint/33163/2/BAB%20I.pdf
document_url: https://eprints.amikom.ac.id/id/eprint/33163/3/BAB%20II.pdf
document_url: https://eprints.amikom.ac.id/id/eprint/33163/4/BAB%20III.pdf
document_url: https://eprints.amikom.ac.id/id/eprint/33163/5/BAB%20IV.pdf
document_url: https://eprints.amikom.ac.id/id/eprint/33163/6/BAB%20V.pdf
document_url: https://eprints.amikom.ac.id/id/eprint/33163/7/Daftar%20Pustaka.pdf
document_url: https://eprints.amikom.ac.id/id/eprint/33163/8/Sourcecode%20-%2020.11.3395.zip
document_url: https://eprints.amikom.ac.id/id/eprint/33163/9/Publikasi.pdf