ANALISIS SENTIMEN APLIKASI IFLIX DI GOOGLE PLAY STORE MENGGUNAKAN ALGORITMA INDOBERT

Menonton adalah aktivitas visual melalui media seperti televisi, film, atau platform digital. Dalam konteks hiburan, menonton dapat memberikan pengalaman yang bervariasi, baik untuk hiburan, informasi, maupun edukasi. Iflix merupakan salah satu platform Video on Demand (VOD) yang menyediakan berbagai jenis konten, termasuk film dan serial televisi. Namun, meskipun cukup dikenal, penggunaan Iflix di Indonesia masih rendah dibandingkan pesaing seperti Netflix, Disney+, dan YouTube, dengan hanya 15% pengguna. Faktor-faktor seperti kualitas konten dan strategi pemasaran dianggap sebagai penyebab utama kurangnya popularitas Iflix. Selain itu, ulasan pengguna sering kali mengeluhkan masalah teknis dan kurangnya variasi konten, yang berdampak pada citra platform di mata konsumen.Penelitian ini bertujuan untuk menganalisis sentimen ulasan pengguna Iflix menggunakan model IndoBERT, sebuah model bahasa berbasis Transformer yang dirancang khusus untuk bahasa Indonesia. Dengan menggunakan dataset yang terdiri dari 25.758 ulasan pengguna, IndoBERT mampu mengklasifikasikan sentimen ke dalam kategori positive, negative, dan neutral. Hasil penelitian menunjukkan bahwa model IndoBERT mencapai accuracy hingga 93% selama proses training dan accuracy validasi sebesar 90%, menandakan performa yang kuat dalam mengklasifikasikan sentimen. Hasil ini mengindikasikan potensi besar penggunaan model berbasis Transformer untuk analisis sentimen ulasan dalam bahasa Indonesia.