@misc{eprints71671,
           month = {Mei},
           title = {KLASIFIKASI PENILAIAN PRODUK NUTRIMAX FOOD SUPPLEMENT
MENGGUNAKAN METODE HYBRID CONVOLUTIONAL NEURAL
NETWORK (CNN) - LONG SHORT TERM MEMORY (LSTM)},
          author = {Zulfa Riswinda  Azzahra },
         address = { UNIVERSITAS LAMPUNG },
       publisher = {FAKULTAS MATEMATIKA DAN ILMU PENGETAHUAN ALAM},
            year = {2023},
             url = {http://digilib.unila.ac.id/71671/},
        abstract = {Nutrimax food supplement merupakan salah satu perusahaan produksi vitamin dan
obat-obatan yang memiliki rating penilaian 4.9 di e-commerce Shopee. Penilaian
produk atau ulasan menjadi pertimbangan saat memutuskan untuk membeli produk
secara online. Konsumen memperhatikan ulasan pembeli sebelumnya untuk
mengurangi risiko pembelian. Ulasan konsumen merupakan opini berupa teks dan
rating 1-5. Penelitian ini bertujuan untuk mengkaji performa klasisifikasi penilaian
produk Nutrimax food supplement dengan nilai akurasi, presisi, recall, dan f1-score
menggunakan metode hybrid CNN-LSTM. CNN dan LSTM adalah dua metode
populer yang digunakan untuk menyelesaikan masalah klasifikasi teks. CNN
memiliki kelebihan dalam proses ekstraksi fitur atau mengambil fitur di dalam
dokumen teks, sedangkan LSTM memiliki kelebihan untuk memproses keterkaitan
antar konteks di dalam teks dan dapat menyimpan informasi dalam jangka waktu
panjang. Oleh karena itu, dikombinasikan metode hybrid CNN dan LSTM untuk
memperoleh kelebihan masing-masing metode, diperoleh nilai akurasi hybrid
CNN-LSTM sebesar 0.994, presisi sebesar 0.994, recall 1.00, dan f1-score 0.996.
Kata Kunci : Nutrimax Food Supplement, Klasifikasi, CNN, LSTM, Hybrid CNNLSTM}
}