Di tengah wabah virus Covid-19, masalah penggunaan obat-obatan kembali muncul dan terus mewabah di seluruh populasi dunia. Kabar baru datang dari Amerika ketika para remaja mengalami kecanduan dan overdosis akibat obat palsu yang diproduksi oleh orang yang tidak bertanggung jawab. Selama ini berbagai masalah penggunaan obat-obatan menjadi hal yang biasa di masyarakat. Diantaranya adalah kurangnya pemahaman tentang penggunaan obat yang tepat dan bijak, penyalahgunaan obat bebas, dan kurangnya pemahaman tentang penyimpanan dan pembuangan obat yang benar. Proposal ini berupaya mendanai proyek Analisis Sentimen untuk memahami persepsi dan pengalaman konsumen dengan obat tertentu. Penelitian yang diusulkan akan menggunakan Natrual Languange Processing (NLP) danDeep Learning untuk menganalisis ulasan pelanggan online dan kumpulan data umpan balik, dengan tujuan mengidentifikasi tren sentimen konsumen terhadap obat tersebut. Data yang dikumpulkan akan digunakan untuk menginformasikan pengembangan produk dan strategi pemasaran di masa depan, serta meningkatkan hasil pasien dengan mengatasi sentimen dan umpan balik negatif. Dengan penelitian yang diusulkan, kami berencana untuk mempekerjakan tim ahli di bidang NLP, pembelajaran mesin, dan analisis sentimen, serta memperoleh model terbaik dan sumber daya yang diperlukan untuk melakukan penelitian mendalam ini.

Obat-obatan, Analisis Sentimen, Deep Learning, NLP

• Ajeng Wulandari, S.Kom., M.Kom.

• Noviyanti Tri Maretta Sagala, S.TI, M.Sc

• Kartika Purwandari, S.Kom., M.Sc.