Anggana, Arvin (2020) Analisis Sentimen Terhadap Pelayanan Mass Rapid Transit pada Aplikasi Instagram. Bachelor Thesis thesis, Universitas Multimedia Nusantara.
|
PDF
HALAMAN_AWAL.pdf Download (569kB) | Preview |
|
|
PDF
DAFTAR_PUSTAKA.pdf Download (140kB) | Preview |
|
|
PDF
BAB_I.pdf Download (127kB) | Preview |
|
|
PDF
BAB_II.pdf Download (152kB) | Preview |
|
|
PDF
BAB_III.pdf Download (174kB) | Preview |
|
![]() |
PDF
BAB_IV.pdf Restricted to Registered users only Download (1MB) |
|
|
PDF
BAB_V.pdf Download (70kB) | Preview |
|
|
PDF
LAMPIRAN.pdf Download (604kB) | Preview |
Abstract
Oleh: Arvin Anggana Analisis sentimen merupakan pengolahan data tekstual yang berasal dari opini manusia, untuk mengungkapkan hal â hal yang menarik ataupun tidak menarik yang digunakan untuk mencari informasi didalamnya. Penelitian ini memiliki tujuan untuk menentukan opini masyarakat terhadap pelayanan transportasi MRT, seperti contohnya keamanan, kebersihan, dan pelayanan lainnya. Data yang diperoleh untuk penelitian ini berasal dari aplikasi Instagram dengan mengambil komentar setiap 500 post terakhir yang dilakukan oleh akun @mrtjkt dengan periode 30 Desember 2018 hingga 29 Februari 2020. Metode yang digunakan dalam penelitian ini adalah text mining, dengan 2 (dua) algoritma yang digunakan untuk mengukur akurasi pada setiap sentimen yang ada. 2(dua) algoritma tersebut adalah algoritma support vector machine yang digunakan sebagai algoritma utama pada penelitian ini, dan algoritma naïve bayes yang digunakan untuk menjadi pembanding algoritma support vector machine. Klasifikasi sentimen tersebut dibagi menjadi 3 yaitu positif, netral, dan negatif. Pada penelitian ini menggunakan aplikasi R Studio yang digunakan untuk mengolah data menjadi data sentimen. Selain itu aplikasi lainnya yang digunakan adalah tableau yang digunakan untuk membuat sebuah dashboard yang digunakan untuk memberikan informasi mengenai sentimen pengguna MRT terhadap pelayan yang diberikan.
Item Type: | Thesis (Bachelor Thesis) |
---|---|
Uncontrolled Keywords: | analisis sentimen, naïve bayes, support vector machine, R, tableau, dashboard |
Subjects: | T Technology > T Technology (General) > T55 Industrial engineering. Management engineering > T70 Information System |
Divisions: | Fakultas Teknik Informatika > Program Studi Sistem Informasi |
SWORD Depositor: | mr admin umn |
Depositing User: | mr admin umn |
Date Deposited: | 04 Dec 2020 17:32 |
Last Modified: | 04 Dec 2020 17:32 |
URI: | http://kc.umn.ac.id/id/eprint/14652 |
Actions (login required)
![]() |
View Item |