Analisis Sentimen Ulasan dan Rating Pengguna Peduli Lindungi pada Google Playstore dengan Algoritma SVM, Naive Bayes dan K-NN

Nico Fernaldy, Reyhan (2022) Analisis Sentimen Ulasan dan Rating Pengguna Peduli Lindungi pada Google Playstore dengan Algoritma SVM, Naive Bayes dan K-NN. Bachelor Thesis thesis, Universitas Multimedia Nusantara.

	Text HALAMAN_AWAL.pdf Restricted to Registered users only Available under License Creative Commons Attribution Non-commercial Share Alike. Download (1MB)
Preview	Text DAFTAR_PUSTAKA.pdf Available under License Creative Commons Attribution Non-commercial Share Alike. Download (789kB) | Preview
Preview	Text BAB_I.pdf Available under License Creative Commons Attribution Non-commercial Share Alike. Download (854kB) | Preview
Preview	Text BAB_II.pdf Available under License Creative Commons Attribution Non-commercial Share Alike. Download (1MB) | Preview
Preview	Text BAB_III.pdf Available under License Creative Commons Attribution Non-commercial Share Alike. Download (914kB) | Preview
	Text BAB_IV.pdf Restricted to Registered users only Available under License Creative Commons Attribution Non-commercial Share Alike. Download (2MB)
Preview	Text BAB_V.pdf Available under License Creative Commons Attribution Non-commercial Share Alike. Download (663kB) | Preview
	Text LAMPIRAN.pdf Restricted to Registered users only Available under License Creative Commons Attribution Non-commercial Share Alike. Download (2MB)

Abstract

Pada 11 Maret 2020, Organisasi Kesehatan Dunia (WHO) telah resmi menyatakan wabah virus corona atau 2019 coronavirus disease (Covid-19) sebagai pandemi global. Di Indonesia sendiri Pemerintah telah memberi laporan kasus Covid-19 yang kembali meningkat dipertengahan tahun 2021. Dengan adanya kasus tersebut Pemerintah bersama pengembang aplikasi terus melakukan inovasi dalam hal untuk memonitor kasus penyebaran Covid-19. PeduliLindungi adalah aplikasi dengan mengandalkan seseorang untuk saling berbagi data lokasi saat bepergian sehingga riwayat kontak dengan pasien COVID-19 dapat terlacak. Tujuan dari penelitian ini adalah untuk mendapatkan hasil klasifikasi terbaik dari ketiga metode perbandingan Support Vector Machine, Naïve Bayes dan K-Nearest Neighbor. Dan juga peneliti membandingkan hasil klasifikasi dari data Rating dan Review. Dengan ada analisis pengembang mendapatkan bahan evaluasi dalam hal membantu pengembangan aplikasi PeduliLindungi menggunakan proses klasifikasi data dari Rating dan Review Google Playstore menggunakan tools Rapid Miner. Hasil yang didapat Nilai akurasi dari algoritma SVM adalah 89,39% untuk data Rating objek dan 73,07% untuk data Review, kemudian untuk algoritma Naive Bayes kedua menghasilkan akurasi sebesar 68,46% untuk data objek Rating dan 52,72% untuk data Review, terakhir algoritma K-NN yang menghasilkan akurasi sebesar 99,81% untuk objek data Rating dan 77,08% untuk data yang mengambil objek data Review. Dari hasil penelitian ini ditemukan pengguna aplikasi ini masih memberikan review negatif daripada review positif dengan perbandingan 7.684 untuk sentimen negatif dan 1.287 untuk sentimen positif.

Item Type:	Thesis (Bachelor Thesis)
Keywords:	Analisa Sentimen, K-Nearest Neighbor, Knowledge Discovery In Databases, Naive Bayes, Support Vector Machine vii Analisis Sentimen Ulasan..., Reyhan Nico Fernaldy, Universitas Multimedia Nusantara
Divisions:	Faculty of Engineering & Informatics > Information System
SWORD Depositor:	Administrator UMN Library
Depositing User:	Administrator UMN Library
Date Deposited:	17 Nov 2022 05:45
Last Modified:	17 Nov 2022 05:46
URI:	https://kc.umn.ac.id/id/eprint/19844

Actions (login required)

View Item