Analisis Sentimen Ulasan Aplikasi M-Paspor pada Google Play Store Menggunakan Metode Multinomial Naive Bayes

Luthfi Fajri Martanto, Muhammad (2023) Analisis Sentimen Ulasan Aplikasi M-Paspor pada Google Play Store Menggunakan Metode Multinomial Naive Bayes. Bachelor Thesis thesis, Universitas Multimedia Nusantara.

	PDF HALAMAN_AWAL.pdf Download (106MB)
	PDF BAB_I.pdf Download (261kB)
	PDF BAB_II.pdf Download (340kB)
	PDF BAB_III.pdf Download (463kB)
	PDF BAB_IV.pdf Restricted to Registered users only Download (1MB)
	PDF BAB_V.pdf Download (230kB)
	PDF DAFTAR_PUSTAKA.pdf Download (232kB)
	PDF LAMPIRAN.pdf Restricted to Registered users only Download (18MB)

Abstract

Paspor adalah Kartu Identitas yang digunakan saat melakukan perjalanan ke luar negeri dengan tujuan untuk melakukan aktivitas bisnis, menimba ilmu, atau sekadar berwisata ke negara tujuan. Pada kuartal pertama tahun 2023, Direktorat Jenderal Imigrasi mencatat penerbitan 1.595.096 buku paspor, dengan rata-rata 13.292 paspor setiap hari. Angka ini menunjukkan peningkatan signifikan sebesar 38% dibandingkan rata-rata sebelum pandemi pada tahun 2019. Salah satu Upaya peningkatan layanan yang dilakukan adalah melalui penyempurnaan aplikasi M- paspor. Banyaknya ulasan pengguna aplikasi M-paspor pada google play store menjadikan ulasan tersebut dapat menjadi data untuk menilai sentiment terhadap aplikasi yang dibagi menjadi tiga kategori yaitu positif, negatif dan netral. Dalam penelitian ini, algoritma Multinomial Naive Bayes digunakan untuk menganalisis sentiment ulasan aplikasi M-Paspor di google play store . Performa model dievaluasi menggunakan confusion matrix, menghasilkan akurasi, presisi, recall, dan F1-score. Hasil menunjukkan bahwa rasio data 80:20 memiliki performa lebih baik dibandingkan dengan rasio 70:30 dan 60:40, dengan akurasi 68.67%, F1-Score 67.69%, Presisi 71.78%, dan Recall 67.43%. Penelitian ini menyimpulkan bahwa Metode Multinomial Naive Bayes berhasil diimplementasikan dalam menganalisis sentiment ulasan aplikasi M-Paspor di Google Play Store.

Item Type:	Thesis (Bachelor Thesis)
Keywords:	Analisis Sentimen, Confusion Matrix, M-paspor, multinomial naive bayes, Textblob
Subjects:	?? T58.5-58.64 ??
Divisions:	Faculty of Engineering & Informatics > Informatics
SWORD Depositor:	Administrator UMN Library
Depositing User:	Administrator UMN Library
Date Deposited:	09 Nov 2024 11:02
Last Modified:	09 Nov 2024 11:02
URI:	https://kc.umn.ac.id/id/eprint/33712

Actions (login required)

View Item