PENGARUH TEXT PREPROCESSING TERHADAP ANALISIS SENTIMEN OPINI PENGGUNA APLIKASI QASIR DENGAN MENGGUNAKAN METODE SUPPORT VECTOR MACHINE DAN RANDOM FOREST

Kurniawan, Dhana Aulia Ayu (2023) PENGARUH TEXT PREPROCESSING TERHADAP ANALISIS SENTIMEN OPINI PENGGUNA APLIKASI QASIR DENGAN MENGGUNAKAN METODE SUPPORT VECTOR MACHINE DAN RANDOM FOREST. S2 - Magister thesis, Universitas AMIKOM Yogyakarta.

Text (THESIS) 19.52.1267 Dhana Aulia Ayu Kurniawan.pdf Download (5MB)

Abstract

Qasir merupakan aplikasi Point-Of-Sale (POS) berbasis android yang bisa diakses secara gratis pada Google Playstore. Dengan banyaknya aplikasi POS yang tersedia, pengguna akan lebih selektif dalam memilih aplikasi yang akan digunakan. Salah satu aspek yang dapat mempengaruhi keputusan memilih aplikasi adalah opini pada aplikasi tersebut. Opini merupakan informasi yang didapatkan setelah menggunakan aplikasi bisa berisi kritik maupun saran. Sehingga berdasarkan hal tersebut pengguna dapat menyimpulkan bagaimana pengguna lain menggunakan aplikasi tersebut. Selain berguna untuk pengguna, opini jika diolah dengan baik akan menghasilkan sebuah informasi yang dapat digunakan untuk evaluasi bagi tim pengembang. Untuk menganalisa dan menemukan hubungan antar data yang dimiliki dapat menggunakan Data Mining. Penelitian ini akan menggunakan metode Support Vector Machine dan Random Forest dengan menggunakan 4 skenario pengujian text-preprocessing. Karena masing masing metode memiliki kekurangan dan kelebihannya sehingga pada kedua metode tersebut akan dibandingkan nilai berbagai aspeknya. Hasil akhir dari penelitian ini adalah metode Support Vector Machine lebih baik digunakan dalam dataset Qasir dengan menggunakan skenario pengujian no 1 dan 2 yang akan menghasilkan nilai Akurasi, AUC, Precision dan Recall terbaik diantara seluruh skenario

Actions (login required)

View Item