ANALISIS SENTIMEN REVIEW E-COMMERCE APLIKASI SHOPEE DI GOOGLE PLAY STORE MENGGUNAKAN KOMBINASI ALGORITMA NAIVE BAYES DAN BERT

Chahya, Brian Bintang (2025) ANALISIS SENTIMEN REVIEW E-COMMERCE APLIKASI SHOPEE DI GOOGLE PLAY STORE MENGGUNAKAN KOMBINASI ALGORITMA NAIVE BAYES DAN BERT. S1 - Sarjana thesis, Universitas AMIKOM Yogyakarta.

	Text (COVER-ABSTRAK) COVER.pdf Download (905kB)
	Text (BAB I) BAB I.pdf Download (248kB)
	Text (BAB II) BAB II.pdf Restricted to Registered users only Download (748kB)
	Text (BAB III) BAB III.pdf Restricted to Registered users only Download (328kB)
	Text (BAB IV) BAB IV.pdf Restricted to Registered users only Download (3MB)
	Text (BAB V) BAB V.pdf Download (67kB)
	Text (DAFTAR PUSTAKA) Daftar Pustaka.pdf Restricted to Registered users only Download (249kB)
	Archive (SOURCE CODE) Sourcecode - 21.11.4195.zip Restricted to Repository staff only Download (1MB)
	Text (PUBLIKASI) Publikasi.pdf Restricted to Repository staff only Download (918kB)

Abstract

Perkembangan pesat e-commerce di Indonesia, khususnya pada aplikasi Shopee, telah menimbulkan banyak ulasan di Google Play Store yang dapat mempengaruhi citra dan kepercayaan pengguna. Penelitian ini bertujuan untuk menganalisis sentimen dari review pengguna aplikasi Shopee di Google Play Store guna memahami persepsi publik terhadap aplikasi tersebut. Masalah yang muncul adalah volume ulasan yang sangat besar dan beragam, sehingga memerlukan metode otomatis untuk melakukan analisis sentimen secara efisien. Sentimen pengguna yang tidak teridentifikasi dengan tepat dapat berdampak negatif pada reputasi aplikasi dan pengembangan lebih lanjut. Untuk menyelesaikan masalah ini, penelitian ini menggunakan kombinasi algoritma Naive Bayes dan BERT (Bidirectional Encoder Representations from Transformers). Naive Bayes digunakan karena keandalannya dalam klasifikasi teks, sementara BERT dipilih untuk menangkap makna kontekstual dari setiap kata dalam kalimat. Data dikumpulkan dari ulasan pengguna di Google Play Store, yang kemudian diproses dengan teknik pre-processing seperti tokenisasi, stemming, dan penghapusan stopwords. Model Naive Bayes dan BERT kemudian diterapkan untuk melakukan analisis sentimen, mengkategorikan ulasan ke dalam sentimen positif, negatif, atau netral.

Item Type:

Thesis (S1 - Sarjana)

Contributor:

Pembimbing
Utama, Hastari

Uncontrolled Keywords:

Analisis Sentimen, Shopee, Naive Bayes, BERT, Google Play Store

Subjects:

000 - Komputer, Informasi dan Referensi Umum > 000 Ilmu komputer, ilmu pengetahuan dan sistem-sistem > 006 Metode komputer khusus

Divisions:

Fakultas Ilmu Komputer > Informatika

Depositing User:

RC Universitas AMIKOM Yogyakarta

Date Deposited:

11 Apr 2025 07:33

Last Modified:

11 Apr 2025 07:33

URI:

http://eprints.amikom.ac.id/id/eprint/29317

Actions (login required)

View Item