…
comment: The repository administrator has not yet configured an RDF license.
primary topic: ANALISIS SENTIMEN ULASAN APLIKASI DANA MENGGUNAKAN SUPPORT VECTOR MACHINE DAN NAÏVE BAYES

ANALISIS SENTIMEN ULASAN APLIKASI DANA MENGGUNAKAN SUPPORT VECTOR MACHINE DAN NAÏVE BAYES
type: Thesis
type: Article
abstract: Penelitian ini bertujuan untuk menganalisis dan membandingkan hasil kerja algoritma Support Vector Machine (SVM) dengan kernel Radial Basis Function (RBF) serta Multinomial Naïve Bayes dalam mengklasifikasikan sentimen dari 5.200 ulasan aplikasi DANA yang berbahasa Indonesia. Ulasan-ulasan tersebut dikumpulkan melalui teknik web scraping di platform Google Play Store. Penelitian ini fokus pada dua jenis sentimen, yaitu sentimen positif dan negatif. Sebelum dilakukan klasifikasi, terlebih dahulu dilakukan beberapa proses preprocessing teks, seperti cleaning, case folding, menghilangkan stopwords, tokenizing, dan stemming agar data teks menjadi lebih bersih dan standar. Data kemudian diubah menjadi representasi TF-IDF sehingga teks bisa diubah ke dalam bentuk angka yang menunjukkan tingkat kepentingan kata dalam dokumen. Karena data sentimen tidak seimbang, maka digunakan metode SMOTE (Synthetic Minority OverSampling Technique) untuk menyeimbangkan distribusi kelas dan mencegah bias dalam prediksi sentimen. Proses pelatihan model juga dilakukan dengan menambahkan teknik hyperparameter tuning menggunakan GridSearchCV pada kedua algoritma untuk mencari parameter terbaik dan meningkatkan akurasi prediksi. Evaluasi kinerja dilakukan dengan menggunakan metrik Accuracy, Precision, Recall, dan F1-Score. Hasilnya menunjukkan bahwa SVM dengan kernel RBF memberikan performa lebih baik dibandingkan Multinomial Naïve Bayes. SVM RBF memiliki Accuracy sebesar 87,78%, Precision 88,18%, Recall 87,84%, dan F1-Score 87,91%. Sementara itu, Multinomial Naïve Bayes memiliki Accuracy 85,54%, Precision 89,05%, Recall 85,43%, dan F1-Score 86,18%. Dengan demikian, algoritma SVM kernel RBF lebih unggul dan disarankan untuk digunakan dalam analisis sentimen pada bahasa Indonesia, terutama dalam aplikasi keuangan digital seperti DANA karena memberikan hasil yang lebih akurat dan seimbang untuk kedua kelas sentimen.
date: 2025-11-12
status: published
author list: authors
type: EPrint
type: ThesisEPrint
is part of: repository
has document: ANALISIS SENTIMEN ULASAN APLIKASI DANA MENGGUNAKAN SUPPORT VECTOR MACHINE DAN NAÏVE BAYES (Text)
has version: ANALISIS SENTIMEN ULASAN APLIKASI DANA MENGGUNAKAN SUPPORT VECTOR MACHINE DAN NAÏVE BAYES (Text)
has published: ANALISIS SENTIMEN ULASAN APLIKASI DANA MENGGUNAKAN SUPPORT VECTOR MACHINE DAN NAÏVE BAYES (Text)
has document: ANALISIS SENTIMEN ULASAN APLIKASI DANA MENGGUNAKAN SUPPORT VECTOR MACHINE DAN NAÏVE BAYES (Archive)
has version: ANALISIS SENTIMEN ULASAN APLIKASI DANA MENGGUNAKAN SUPPORT VECTOR MACHINE DAN NAÏVE BAYES (Archive)
has published: ANALISIS SENTIMEN ULASAN APLIKASI DANA MENGGUNAKAN SUPPORT VECTOR MACHINE DAN NAÏVE BAYES (Archive)
subject: 000 Ilmu komputer, informasi dan pekerjaan umum

ANALISIS SENTIMEN ULASAN APLIKASI DANA MENGGUNAKAN SUPPORT VECTOR MACHINE DAN NAÏVE BAYES (Text)
type: Document
has file: COVER.pdf
has part: COVER.pdf

ANALISIS SENTIMEN ULASAN APLIKASI DANA MENGGUNAKAN SUPPORT VECTOR MACHINE DAN NAÏVE BAYES (Text)
type: Document
has file: BAB I.pdf
has part: BAB I.pdf

ANALISIS SENTIMEN ULASAN APLIKASI DANA MENGGUNAKAN SUPPORT VECTOR MACHINE DAN NAÏVE BAYES (Text)
type: Document

ANALISIS SENTIMEN ULASAN APLIKASI DANA MENGGUNAKAN SUPPORT VECTOR MACHINE DAN NAÏVE BAYES (Text)
type: Document

ANALISIS SENTIMEN ULASAN APLIKASI DANA MENGGUNAKAN SUPPORT VECTOR MACHINE DAN NAÏVE BAYES (Text)
type: Document

ANALISIS SENTIMEN ULASAN APLIKASI DANA MENGGUNAKAN SUPPORT VECTOR MACHINE DAN NAÏVE BAYES (Text)
type: Document
has file: BAB V.pdf
has part: BAB V.pdf

ANALISIS SENTIMEN ULASAN APLIKASI DANA MENGGUNAKAN SUPPORT VECTOR MACHINE DAN NAÏVE BAYES (Text)
type: Document

ANALISIS SENTIMEN ULASAN APLIKASI DANA MENGGUNAKAN SUPPORT VECTOR MACHINE DAN NAÏVE BAYES (Archive)
type: Document

ANALISIS SENTIMEN ULASAN APLIKASI DANA MENGGUNAKAN SUPPORT VECTOR MACHINE DAN NAÏVE BAYES (Text)
type: Document

Universitas AMIKOM Yogyakarta
type: Organization

Fakultas Ilmu Komputer, Universitas AMIKOM Yogyakarta
type: Organization

Mulia Sulistiyono
type: Person
given name: Mulia
family name: Sulistiyono

MUHAMAD YULI PAMUNGKAS
type: Person
given name: MUHAMAD YULI
family name: PAMUNGKAS

HTML Summary of #31700 ANALISIS SENTIMEN ULASAN APLIKASI DANA MENGGUNAKAN SUPPORT VECTOR MACHINE DAN NAÏVE BAYES
format: text/html
primary topic: ANALISIS SENTIMEN ULASAN APLIKASI DANA MENGGUNAKAN SUPPORT VECTOR MACHINE DAN NAÏVE BAYES

000 Ilmu komputer, informasi dan pekerjaan umum
type: Concept