ANALISIS SENTIMEN ULASAN PENGGUNA APLIKASI GOJEK DI GOOGLE PLAY STORE MENGGUNAKAN METODE NAÏVE BAYES CLASSIFIER

Alyundra, Muhammad Alvin (2024) ANALISIS SENTIMEN ULASAN PENGGUNA APLIKASI GOJEK DI GOOGLE PLAY STORE MENGGUNAKAN METODE NAÏVE BAYES CLASSIFIER. Tugas Akhir (S1) - thesis, Universitas Bakrie.

	Text (Cover) Cover.pdf - Accepted Version Download (249kB)
	Text (BAB I - III) BAB I - III.pdf - Accepted Version Restricted to Registered users only Download (1MB) | Request a copy
	Text (BAB IV) BAB IV.pdf - Accepted Version Restricted to Registered users only Download (1MB) | Request a copy
	Text (BAB V) BAB V.pdf - Accepted Version Restricted to Registered users only Download (341kB) | Request a copy
	Text (DAFTAR PUSTAKA) DAFTAR PUSTAKA.pdf Restricted to Registered users only Download (372kB) | Request a copy
	Text (LAMPIRAN) LAMPIRAN.pdf Restricted to Registered users only Download (76kB) | Request a copy

Abstract

Dengan lebih dari 100 juta unduhan dan rating 4.3/5.0 dari 5,9 juta ulasan di Google Play Store, Gojek adalah salah satu aplikasi transportasi online terkemuka di Indonesia. Ulasan pengguna sangat membantu pengembang mengembangkan aplikasi. Namun, ulasan dan rating yang diberikan sering tidak sesuai. Pengolahan data yang beragam dan besar menjadi sulit dan memakan waktu lama. Akibatnya, analisis sentimen diperlukan untuk mengetahui apakah ulasan lebih banyak positif atau negatif. Data scraping, data preprocessing, pengolahan data, evaluasi, dan visualisasi hasil adalah lima tahap analisis menggunakan metode Naive Bayes Classifier. Setelah 3000 ulasan dikumpulkan dari scraping, proses data preprocessing digunakan untuk mengolah data menjadi lebih terstruktur. Pada tahap preprocessing, pembobotan kata dilakukan dan model dilatih menggunakan algoritma Naive Bayes Classifier. Proses klasifikasi menentukan apakah sentimen tersebut positif atau negatif. Hasil analisis sentimen divisualisasikan dalam wordcloud berdasarkan evaluasi. Tingkat akurasi Algoritma Naive Bayes Classifier adalah 78%.

Item Type:	Thesis (Tugas Akhir (S1) - )
Uncontrolled Keywords:	Kata kunci: Analisis Sentimen, Naive Bayes Classifier, Gojek, Google Play Store, Akurasi, Presisi, Recall, F1-score
Subjects:	Computer Science Thesis > Thesis (S1)
Divisions:	Fakultas Teknik dan Ilmu Komputer > Program Studi Informatika
Depositing User:	Muhammad Alvin Alyundra
Date Deposited:	31 Aug 2024 03:39
Last Modified:	31 Aug 2024 03:39
URI:	https://repository.bakrie.ac.id/id/eprint/10175

Actions (login required)

View Item