Skripsi/Tugas Akhir

Analisis Sentimen pada Ulasan Google Play Aplikasi Mobile Mypertamina Menggunakan Metode SVM (Support Vector Machine)

---

Rating Anda tentang Buku ini!

---

ABSTRAK
Aplikasi MyPertamina adalah aplikasi yang dirancang oleh pemerintah Republik Indonesia dan Pertamina (persero) untuk dipergunakan seluruh elemen rakyat Indonesia untuk mempermudah melakukan pengisian bahan bakar dalam menunjang aktivitas sehari-hari. Banyaknya tanggapan atau ulasan dari pengguna terhadap aplikasi MyPertamina, perlu dilakukan analisis sentimen dengan tujuan mengetahui gambaran umum atau presepsi masyarakat terhadap aplikasi MyPertamina tersebut. Adapun sentimen pengguna dibagi menjadi dua, yaitu sentimen positif dan sentimen negatif. Algoritma yang digunakan dalam analisis sentimen ini ialah algoritma Support Vector Machine. Dataset yang digunakan berjumlah 1425 data yang dibagi menjadi 1140 data latih dan 285 data uji dengan hasil pelabelan manual menghasilkan 492 sentimen positif, 933 sentimen negatif. Hasil pengujian algoritma Support Vector Machine menggunakan 285 data uji berhasil mengklasifikasi data uji dengan akurasi sebesar 85,96%, nilai precision sebesar 97,89% dan nilai recall sebesar 83,17%.
Kata Kunci: Analisis Sentimen, Ulasan, Support Vector Machine, MyPertamina

ABSTRACT
The MyPertamina application is an application designed by the government of the Republic of Indonesia and Pertamina (Persero) for use by all elements of the Indonesian people to make it easier to refuel to support daily activities. There are many responses or reviews from users about the MyPertamina application, it is necessary to carry out a sentiment analysis with the aim of knowing the general description or public perception of the MyPertamina application. The user sentiment is divided into two, namely positive sentiment and negative sentiment. The algorithm used in this sentiment analysis is the Support Vector Machine algorithm. The dataset used amounted to 1425 data which was divided into 1140 training data and 285 test data with manual labeling results resulting in 492 positive sentiments, 933 negative sentiments. The results of testing the Naive Bayes algorithm using 285 test data succeeded in classifying the test data with an accuracy of 85.96%, a precision value of 97.89% and a recall value of 83.17%.
Keyword: Sentiment Analysis, Review, Support Vector Machine, MyPertamina

---

Ketersediaan

Tidak ada salinan data

Informasi Detail

Judul Seri

[Tidak Ada]

No. Panggil

SKR 23-47 MAN a - 0373TI

Penerbit

Makassar : ., 2023

Deskripsi Fisik

xiv + 81 hlm.; 28,5 x 20,5 cm

Bahasa

Indonesia

ISBN/ISSN

[Tidak Ada]

Klasifikasi

SKR 23-47

Tipe Isi

Text dan Gambar

Edisi/Cetakan

[Tidak Ada]

Subjek

Skripsi/Tugas Akhir
Support Vector Machine
Google Play

Lampiran File