Search for collections on Universitas Islam Negeri Sultan Syarif Kasim Riau Repository

Analisis Sentimen Terhadap Aplikasi Traveloka Menggunakan Metode Learning Vector Quantization (Lvq) Berdasarkan Ulasan Di Google Play Store

Bunga Faradilla, - (2020) Analisis Sentimen Terhadap Aplikasi Traveloka Menggunakan Metode Learning Vector Quantization (Lvq) Berdasarkan Ulasan Di Google Play Store. Skripsi thesis, Universitas Islam Negeri Sultan Syarif Kasim Riau.

[img] Text
File lengkap sampai lampiran kecuali hasil penelitian.pdf

Download (3MB)
[img] Text (BAB IV)
File hasil penelitian (BAB IV & V).pdf - Published Version
Restricted to Repository staff only

Download (2MB)

Abstract

Traveloka merupakan perusahaan yang bergerak dalam bidang pelayanan pemesanan tiket pesawat, kereta api dan reservasi hotel secara online. Aplikasi traveloka telah memberikan berbagai macam kemudahan dan kenyamanan kepada pengguna. Akan tetapi, kemudahan yang di berikan belum tentu membuat pengguna merasa terpuaskan. Dengan adanya kolom komentar pada google play store, pengguna dapat memberikan review terhadap aplikasi yang telah di install. Namun, saat ini terdapat beberapa pengguna yang memberikan rating tertinggi, tetapi berisi review negatif. Sehingga, untuk mempermudah pihak terkait dalam mendapatkan informasi mengenai kelebihan dan kekurangan dari aplikasinya, maka di lakukan analisis sentimen untuk klasifikasi data review ke dalam kelas positif dan negatif berdasarkan variabel rating dan review. Pada penelitian ini, metode yang digunakan adalah learning vector quantization (LVQ) dengan jumlah data sebanyak 350 data. Adapun pembagian data yaitu 80% data latih dan 20% data uji. Training dengan menerapkan nilai α sebesar 0.01, pengurangan α sebesar 0.1, minimal α sebesar 0.001, 0.003, dan 0.005, menghasilkan nilai akurasi tertinggi sebesar 95%. Dan setelah diterapkan pada pengujian data testing menghasilkan nilai akurasi sebesar 89%. Kata kunci : Google play store, analisis sentimen, klasifikasi, traveloka, LVQ

Item Type: Thesis (Skripsi)
Subjects: 600 Teknologi dan Ilmu-ilmu Terapan > 620 Ilmu Teknik
000 Karya Umum
Divisions: Fakultas Sains dan Teknologi > Teknik Informatika
Depositing User: fsains -
Date Deposited: 25 Aug 2020 02:19
Last Modified: 25 Aug 2020 02:19
URI: http://repository.uin-suska.ac.id/id/eprint/29632

Actions (login required)

View Item View Item