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

ANALISIS SENTIMEN E-WALLET MENGGUNAKAN SUPPORT VECTOR MACHINE BERBASIS PARTICLE SWARM OPTIMIZATION

VINA VAMILINA, - (2023) ANALISIS SENTIMEN E-WALLET MENGGUNAKAN SUPPORT VECTOR MACHINE BERBASIS PARTICLE SWARM OPTIMIZATION. Building of Informatics, Technology and Science (BITS), 5 (1). pp. 40-48. ISSN 2685-3310

[img]
Preview
Text
Tugas Akhir - Vina Vamilina.pdf

Download (26MB) | Preview

Abstract

Aplikasi e-wallet di Indonesia mulai diminati sejak masa pandemic Covid-19. Objek yang dinalisis adalah aplikasi e-wallet yang banyak digunakan di Indonesia dan dapat diunduh di Google PlayStore. Adapun aplikasi yang dianalisisi yakni Dana, Ovo, PayPal, Link Aja, dan Doku. Kelebihan dari kelima aplikasi ini yakni Dana dalam penggunaannya termasuk user friendly atau mudah untuk digunakan, sedangkan penggunaan Ovo unggul dari segi manfaat, dan Doku unggul dari segi keamanan, Link Aja cenderung dipersepsikan oleh konsumen dalam kondisi netral diantara keamanan dan kemudahan pengguna dikarenakan e- wallet ini dipandang masih baru berada di Indonesia, dan PayPal telah menjadi sistem pembayaran online yang sukses dibidang C2C. Fokus penelitian ini yakni membandingkan komentar pengguna lima aplikasi tersebut. Metode yang digunakan dalam penelitian ini yakni menggunakan algoritma Support Vector Machine (SVM). Untuk menghasilkan akurasi yang tinggi dioptimasi dengan menggunakan algoritma Particle Swarm Optimization (PSO). Hal ini diambil berdasarkan penelitian-penelitian sebelumnya yang menyatakan bahwa SVM-PSO memiliki persentase akurasi yang paling tinggi dibanding algoritma yang lain. Data yang digunakan sebanyak seribu (1000) per aplikasi. Jadi, total jumlah data yakni lima ribu (5000) data. Hasil dari penelitian didapat e-wallet Ovo lebih unggul karena memiliki komentar positif paling banyak yakni 579 dan komentar negatif 421, sedangkan posisi terbawah ditempati oleh Link Aja yang hanya memiliki komentar positif sebanyak 579 dan komentar negatif sebanyak 421. Dalam proses analisis sentimen didapat pula persentase akurasi dari algoritma SVM-PSO yakni sebesar 91,10% pada aplikasi Link Aja. Hal ini berarti bahwa SVM-PSO sangat cocok untuk digabungkan untuk mendapatkan akurasi tertinggi. Kata Kunci: Dompet Digital; Dana; Ovo; PayPal; Doku; Link Aja; SVM; PSO; Analisis Sentimen.

Item Type: Article
Subjects: 000 Karya Umum > 003 Sistem-sistem
000 Karya Umum
Divisions: Fakultas Sains dan Teknologi > Sistem Informasi
Depositing User: fsains -
Date Deposited: 11 Jul 2023 13:52
Last Modified: 11 Jul 2023 13:52
URI: http://repository.uin-suska.ac.id/id/eprint/72782

Actions (login required)

View Item View Item