MUHAMMAD RISKI, - (2024) KLASIFIKASI SENTIMEN ULASAN APLIKASI WHATSAPP DI PLAY STORE MENGGUNAKAN METODE K-NEAREST NEIGHBOR. KLIK: Kajian Ilmiah Informatika dan Komputer, 4 (1). pp. 438-444. ISSN 2723-3898

Preview

Text MUHAMMAD RISKI.pdf Download (39MB) | Preview

Abstract

Abstrak−Setiap aplikasi memiliki kelebihan dan kekurangan yang dapat mempengaruhi berbagai tanggapan dari pengguna, termasuk tingkat kepuasan dan kekecewaan yang sering diungkapkan melalui ulasan di Google Play Store. Di platform ini, fitur rating dan ulasan memungkinkan pengguna untuk memberikan pendapat dan pengalaman terhadap aplikasi yang mereka gunakan. Salah satu contoh aplikasi yang populer di kalangan masyarakat adalah WhatsApp. Tujuan dari penelitian ini adalah untuk mengukur opini dan pandangan pengguna terhadap aplikasi WhatsApp dengan menggunakan algoritma K-Nearest Neighbor. Data yang digunakan dalam penelitian ini mencakup 1000 data, dengan 669 opini yang positif dan 331 opini yang negatif terhadap aplikasi tersebut. Pengujian dilakukan dengan variasi nilai parameter k dan nilai threshold yang berbeda-beda.Proses pembagian data latih dan data uji dilakukan melalui beberapa eksperimen dengan tiga rasio berbeda, yaitu 70:30, 80:20, dan 90:10. Dari hasil pengujian ini, didapatkan model terbaik pada skenario pembagian data latih dan data uji dengan rasio 90:10 menghasilkan akurasi mencapai 84%, nilai presisi sebesar 87,65%, recall sebesar 92,21%, dan f1-score sebesar 89,87% untuk kelas positif. Sementara pada kelas negatif, nilai presisi mencapai 68,42%, recall mencapai 56,52%, dan f1-score mencapai 61,90% pada K =14 dan Threshold=20. Kata Kunci: Klasifikasi Sentimen; WhatsApp; Google Playstore; K-Nearest Neighbor

Actions (login required)

View Item