Rahman Maheri, -
ANALISIS SENTIMEN ULASAN APLIKASI M-PASPOR MENGGUNAKAN NAIVE BAYES DAN SUPPORT VECTOR MACHINE.
JIPI (Jurnal Ilmiah Penelitian dan Pembelajaran Informatika), 10 (1).
ISSN 2540-8984
Abstract
M-Paspor merupakan sebuah aplikasi pelayanan publik yang dirilis pada awal tahun 2022 lalu. Telah lebih dari satu juta unduhan aplikasi ini di Google Play Store. Dalam beberapa kasus, konten ulasan dan ulasan produk atau layanan dapat berbeda. Analisis umpan balik pengguna harus menjadi prioritas utama saat mengembangkan aplikasi. Penelitian ini dilakukan dengan tujuan untuk memahami persepsi pengguna aplikasi M-Paspor di Google Play Store, dengan cara mengidentifikasi sentimen positif dan negatif dalam ulasan mereka, serta Membandingkan kemampuan algoritma Support Vector Machine dan Naive Bayes dalam menghasilkan klasifikasi yang akurat dalam menganalisis sentimen tersebut. Metode penelitian melibatkan pengumpulan, preprocessing, pelabelan, dan klasifikasi 5.934 ulasan aplikasi M-Paspor di Google Play Store, dan penerapan algoritma Support Vector Machine dan Naive Bayes untuk mengklasifikasikan sentimen ulasan. Setelah menerapkan algoritma, tahap terakhir adalah pengujian evaluasi. Hasil penerapan algoritma klasifikasi, menunjukkan bahwa algoritma Support Vector Machine dapat mengklasifikasikan ulasan aplikasi M-Paspor dengan lebih akurat, dengan rata-rata 80,76% dibandingkan dengan 78,12% dari Naive Bayes. Temuan ini menunjukkan potensi Support Vector Machine dalam membantu pengembang M-Paspor meningkatkan kualitas layanan berdasarkan umpan balik pengguna.
Actions (login required)
 |
View Item |
