-, APRILIANI (2024) ANALISIS SENTIMEN ULASAN APLIKASI BSI MOBILE PADA GOOGLE PLAYSTORE MENGGUNAKAN NA¨IVE BAYES DAN SUPPORT VECTOR MACHINE. Skripsi thesis, Universitas Islam Negeri Sultan Syarif Kasim Riau.

	Text (BAB 4) BAB 4.pdf - Published Version Restricted to Repository staff only Download (1MB)
Preview	Text TUGAS AKHIR APRILIANI FIX (1).pdf Download (2MB) | Preview

Abstract

Kemajuan teknologi saat ini telah menciptakan cara baru dalam menjalankan bisnis dengan teknologi baru untuk pengelolaan dan pengaturan. Salah satu perkembangan teknologi informasi yang sangat populer adalah aplikasi Mobile. Salah satu contoh Mobile banking yang tersedia di Indonesia adalah Bank Syariah Indonesia Mobile atau BSI Mobile. Pengguna sering menghadapi masalah seperti bug atau kegagalan saat login dan transaksi. Dalam ulasan, juga sering terjadi kesalahan penulisan yang membuat ulasan sulit dibaca dan dipahami, sehingga sulit mengklasifikasikannya sebagai ulasan positif atau negatif. Oleh karena itu, diperlukan analisis sentimen pada data ulasan. Penelitian ini bertujuan untuk menganalisis sentimen dari ulasan pengguna aplikasi BSI Mobile pada Google Playstore, serta mendapatkan hasil perbandingan algoritma NBC dan SVM dengan data yang didapatkan dengan teknik scrapping data. Hasil penelitian menunjukkan bahwa tingkat performa antara dua algoritma klasifikasi, yaitu NBC dan SVM. Algoritma NBC memperoleh hasil akurasi sebesar 62%, Precision 57%, Recall 62%, dan F1 Score 53%, sedangkan SVM memperoleh nilai akurasi yang lebih tinggi yaitu sebesar 94%, Precision 93%, Recall 93%, dan F1 Score 94%. Tingginya akurasi SVM menunjukkan bahwa model ini sangat berguna dalam memberikan analisis yang mendalam dan akurat tentang sentimen pengguna, yang dapat digunakan untuk meningkatkan komunikasi dengan pengguna, mengembangkan aplikasi, dan meningkatkan efisiensi operasional.

Actions (login required)

View Item