ANALISIS SENTIMEN BERBASIS ASPEK TERHADAP ULASAN PENGGUNA APLIKASI PEGADAIAN DIGITAL MENGGUNAKAN ALGORITMA NAÏVE BAYES

SYFANI ALYA FAUZIYYAH

Informasi Umum

Kode

23.04.6935

Klasifikasi

006.312 - Data mining

Jenis

Karya Ilmiah - Skripsi (S1) - Reference

Subjek

Data Mining

Dilihat

467 kali

Informasi Lainnya

Abstraksi

<p>Seiring dengan perkembangan teknologi informasi yang semakin cepat maka akan mendorong perubahan perilaku manusia, yang mana mengakibatkan semua aktivitas perlu menggunakan teknologi. Sehingga berpengaruh terhadap berbagai aspek kehidupan dan membuat beberapa perusahaan melakukan transformasi digital, salah satunya yaitu PT. Pegadaian. Bentuk transformasi dari PT. Pegadaian adalah diluncurkannya aplikasi Pegadaian Digital. Aplikasi tersebut memiliki tujuan untuk memudahkan masyarakat serta meningkatkan pelayanan dari produk yang dimiliki PT. Pegadaian. Berdasarkan pantauan per tanggal 20 Oktober 2022, aplikasi Pegadaian Digital mendapatkan poin 3,5 dari skala 5. Skor tersebut merupakan skor yang kecil karena mengandung banyaknya ulasan negatif. Oleh karena itu, perlu dilakukannya analisis pada bagian ulasan aplikasi supaya rating tersebut meningkat. Cara yang dapat digunakan untuk menganalisisnya yaitu dengan menggunakan sentiment analisis berbasis aspek. Dengan aspek yang mengacu pada pengalaman yang dirasakan pengguna, yaitu aspek learnability, efficiency, error, dan satisfaction. Ketika melakukan analisis sentiment dibutuhkan algoritma yang optimal, salah satunya yaitu Naïve Bayes. Algoritma ini dipilih karena dikenal sebagai algoritma yang sederhana tapi efisien ketika memproses data dengan jumlah yang besar. Penelitian ini menggunakan dua skenario pengujian, dengan skenario pertama menggunakan rasio berbeda dan parameter dasar dan skenario kedua menggunakan penambahan parameter smoothing. Hasil dari penelitian ini yaitu model dengan rasio 80:20 dan penambahan smoothing menjadi model terbaik untuk dilakukan analisis sentimen karena menghasilkan nilai performansi yang paling baik, dengan nilai akurasi sebesar 92%, presisi sebesar 80%, recall sebesar 70% dan f1-score sebesar 73%.</p>