KOMPARISASI SENTIMENT ANALYSIS PADA REVIEW APLIKASI TOKOPEDIA DAN SHOPEE MENGGUNAKAN ALGORITMA NAÏVE BAYES DAN SUPPORT VECTOR MACHINE DENGAN METODE TF-IDF - Dalam bentuk buku karya ilmiah
MUHAMMAD DAFFA DHIYAULHAQ

Informasi Umum

Kode

24.04.3594

Klasifikasi

006.31 - Machine Learning

Jenis

Karya Ilmiah - Skripsi (S1) - Reference

Subjek

Machine Learning

Dilihat

189 kali

Informasi Lainnya

Abstraksi

Tokopedia dan Shopee merupakan e-commerce yang telah mendominasi pasar di<br /> Indonesia dalam beberapa tahun terakhir dengan menjadi pemuncak peringkat e-commerce.<br /> Walaupun review pada aplikasi memiliki parameter penilaian seperti bintang dengan range 1-<br /> 5, namun ada juga yang asal memberikan bintang dan tidak sesuai dengan reviewnya. Untuk<br /> itu sentimen analisis memiliki banyak manfaat salah satunya untuk mengetahui apakah para<br /> pelanggan memiliki tanggapan yang baik atau tidak terhadap produk dan ini bisa menjadi<br /> masukan untuk perkembangan bisnis produk tersebut dimasa depan. Karena manfaat ini,<br /> banyak bidang yang menggunakan sentimen analisis, salah satunya para penyedia aplikasi di<br /> google Play Store guna mengetahui kualitas aplikasi dengan melihat review-review yang<br /> diberikan terhadap aplikasi tersebut.<br /> Maka dari itu untuk mengatasi permasalahan yang telah dijabarkan, dibutuhkannya<br /> sentiment analysis dengan algoritma naïve bayes dan Support Vector Machine dengan metode<br /> TF-IDF. Dengan metode TF-IDF dapat mengelompokkan kata-kata berdasarkan hasil review<br /> pada aplikasi Tokopedia dan Shopee, hasil dari klasifikasi akan ditampilkan di website. Agar<br /> dapat mengatasi kurang efektifnya sistem rating berupa bintang pada aplikasi Google Play<br /> Store menggunakan algoritma Naïve Bayes dan Support Vector Machine dengan TF-IDF.<br /> Berdasarkan hasil pengujian analisis sentiment pada review aplikasi Tokopedia dan<br /> Shopee menggunakan algoritma Naïve Bayes dan Support Vector Machine (SVM) dengan<br /> metode TF-IDF, terlihat bahwa ada perbedaan performa yang signifikan di antara keduanya.<br /> Algoritma Naïve Bayes menunjukkan tingkat akurasi yang lebih tinggi pada review Tokopedia<br /> (76%) dibandingkan dengan Shopee (63%). Selain itu, metrik seperti precision, recall, dan f1-<br /> score untuk setiap kelas (negatif, netral, dan positif) juga lebih baik pada Tokopedia sedangkan<br /> untuk algoritma SVM juga menunjukkan akurasi yang lebih tinggi pada Tokopedia (79%)<br /> dibandingkan dengan Shopee (66%), dengan metrik evaluasi lainnya yang lebih unggul pada<br /> dataset Tokopedia. Secara keseluruhan, hasil pengujian menunjukkan bahwa Support Vector<br /> Machine lebih unggul dibandingkan Naïve Bayes dalam hal performa klasifikasi sentimen.<br /> Kata kunci : Sentimen, Naïve Bayes, Support Vector Machine, TF-IDF.

• TUI4B4 - TUGAS AKHIR

Koleksi & Sirkulasi

Tersedia 1 dari total 1 Koleksi

Pengarang

Penerbit

Sirkulasi

Download / Flippingbook