Analisis Sentimen Terhadap Ulasan Aplikasi Raya Digital Bank Menggunakan Metode TF-IDF dan Support Vector Machine - Dalam bentuk buku karya ilmiah
HANIF AZIL SIROOT
Informasi Umum
Kode
25.04.376
Klasifikasi
000 - General Works
Jenis
Karya Ilmiah - Skripsi (S1) - Reference
Subjek
Data Science
Dilihat
173 kali
Informasi Lainnya
Abstraksi
Penelitian ini meneliti analisis sentimen pada ulasan pengguna terhadap aplikasi Bank Digital Raya, menggunakan teknik Term Frequency-Inverse Document Frequency (TF-IDF) dan Support Vector Machine (SVM). Seiring dengan meningkatnya pertumbuhan perbankan digital di Indonesia, memahami umpan balik dari pengguna sangat penting untuk meningkatkan pengalaman pengguna. Dataset yang terdiri dari ulasan pengguna yang diambil dari Google Play Store, melalui langkah-langkah preprocessing termasuk pembersihan, case folding, penghilangan stopword, stemming, dan tokenisasi. Metode TF-IDF diterapkan untuk mengukur tingkat kepentingan kata, mengubah data teks menjadi vektor fitur, yang kemudian diklasifikasikan menggunakan SVM. Empat skenario eksperimental diuji untuk mengoptimalkan kinerja model: memvariasikan pembagian data (50:50 dan 80:20), mengevaluasi dampak stemming, membandingkan konfigurasi Unigram dan Bigram, dan menguji kernel SVM yang berbeda (Linear, Polinomial, RBF, dan Sigmoid). Hasil penelitian menunjukkan b
- CII3C3 - PEMBELAJARAN MESIN
- CII3L3 - PEMBELAJARAN MESIN LANJUT
- CII4G3 - PEMROSESAN BAHASA ALAMI
Koleksi & Sirkulasi
Tersedia 1 dari total 1 Koleksi
Anda harus log in untuk mengakses flippingbook
Pengarang
| Nama | HANIF AZIL SIROOT |
| Jenis | Perorangan |
| Penyunting | Mahendra Dwifebri Purbolaksono, Utami Kusuma Dewi |
| Penerjemah |
Penerbit
| Nama | Universitas Telkom, S1 Informatika |
| Kota | Bandung |
| Tahun | 2025 |
Sirkulasi
| Harga sewa | IDR 0,00 |
| Denda harian | IDR 0,00 |
| Jenis | Non-Sirkulasi |
