Analisis Sentimen Pada Ulasan Aplikasi Dompet Digital Menggunakan Lexicon Based Dan Support Vector Machine

  • Kode Repository : SKI50/NAD/21
  • NPM : 065117030
  • Nama : Nadia Sabila
  • Pembimbing 1 : -Dr.Ir.Hermawan
  • Pembimbing 2 : -Boldson H.S, S.Kom. MMSI
  • Abstrak : -ANALISIS SENTIMEN PADA ULASAN APLIKASI DOMPET DIGITAL MENGGUNAKAN LEXICON BASED DAN SUPPORT VECTOR MACHINE Nadia Sabila, Dr. Hermawan Thaheer, Boldson Herdianto,S.Kom, MMSI. Program Studi Ilmu Komputer, Fakultas Matematika dan Ilmu Pengetahuan Alam Universitas Pakuan Jl. Pakuan PO BOX. 452, Bogor Telp/Fax (0251) 8375547 Email : Nadia.sabila05@gmail.com ABSTRAK Penelitian ini dilakukan untuk mengetahui sentiment masyarakat terhadap aplikasi dana dan OVO pada media sosial twitter dan google play store. Penelitian ini menggunakan metode Lexicon Based dan Support Vector Machine (SVM). Beberapa tahapan untuk melakukan analisis sentiment diantaranya adalah tahap pengumpulan data, preprocessing data, pembobotan, pelabelan menggunakan lexicon based dan klasifikasi menggunakan metode Support Vector Machine. Bahasa pemrograman yang digunakan dalam penelitian ini yaitu Python. Hasil yang diperoleh pada penelitian ini berupa Accuracy, Precision dan Recall, dari hasil prediksi yang dilakukan didapatkan Untuk kernel linear mendapatkan akurasi yang cukup baik sebesar 88.5% sedangkan untuk kernel RBF 84.25% untuk aplikasi Dana. Sedangkan untuk aplikasi OVO untuk kernel linear mendapatkan akurasi 86% sedangkan kernel RBF sebesar 85%. Precision aplikasi Dana menggunakan kernel linear 99.3% dan RBF 99.6%, untuk aplikasi OVO menggunakan kernel linera sebesar 91.1% dan RBF 92.9%, recall aplikasi dana menggunakan kernel linear sebesar 87.1% dan RBF 82.8% sedangkan aplikasi OVO menggunakan kernel linear sebesar 85.1% dan RBF 83.3%.
  • Program Studi : Ilmu Komputer