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%.