ANALISIS SENTIMEN TERHADAP PENGGUNAAN APLIKASI EdLINK MENGGUNAKAN ALGORITMA SUPPORT VECTOR MACHINE

Intan Sari, Deani and Suhendro, Yusuf (2024) ANALISIS SENTIMEN TERHADAP PENGGUNAAN APLIKASI EdLINK MENGGUNAKAN ALGORITMA SUPPORT VECTOR MACHINE. Skripsi thesis, Institut Informatika dan Bisnis Darmajaya.

	Text COVER.pdf Download (195kB)
	Text ORISINALITAS.pdf Download (389kB)
	Text PENGESAHAN DAN PERSETUJUAN.pdf Download (2MB)
	Text PERSEMBAHAN.pdf Download (197kB)
	Text MOTTO.pdf Download (197kB)
	Text ABSTRAK .pdf Download (134kB)
	Text ABSTRAK INGGRIS.pdf Download (1MB)
	Text RIWAYAT HIDUP.pdf Download (802kB)
	Text KATA PENGANTAR.pdf Download (1MB)
	Text DAFTAR ISI, TABEL DAN GAMBAR.pdf Download (314kB)
	Text BAB 1.pdf Download (247kB)
	Text BAB 2.pdf Download (516kB)
	Text BAB 3.pdf Download (749kB)
	Text BAB 4.pdf Download (1MB)
	Text BAB 5.pdf Download (173kB)
	Text DAFTAR PUSTAKA.pdf Download (267kB)
	Text LAMPIRAN.pdf Download (351kB)

Abstract

Aplikasi pembelajaran mobile EdLink, yang dikembangkan oleh Sentra Vidya Utama, berfungsi sebagai alat untuk memfasilitasi pembelajaran siswa dan membantu guru atau dosen. Namun, kehadirannya telah menimbulkan berbagai reaksi dan kritik di kalangan pengguna. Ulasan di Google Play Store mencerminkan beragam pendapat, mulai dari sentimen positif hingga negatif. Studi ini bertujuan untuk mengukur sentimen pengguna terhadap aplikasi EdLink dengan mengategorikan umpan balik ke dalam kelas positif dan negatif. Data dikumpulkan melalui web scraping ulasan pengguna dari tanggal 23 Februari 2017 hingga 26 Oktober 2023, di Google Play Store. Score 4 dan 5 diklasifikasikan sebagai sentimen positif, sedangkan score 1, 2, dan 3 dianggap sebagai sentimen negatif. Menggunakan Google Colab dan Python, dataset yang terdiri dari 2063 contoh berlabel dibagi menjadi data latih sebesar 90% dan data uji sebesar 10%. Klasifikasi Support Vector (SVM) mencapai akurasi, presisi, recall, dan f1-score sebesar 91%, 93%, 89%, dan 91%, secara berturut-turut. Penelitian ini memberikan wawasan tentang persepsi pengguna terhadap aplikasi EdLink, menawarkan informasi penting untuk pengembangan lebih lanjut dalam bidang pembelajaran mobile. Kata kunci : EdLink, pembelajaran mobile, web scraping, Google Play Store, Support Vector Machine (SVM), Python, Google Colab, Score

Item Type:	Thesis (Skripsi)
Subjects:	Ilmu Komputer eSkripsi
Divisions:	Skripsi/TA & PKPM/KP - Fakultas Ilmu Komputer > Teknik Informatika
Depositing User:	Deani Intan Sari
Date Deposited:	19 Mar 2024 06:01
Last Modified:	19 Mar 2024 06:01
URI:	http://repo.darmajaya.ac.id/id/eprint/15250

Actions (login required)

View Item