ANALISIS SENTIMEN REVIEW KONSUMEN PENGGUNA LAYANAN ID EXPRESS PADA GOOGLE PLAYSTORE MENGGUNAKAN ALGORITMA NAIVE BAYES DAN K-NEAREST NEIGHBOR

Novia Basri, Chendy (2024) ANALISIS SENTIMEN REVIEW KONSUMEN PENGGUNA LAYANAN ID EXPRESS PADA GOOGLE PLAYSTORE MENGGUNAKAN ALGORITMA NAIVE BAYES DAN K-NEAREST NEIGHBOR. Masters thesis, Institut Informatika Dan Bisnis Darmajaya.

[img] Text
cover.pdf
Download (82kB)
[img] Text
1. PERNYATAAN.pdf
Download (612kB)
[img] Text
2. PERSETUJUAN.pdf
Download (833kB)
[img] Text
3. PENGESAHAN.pdf
Download (828kB)
[img] Text
4. ABSTRAK INDONESIA.pdf
Download (185kB)
[img] Text
5. ABSTRAK INGGRIS.pdf
Download (175kB)
[img] Text
6. DAFTAR ISI.pdf
Download (128kB)
[img] Text
7. BAB I.pdf
Download (209kB)
[img] Text
8. BAB II.pdf
Download (282kB)
[img] Text
9. BAB III.pdf
Download (4MB)
[img] Text
10. BAB IV.pdf
Download (1MB)
[img] Text
11. BAB V.pdf
Download (17kB)
[img] Text
12. DAFTAR PUSTAKA.pdf
Download (151kB)

Abstract

Pada era industri sekarang ini perkembangan ekspedisi jasa kirim mengalami peningkatan yang relatif pesat pada tahun 2020 dimasa pandemi. Permintaan pengiriman barang semakin banyak bukan hanya di butuhkan oleh individu melainkan Perusahaan dalam jumlah skala besar. Salah satu jasa pengiriman barang yaitu ID Express meluncurkan aplikasi ID Express Customer guna untuk memudahkan Masyarakat dalam proses pengiriman barang maupun belanja secara daring. aplikasi ini dapat di unduh di Google Playstore. Pada Layanan Google Playstore pengguna dapat memberikan ulasan maupun rating bintang terkait aplikasi ID Express, Ulasan yang diberikan oleh pengguna dapat bersifat negative, positif , dan juga netral. Ulasan-ulasan yang diberikan dapat bermanfaat sebagai bahan evaluasi Perusahaan mengenai aplikasi yang mereka luncurkan yang nantinya di harapkan performa aplikasi semakin baik lagi. Untuk mengatasi masalah ini, penelitian terbaru telah mengarah pada pengembangan mengenai sentimen customer berbasis machine learning. Dalam penelitian ini peneliti akan membandingan dua algoritma yakni Naïve bayes dan K-Nearest Neighbor dan di optimalkan menggunakan Particle Swarm Optimization (PSO). Data set yang digunakan pada penelitian ini yaitu ulasan customer mengenai aplikasi ID Express yang di dapat dari Google Playstore. Hasil Penelitian setelah dilakukan uji coba algoritma Naïve bayes mendapatkan akurasi sebesar 63,04% setelah di optimasi menggunakan PSO akurasi tidak mengalami peningkatan yakni sebesar 63,04% sedangkan pada metode K-Nearest Neighbor akurasi sebesar 56,52% setelah di optimasi akurasi naik menjadi 60,87%.

Item Type: Thesis (Masters)
Subjects: Ilmu Komputer
eTheses
Divisions: Pasca Sarjana > Magister Teknik Informatika
Depositing User: Chendy Chendy Novia Basri
Date Deposited: 27 May 2024 01:23
Last Modified: 27 May 2024 01:23
URI: http://repo.darmajaya.ac.id/id/eprint/16216

Actions (login required)

View Item View Item