PENERAPAN ALGORITMA NAÏVE BAYES CLASSIFIER UNTUK ANALISIS SENTIMEN KEPUASAN PENGGUNA APLIKASI DANA PADA ULASAN GOOGLE PLAY STORE DENGAN PENDEKATAN OPTIMASI ADABOOST

Fedito, Charlieta Nova Putri (2024) PENERAPAN ALGORITMA NAÏVE BAYES CLASSIFIER UNTUK ANALISIS SENTIMEN KEPUASAN PENGGUNA APLIKASI DANA PADA ULASAN GOOGLE PLAY STORE DENGAN PENDEKATAN OPTIMASI ADABOOST. Sarjana thesis, Universitas Siliwangi.

	Text 1_COVER.pdf Download (59kB)
	Text 2_Lembar Pengesahan.pdf Download (118kB)
	Text 3_Lembar Pengesahan Penguji.pdf Download (102kB)
	Text 4_Penyataan Keaslian.pdf Download (88kB)
	Text 5_ABSTRAK.pdf Download (24kB)
	Text 6_ABSTRACT.pdf Download (23kB)
	Text 7_KATA PENGANTAR.pdf Download (94kB)
	Text 8_DAFTAR ISI.pdf Download (20kB)
	Text 9_DAFTAR GAMBAR.pdf Download (24kB)
	Text 10_DAFTAR TABEL.pdf Download (29kB)
	Text 11_BAB I.pdf Download (41kB)
	Text 12_BAB II.pdf Download (345kB)
	Text 13_BAB III.pdf Download (93kB)
	Text 14_BAB IV.pdf Restricted to Repository staff only Download (611kB)
	Text 15_BAB V.pdf Restricted to Repository staff only Download (28kB)
	Text 16_DAFTAR PUSTAKA.pdf Download (79kB)
	Text 17_LAMPIRAN.pdf Restricted to Repository staff only Download (2MB)

Abstract

DANA adalah layanan pembayaran digital di Indonesia yang didirikan pada tahun 2017 dan diluncurkan resmi pada tahun 2018. Pengguna aplikasi DANA dapat menyampaikan pendapat dan kritik melalui kolom ulasan di Google Play Store, tempat dimana aplikasi ini dapat diunduh oleh pengguna android. Penelitian ini melakukan analisis sentimen terhadap ulasan aplikasi DANA yang terdapat di Google Play Store. Algoritma yang digunakan dalam penelitian ini adalah Naïve Bayes Classifier untuk mengklasifikasikan sentimen, dengan optimasi menggunakan Adaboost untuk meningkatkan performa model klasifikasi. Hasil penelitian menunjukkan bahwa algoritma Naïve Bayes Classifier tanpa optimasi menghasilkan nilai akurasi 73%, precision 77%, recall 74%, dan F1-Score 73%. Sementara itu, setelah dilakukan optimasi dengan Adaboost, nilai akurasi meningkat menjadi 83%, precision 83%, recall 83%, dan F1-Score 83%. Penerapan optimasi Adaboost dalam penelitian ini meningkatkan nilai akurasi sebesar 0.089 atau 9%, precision 6%, recall 9%, dan F1-Score 10%. Dari hasil evaluasi ini, dapat disimpulkan bahwa penggunaan optimasi Adaboost memiliki dampak positif terhadap peningkatan nilai akurasi, precision, recall, dan f1-score pada model klasifikasi yang digunakan. Kata Kunci : DANA, Google Play Store, Naïve Bayes Classifier, Sentiment Analysis, Adaboost.

Item Type:	Thesis (Sarjana)
Subjects:	Z Bibliography. Library Science. Information Resources > Z665 Library Science. Information Science
Divisions:	Fakultas Teknik > Informatika
Depositing User:	Lelis Masridah
Date Deposited:	14 Feb 2025 06:40
Last Modified:	14 Feb 2025 06:40
URI:	http://repositori.unsil.ac.id/id/eprint/15156

Actions (login required)

View Item