ANALISIS SENTIMEN REVIEW KEPUASAN KOSTUMER TERHADAP APLIKASI MYPERTAMINA MENGGUNAKAN METODE LEXICON BASED DAN SUPPORT VECTOR MACHINE

Mahendra, A Rizky (2023) ANALISIS SENTIMEN REVIEW KEPUASAN KOSTUMER TERHADAP APLIKASI MYPERTAMINA MENGGUNAKAN METODE LEXICON BASED DAN SUPPORT VECTOR MACHINE. Sarjana thesis, Institut Sains & Teknologi AKPRIND Yogyakarta.

	Text (cover) COVER.pdf - Accepted Version Download (284kB)
	Text (intisari) ABSTRAK.pdf - Accepted Version Download (333kB)
	Text (BAB 1) BAB I.pdf - Accepted Version Download (475kB)
	Text (Daftar Pustaka) DAFTAR PUSTAKA.pdf - Accepted Version Download (345kB)
	Text (Full Text) FULL TEXT.pdf - Accepted Version Restricted to Registered users only Download (6MB) | Request a copy

Abstract

Aplikasi MyPertamina merupakan suatu aplikasi yang dibuat oleh pihak Pertamina sebagai bentuk apresiasi terhadap konsumen yang membeli produkproduk Pertamina, program ini juga dibuat untuk mendukung gerakan non tunai yang dibuat oleh pemerintah. Selain itu, MyPertamina juga digunakan untuk penjualan BBM bersubsidi agar tepat sasaran. Ternyata kualitas layanan aplikasi ini masih banyak mengandung pro dan kontra bagi pengguna aplikasi Pengguna menuliskan tanggapannya pada kolom review yang disediakan pada laman google play tanggapan pengguna bisa bersifat positif, negatif, atau netral. Maka diperlukan analisis sentimen dari tanggapan para pengguna aplikasi MyPertamina. Data penelitian ini diambil dari website Google Play Store, data Yang diambil yaitu data teks review dengan Jumlah 3000 review. Analisis sentimen dilakukan menggunakan Metode Lexicon Based yang digunakan untuk pelabelan kata menjadi positif, negatif, dan netral, kemudian proses klasifikasinya menggunakan metode Support Vector Machine (SVM). Hasil pembobotan menggunakan metode Lexicon Based menunjukkan hasil sentimen positif sebesar 27%, sentimen negatif sebesar 48% dan sentimen netral sebesar 24%. Pada klasifikasi SVM dari percobaan perbandingan yang dilakukan kombinasi data training 80% dan data testing 20% mendapat nilai tertinggi dengan nilai akurasi sebesar 81%, precision 78%, recall 79% dan f1-score 78%. Hasil dari pengujian menunjukan bahwa sentimen masyarakat terhadap aplikasi MyPertamina cenderung negatif

Item Type:	Thesis (Sarjana)
Uncontrolled Keywords:	Text Mining, MyPertamina, Analisis Sentimen, Support Vector Machine (SVM)
Subjects:	Z Bibliography. Library Science. Information Resources > ZA Information resources
Divisions:	Fakultas Teknologi Informasi & Bisnis > Informatika (S1)
Depositing User:	Novri Aditya Nugroho
Date Deposited:	14 Jul 2023 06:17
Last Modified:	14 Jul 2023 06:17
URI:	http://eprints.akprind.ac.id/id/eprint/1933

Actions (login required)

View Item