Skripsi
KLASIFIKASI SENTIMEN ULASAN PENGGUNA GRAB MENGGUNAKAN NAIVE BAYES CLASSIFIER (NBC)
- Bagikan:
Transportasi online semakin diminati dan sangat dibutuhkan oleh masyarakat. Grab menjadi salah satu penyedia layanan transportasi online yang diminati oleh masyarakat. Grab tidak hanya menyediakan layanan ojek online (grab bike) namun juga melayani jasa pesan antar makanan (grab food), pengiriman barang (grab express), berbelanja (grab mart) dan layanan lainnya. Banyaknya layanan yang disediakan, Grab juga perlu meningkat pelayanan yang diberikan. Salah satu upaya meningkatkan layanan tersebut yaitu melakukan analisis opini dari pengguna sehingga menjadi bahan masukan bagi pihak Grab kedepannya. Hal ini dilakukan dengan analisis sentimen. Dalam penelitian analisis sentimen ini dataset yang diambil dari penilaian aplikasi Grab sebanyak 20.000 record dan metode yang digunakan yaitu naive bayes classifier (NBC). Dataset yang diperoleh berupa teks komentar dan akan melalui tahap text preprocessing (case folding, tokenizing, stopword removal, stemming dan normalization). Dataset yang telah melalui tahap text preprocessing selanjutnya di validasi dengan k-fold cross validation dengan k=10. Hasil klasifikasi kemudian di petakan menggunakan confusion matrix untuk melihat performansi algoritma naive bayes classifier. Hasil menunjukkan tingkat akurasi dataset yang diberi label manual mendapat nilai akurasi 78.42%, presisi 81.06%, recall 79.97% dan f1-score 80.51% sedangkan dataset yang diberi label otomatis mendapat akurasi 84.28%, presisi 86.99%, recall 84.39% dan f1-score 85.67%.
Kata Kunci: Klasifikasi Sentimen, Analisis Sentimen, Text Mining, Naive Bayes Classifier, K-fold Cross Validation, Confusion Matrix.
Detail Information
| Item Type | |
|---|---|
| Penulis |
Semmy V. Keubana - Personal Name
|
| Student ID |
1606080096
|
| Dosen Pembimbing |
ARFAN YEHESKIEL MAUKO - 198005202008121003 - Dosen Pembimbing 2
|
| Penguji |
Arfan Yeheskiel Mauko - 198005202008121003 - Penguji 1
Emerensye Sofia Yublina Pandie - 197902212005012002 - Penguji 2 |
| Kode Prodi PDDIKTI |
55201
|
| Edisi |
Published
|
| Departement |
FAKULTAS SAINS DAN TEKNIK
|
| Kontributor | |
| Bahasa |
Indonesia
|
| Penerbit | UPT Perpustakaan Undana : Kupang., 2023 |
| Edisi |
Published
|
| Subyek | |
| No Panggil |
552.01 Sem K
|
| Copyright |
Individu Penulis
|
| Doi |