AKRABJUARAAKRABJUARA
Akrab Juara : Jurnal Ilmu-ilmu SosialAkrab Juara : Jurnal Ilmu-ilmu SosialInvestasi merupakan salah satu cara paling efektif untuk meraih keuntungan finansial jangka panjang. Saat ini, banyak platform digital yang menawarkan layanan investasi, termasuk aplikasi Ajaib. Meningkatnya minat masyarakat untuk berinvestasi didorong oleh influencer dan iklan daring, namun juga menyebabkan maraknya skema penipuan dan platform investasi palsu. Oleh karena itu, mengevaluasi kepuasan pengguna melalui analisis sentimen ulasan aplikasi menjadi penting. Penelitian ini bertujuan untuk menganalisis sentimen pengguna terhadap aplikasi investasi Ajaib berdasarkan ulasan yang dikumpulkan dari Google Play Store. Dataset ini terdiri dari ulasan berbahasa Indonesia dari periode 2019–2024, yang diolah menggunakan Google Colab dan algoritma BERT (Bidirectional Encoder Representations from Transformers). Hasil klasifikasi menghasilkan 1.393 ulasan, yang terdiri dari 696 sentimen positif dan 697 sentimen negatif, yang menunjukkan bahwa opini negatif sedikit lebih dominan. Model ini mencapai akurasi 85%, skor F1 85%, recall 85%, dan presisi 87%, yang menunjukkan bahwa algoritma BERT bekerja efektif dalam analisis sentimen untuk aplikasi terkait investasi.
393 dataset, dengan 696 ulasan positif dan 697 ulasan negatif.Penelitian ini menyimpulkan bahwa pengguna aplikasi Ajaib memiliki lebih banyak ulasan negatif.Hasil penelitian menunjukkan akurasi sebesar 85%, skor F1 sebesar 85%, recall sebesar 85%, dan presisi sebesar 87%.Penelitian ini menunjukkan hubungan antara informasi dan kepuasan pengguna, sehingga memungkinkan perusahaan untuk memahami kebutuhan pengguna di masa depan.Penelitian ini menemukan sejumlah besar ulasan negatif, yang dapat memengaruhi kepercayaan pengguna terhadap aplikasi Ajaib.Oleh karena itu, aplikasi Ajaib harus meningkatkan sistemnya di masa depan untuk mendapatkan lebih banyak ulasan positif dan meningkatkan kepercayaan pengguna.
Berdasarkan temuan penelitian ini, beberapa saran penelitian lanjutan dapat diajukan. Pertama, penelitian selanjutnya dapat mengeksplorasi penggunaan teknik deep learning yang lebih canggih, seperti transformer yang lebih besar atau model ensemble, untuk meningkatkan akurasi analisis sentimen. Hal ini dapat membantu dalam mengidentifikasi nuansa emosi yang lebih halus dalam ulasan pengguna. Kedua, penelitian dapat memperluas cakupan analisis sentimen dengan mempertimbangkan faktor-faktor lain yang memengaruhi persepsi pengguna, seperti fitur aplikasi, layanan pelanggan, dan kinerja investasi. Dengan menggabungkan data dari berbagai sumber, penelitian dapat memberikan pemahaman yang lebih komprehensif tentang pengalaman pengguna. Ketiga, penelitian dapat menyelidiki dampak sentimen pengguna terhadap perilaku investasi, seperti keputusan pembelian, retensi pelanggan, dan rekomendasi. Dengan memahami bagaimana sentimen memengaruhi perilaku investasi, perusahaan dapat mengembangkan strategi pemasaran yang lebih efektif dan meningkatkan loyalitas pelanggan. Dengan demikian, penelitian lanjutan dapat memberikan wawasan berharga bagi perusahaan investasi untuk meningkatkan kualitas layanan dan membangun kepercayaan pengguna.
- Sentiment Analysis Comments Covid-19 Variant Omicron on Social Media Instagram with Bidirectional Encoder... doi.org/10.32503/jtecs.v3i1.3219Sentiment Analysis Comments Covid 19 Variant Omicron on Social Media Instagram with Bidirectional Encoder doi 10 32503 jtecs v3i1 3219
- Komparasi Algoritma Random Forest, Naïve Bayes, dan Bert Untuk Multi-Class Classification Pada Artikel... esensijournal.com/index.php/infokom/article/view/386Komparasi Algoritma Random Forest Nayve Bayes dan Bert Untuk Multi Class Classification Pada Artikel esensijournal index php infokom article view 386
- Sistem Analisis Sentimen pada Ulasan Produk Menggunakan Metode Naive Bayes | Gunawan | JEPIN (Jurnal... jurnal.untan.ac.id/index.php/jepin/article/view/27526Sistem Analisis Sentimen pada Ulasan Produk Menggunakan Metode Naive Bayes Gunawan JEPIN Jurnal jurnal untan ac index php jepin article view 27526
| File size | 722.35 KB |
| Pages | 14 |
| DMCA | Report |
Related /
OJSOJS Dengan demikian, FinTech berperan penting dalam mendorong minat investor pemula terhadap reksa dana pasar uang. Berdasarkan hasil analisis yang telah dilakukan,Dengan demikian, FinTech berperan penting dalam mendorong minat investor pemula terhadap reksa dana pasar uang. Berdasarkan hasil analisis yang telah dilakukan,
CEREDINDONESIACEREDINDONESIA Namun, penyebaran tersebut tidak selalu mengurangi asimetri informasi. Interaksi dalam media sosial perusahaan tidak secara langsung memengaruhi keputusanNamun, penyebaran tersebut tidak selalu mengurangi asimetri informasi. Interaksi dalam media sosial perusahaan tidak secara langsung memengaruhi keputusan
EJURNALILMIAHEJURNALILMIAH Hasil penelitian menunjukkan bahwa platform digital seperti Bibit, Bareksa, IPOT, dan Ajaib tidak hanya berperan sebagai sarana transaksi, tetapi jugaHasil penelitian menunjukkan bahwa platform digital seperti Bibit, Bareksa, IPOT, dan Ajaib tidak hanya berperan sebagai sarana transaksi, tetapi juga
UmriUmri Rendahnya literasi keuangan di kalangan Generasi Z menjadi permasalahan nyata yang berdampak pada minimnya partisipasi mereka dalam pasar modal. KurangnyaRendahnya literasi keuangan di kalangan Generasi Z menjadi permasalahan nyata yang berdampak pada minimnya partisipasi mereka dalam pasar modal. Kurangnya
AKRABJUARAAKRABJUARA Data yang digunakan merupakan data sekunder berupa laporan keuangan. Hasil penelitian menunjukkan bahwa perputaran modal kerja tidak berpengaruh signifikanData yang digunakan merupakan data sekunder berupa laporan keuangan. Hasil penelitian menunjukkan bahwa perputaran modal kerja tidak berpengaruh signifikan
PORTALPUBLIKASIPORTALPUBLIKASI Proses klasifikasi menggunakan metode K-Nearest Neighbor (K-NN) dengan evaluasi pada berbagai rasio data latih dan uji, serta nilai K. Model terbaik diperolehProses klasifikasi menggunakan metode K-Nearest Neighbor (K-NN) dengan evaluasi pada berbagai rasio data latih dan uji, serta nilai K. Model terbaik diperoleh
IRPIIRPI 2%, precision sebesar 72. 9%, recall sebesar 62. 8%, dan f-measure sebesar 67. 4%. Berdasarkan hasil pengujian dan analisis terhadap data tweet dengan2%, precision sebesar 72. 9%, recall sebesar 62. 8%, dan f-measure sebesar 67. 4%. Berdasarkan hasil pengujian dan analisis terhadap data tweet dengan
IRPIIRPI Dari analisis dan hasil yang telah dilakukan dapat disimpulkan bahwa Analisis sentimen opini masyarakat tentang vaksinasi COVID-19 di Indonesia cenderungDari analisis dan hasil yang telah dilakukan dapat disimpulkan bahwa Analisis sentimen opini masyarakat tentang vaksinasi COVID-19 di Indonesia cenderung
Useful /
IBNUSINAPUBLISHERIBNUSINAPUBLISHER Hasil penelitian menunjukkan bahwa pembelajaran PKn memiliki peran strategis dalam membentuk karakter tanggung jawab siswa, yang ditunjukkan melalui perilakuHasil penelitian menunjukkan bahwa pembelajaran PKn memiliki peran strategis dalam membentuk karakter tanggung jawab siswa, yang ditunjukkan melalui perilaku
CAHAYA ICCAHAYA IC Instrumen yang dikembangkan melalui tahapan persiapan item berdasarkan telaah literatur, validasi ahli, dan pengujian lapangan terhadap 50 peserta. HasilInstrumen yang dikembangkan melalui tahapan persiapan item berdasarkan telaah literatur, validasi ahli, dan pengujian lapangan terhadap 50 peserta. Hasil
IRPIIRPI Pada tahun 2016, total prediksi kasus DBD adalah 343 kasus, dengan distribusi yaitu Pulau Bengkalis 132 kasus, Pulau Rupat 2 kasus, dan Pulau Sumatra 209Pada tahun 2016, total prediksi kasus DBD adalah 343 kasus, dengan distribusi yaitu Pulau Bengkalis 132 kasus, Pulau Rupat 2 kasus, dan Pulau Sumatra 209
IRPIIRPI Berdasarkan penelitian yang dilakukan dalam menentukan pola pembelian konsumen pada Pt Citra Mustika Pandawa, dapat ditarik kesimpulan dengan melakukanBerdasarkan penelitian yang dilakukan dalam menentukan pola pembelian konsumen pada Pt Citra Mustika Pandawa, dapat ditarik kesimpulan dengan melakukan