USMUSM
Jurnal TransformatikaJurnal TransformatikaPenelitian ini bertujuan untuk menganalisis sentimen terhadap pengguna aplikasi Whatsapp di Indonesia pada Google Play Store, dengan dataset dikategorikan menjadi 3 pelabelan sentimen yaitu positif, netral, dan negatif. Dengan menggunakan klasifikasi Naïve Bayes, untuk meningkatkan kinerja maka menggunakan ekstraksi fitur TF-IDF setelah yang berjumlah 1935 fitur. Kemudian ditambahkan seleksi fitur untuk memilih fitur-fitur tertentu menggunakan seleksi fitur Chi-Square yang terpilih sebanyak 85% fitur, dan untuk pembagian data training dan testing hasil terbaik di 80 untuk data training dan 20 untuk data testing. Hasil evaluasi sebelum menggunakan seleksi fitur mendapatkan nilai akurasi sebesar 74,5%, nilai presisi sebesar 70%, dan nilai recall sebesar 74,5%. Namun setelah menggunakan seleksi fitur hasil meningkat cukup tinggi mencapai 5,6% untuk nilai akurasi, 5,94% untuk nilai presisi, dan 1,51% untuk nilai recall. Dengan penelitian ini penggunaan seleksi fitur Chi-Square dapat berpengaruh pada hasil evaluasi data ulasan pengguna aplikasi Whatsapp.
Penelitian ini menunjukkan bahwa penggunaan pelabelan tiga sentimen (positif, netral, negatif), ekstraksi fitur TF-IDF, dan seleksi fitur Chi-Square meningkatkan akurasi analisis sentimen terhadap ulasan aplikasi WhatsApp.Hasil evaluasi dengan rasio data training dan testing 80.20 mencapai akurasi 76%, presisi 72%, dan recall 76%.Hasil ini lebih tinggi dibandingkan penelitian sebelumnya, dengan peningkatan sebesar 5,6% untuk akurasi, 5,94% untuk presisi, dan 1,51% untuk recall.
Penelitian lanjutan dapat dilakukan dengan memperluas dataset ulasan aplikasi WhatsApp dari berbagai sumber, tidak hanya Google Play Store, untuk meningkatkan generalisasi model. Selain itu, eksplorasi metode ekstraksi fitur alternatif seperti Word2Vec atau GloVe dapat dipertimbangkan untuk menangkap makna semantik yang lebih kompleks dalam ulasan pengguna. Selanjutnya, pengembangan model klasifikasi dengan algoritma yang lebih canggih, seperti deep learning (misalnya, LSTM atau Transformer), berpotensi menghasilkan akurasi yang lebih tinggi. Penelitian juga dapat difokuskan pada analisis sentimen berdasarkan aspek fitur aplikasi WhatsApp, seperti fitur pesan, panggilan, atau status, untuk memberikan wawasan yang lebih rinci kepada pengembang aplikasi. Terakhir, studi lebih lanjut dapat menginvestigasi pengaruh sentimen pengguna terhadap perilaku mereka, seperti tingkat penggunaan aplikasi atau kemungkinan rekomendasi kepada pengguna lain, untuk memahami dampak sentimen secara lebih komprehensif.
- Jurnal RESTI (Rekayasa Sistem dan Teknologi Informas)i. algoritma multinomial na bayes klasifikasi sentimen... doi.org/10.29207/resti.v5i4.3146Jurnal RESTI Rekayasa Sistem dan Teknologi Informas i algoritma multinomial na bayes klasifikasi sentimen doi 10 29207 resti v5i4 3146
- Analisis Sentimen Terhadap Aplikasi Whatsapp Menggunakan Naïve Bayes Berdasarkan Seleksi Fitur Chi-Square... journals.usm.ac.id/index.php/transformatika/article/view/12310Analisis Sentimen Terhadap Aplikasi Whatsapp Menggunakan Nayve Bayes Berdasarkan Seleksi Fitur Chi Square journals usm ac index php transformatika article view 12310
- Analisis Sentimen Twitter Kuliah Online Pasca Covid-19 Menggunakan Algoritma Support Vector Machine dan... journal.unimma.ac.id/index.php/komtika/article/view/5189Analisis Sentimen Twitter Kuliah Online Pasca Covid 19 Menggunakan Algoritma Support Vector Machine dan journal unimma ac index php komtika article view 5189
| File size | 794.65 KB |
| Pages | 9 |
| DMCA | Report |
Related /
USMUSM Hasil ini mengindikasikan bahwa LightGBM merupakan metode yang efektif untuk memprediksi kecanduan media sosial, dan dapat menjadi dasar pengembangan sistemHasil ini mengindikasikan bahwa LightGBM merupakan metode yang efektif untuk memprediksi kecanduan media sosial, dan dapat menjadi dasar pengembangan sistem
UMSUMS Penelitian ini bertujuan memberikan pemahaman terhadap konsistensi hukum, faktor penyebab perbedaan putusan, dan proses pengambilan keputusan di MahkamahPenelitian ini bertujuan memberikan pemahaman terhadap konsistensi hukum, faktor penyebab perbedaan putusan, dan proses pengambilan keputusan di Mahkamah
USMUSM Studi masa depan direkomendasikan untuk mengembangkan penelitian ini, seperti menggali informasi mendalam dengan mitra eksternal tentang keamanan siberStudi masa depan direkomendasikan untuk mengembangkan penelitian ini, seperti menggali informasi mendalam dengan mitra eksternal tentang keamanan siber
USMUSM Sensor suhu yang digunakan adalah LM35 dengan karakteristik linier 10 mV/°C, sedangkan sensor kebisingan menggunakan modul Sound Mic Microphone SensorSensor suhu yang digunakan adalah LM35 dengan karakteristik linier 10 mV/°C, sedangkan sensor kebisingan menggunakan modul Sound Mic Microphone Sensor
USMUSM Metode klasifikasi dengan algoritma K-Nearest Neighbour (kNN) efektif dalam mengidentifikasi akun palsu di Instagram, bergantung pada kemiripan akun denganMetode klasifikasi dengan algoritma K-Nearest Neighbour (kNN) efektif dalam mengidentifikasi akun palsu di Instagram, bergantung pada kemiripan akun dengan
USMUSM Model dilatih menggunakan 600 citra dengan pembagian data latih, validasi, dan uji sebesar 50:40:10. Hasil pengujian menunjukkan performa tinggi denganModel dilatih menggunakan 600 citra dengan pembagian data latih, validasi, dan uji sebesar 50:40:10. Hasil pengujian menunjukkan performa tinggi dengan
USMUSM Penelitian ini bertujuan membangun sistem klasifikasi nanas (Matang, SetengahMatang, Mentah) yang objektif menggunakan Support Vector Machine (SVM) berbasisPenelitian ini bertujuan membangun sistem klasifikasi nanas (Matang, SetengahMatang, Mentah) yang objektif menggunakan Support Vector Machine (SVM) berbasis
UMSUMS Hambatan muncul dari internal lembaga peradilan sendiri, terutama terkait dengan belum efektifnya pengawasan internal dan kecenderungan meningkatnya berbagaiHambatan muncul dari internal lembaga peradilan sendiri, terutama terkait dengan belum efektifnya pengawasan internal dan kecenderungan meningkatnya berbagai
Useful /
UMSUMS Mahasiswa juga menggambarkan tanda-tanda stres di empat domain: fisik, kognitif, emosional, dan perilaku. Temuan ini menunjukkan bahwa persepsi mahasiswaMahasiswa juga menggambarkan tanda-tanda stres di empat domain: fisik, kognitif, emosional, dan perilaku. Temuan ini menunjukkan bahwa persepsi mahasiswa
UMSUMS Hasil penelitian menunjukkan bahwa sengketa tanah dianggap sebagai bentuk konflik sosial yang muncul akibat pelanggaran hukum perdata adat. Proses penyelesaianHasil penelitian menunjukkan bahwa sengketa tanah dianggap sebagai bentuk konflik sosial yang muncul akibat pelanggaran hukum perdata adat. Proses penyelesaian
UMSUMS Penelitian ini menggunakan pendekatan penelitian yuridis normatif untuk mengkaji berbagai aturan tersebut. Hasil penelitian ini menunjukkan bahwa demokratisasiPenelitian ini menggunakan pendekatan penelitian yuridis normatif untuk mengkaji berbagai aturan tersebut. Hasil penelitian ini menunjukkan bahwa demokratisasi
UMSUMS Metode: Penelitian ini merupakan penelitian empiris yang menggunakan pendekatan perundang-undangan dan pendekatan kasus. Dalam penelitian ini, penelitiMetode: Penelitian ini merupakan penelitian empiris yang menggunakan pendekatan perundang-undangan dan pendekatan kasus. Dalam penelitian ini, peneliti