PELITABANGSAPELITABANGSA
Pelita TeknologiPelita TeknologiPenelitian ini mengembangkan sistem analisis sentimen otomatis untuk mengklasifikasikan ulasan pengguna berbahasa Indonesia pada aplikasi JobStreet dari Google Play Store. Dilakukan perbandingan kinerja dua algoritma machine learning, yaitu Support Vector Machine (SVM) dan Naive Bayes. Data ulasan melalui tahapan pra-pemrosesan meliputi pembersihan, case folding, tokenisasi, normalisasi, penghapusan stopword, dan stemming sebelum pelatihan dan evaluasi model. Kinerja diukur menggunakan akurasi, presisi, recall, dan F1-score. Hasil menunjukkan bahwa SVM lebih unggul dibandingkan Naive Bayes, dengan akurasi 97%, presisi 0,98, recall 0,96, dan F1-score 0,97. Sementara itu, Naive Bayes mencapai akurasi 89%, presisi 0,93, recall 0,83, dan F1-score 0,86. SVM menunjukkan kinerja klasifikasi yang lebih seimbang antar kelas sentimen. Temuan ini menunjukkan bahwa SVM lebih efektif untuk analisis sentimen berbahasa Indonesia dan memiliki potensi kuat untuk diimplementasikan dalam sistem otomatis guna mendukung rekomendasi cerdas dan peningkatan kualitas layanan pada platform rekrutmen digital.
Algoritma Support Vector Machine (SVM) terbukti lebih efektif dibandingkan Naive Bayes dalam mengklasifikasikan sentimen ulasan pengguna aplikasi JobStreet.20, SVM mencapai akurasi 97%, presisi 0,98, recall 0,96, dan F1-score 0,97, menunjukkan kemampuan yang seimbang dalam mengenali sentimen positif dan negatif dengan kesalahan sangat rendah.Perbedaan paling signifikan terlihat pada recall sentimen negatif, di mana SVM mencapai 0,92 sedangkan Naive Bayes hanya 0,67, sehingga SVM lebih unggul dalam menjaga keseimbangan klasifikasi antar label.
Penelitian lanjutan dapat mengevaluasi algoritma deep learning seperti LSTM atau BERT untuk menilai apakah model berbasis neural network mampu mengungguli kinerja algoritma klasik seperti SVM dalam konteks analisis sentimen aplikasi lowongan kerja. Selain itu, penelitian dapat menguji representasi teks yang lebih canggih seperti Word2Vec atau FastText untuk melihat apakah pendekatan yang menangkap konteks semantik secara mendalam dapat meningkatkan akurasi klasifikasi dibandingkan metode TF-IDF. Selanjutnya, diperlukan pengembangan model klasifikasi tiga kelas (positif, negatif, netral) dengan strategi penanganan data ambigu yang lebih baik agar seluruh ulasan dapat dimanfaatkan tanpa mengorbankan kinerja model, sehingga analisis sentimen menjadi lebih komprehensif dan representatif terhadap opini pengguna yang sebenarnya.
- Komparasi Algoritma Naïve Bayes dan Logistic Regression Untuk Analisis Sentimen Metaverse... doi.org/10.30865/mib.v8i2.7458Komparasi Algoritma NayEAve Bayes dan Logistic Regression Untuk Analisis Sentimen Metaverse doi 10 30865 mib v8i2 7458
- ANALISIS SENTIMEN ULASAN APLIKASI LITA DI PLAY STORE MENGGUNAKAN ALGORITMA NAIVE BAYES | JATI (Jurnal... doi.org/10.36040/jati.v8i1.8778ANALISIS SENTIMEN ULASAN APLIKASI LITA DI PLAY STORE MENGGUNAKAN ALGORITMA NAIVE BAYES JATI Jurnal doi 10 36040 jati v8i1 8778
- PENERAPAN METODE NAÏVE BAYES CLASSIFIER DAN LEXICON BASED UNTUK ANALISIS SENTIMEN CYBERBULLYING... doi.org/10.36040/jati.v6i2.5633PENERAPAN METODE NAyaVE BAYES CLASSIFIER DAN LEXICON BASED UNTUK ANALISIS SENTIMEN CYBERBULLYING doi 10 36040 jati v6i2 5633
| File size | 453.98 KB |
| Pages | 8 |
| DMCA | Report |
Related /
PELITABANGSAPELITABANGSA Berdasarkan hasil tersebut, sistem SIGAP berpotensi digunakan sebagai sistem pendukung keselamatan berkendara untuk membantu mendeteksi gejala awal kantukBerdasarkan hasil tersebut, sistem SIGAP berpotensi digunakan sebagai sistem pendukung keselamatan berkendara untuk membantu mendeteksi gejala awal kantuk
UNRAMUNRAM Data dikumpulkan melalui survei online yang melibatkan 200 mahasiswa aktif. Tahapan penelitian terdiri atas pembersihan data, transformasi kategori dataData dikumpulkan melalui survei online yang melibatkan 200 mahasiswa aktif. Tahapan penelitian terdiri atas pembersihan data, transformasi kategori data
UNRAMUNRAM Penelitian ini membahas penerapan algoritma Textrank dalam peringkasan otomatis berita berbahasa Indonesia. Hasil evaluasi menunjukkan nilai ROUGE-1 denganPenelitian ini membahas penerapan algoritma Textrank dalam peringkasan otomatis berita berbahasa Indonesia. Hasil evaluasi menunjukkan nilai ROUGE-1 dengan
STKIP SINGKAWANGSTKIP SINGKAWANG Namun, pembelajaran teks berita di sekolah masih cenderung berorientasi pada penguasaan struktur dan kebahasaan, serta belum secara optimal mendorong pembelajaranNamun, pembelajaran teks berita di sekolah masih cenderung berorientasi pada penguasaan struktur dan kebahasaan, serta belum secara optimal mendorong pembelajaran
IPDNIPDN Banjir merupakan salah satu bencana yang kerap terjadi dan memberikan dampak signifikan terhadap aktivitas sosial, ekonomi, serta lingkungan masyarakat.Banjir merupakan salah satu bencana yang kerap terjadi dan memberikan dampak signifikan terhadap aktivitas sosial, ekonomi, serta lingkungan masyarakat.
URINDOURINDO Secara simultan, fasilitas kerja dan efektivitas komunikasi memberikan kontribusi yang kuat terhadap produktivitas kerja karyawan Phone Verification. TemuanSecara simultan, fasilitas kerja dan efektivitas komunikasi memberikan kontribusi yang kuat terhadap produktivitas kerja karyawan Phone Verification. Temuan
POLTEKKES JOGJAPOLTEKKES JOGJA Ketiga faktor tersebut secara signifikan memengaruhi keberhasilan asi eksklusif dengan nilai p < 0,05. Penelitian ini merekomendasikan pentingnya intervensiKetiga faktor tersebut secara signifikan memengaruhi keberhasilan asi eksklusif dengan nilai p < 0,05. Penelitian ini merekomendasikan pentingnya intervensi
UAIUAI Proses pembelajaran menggunakan metode demonstrasi, imitasi, dan praktik dengan pendekatan interaktif yang melibatkan pemanasan, pelatihan gerakan, sertaProses pembelajaran menggunakan metode demonstrasi, imitasi, dan praktik dengan pendekatan interaktif yang melibatkan pemanasan, pelatihan gerakan, serta
Useful /
POLTEKKES PADANGPOLTEKKES PADANG Penelitian dilakukan dengan metode eksperimen desain yang digunakan Non Equivalent Pretest-Posttest Control Group, yang dilakukan pada Maret 2024 denganPenelitian dilakukan dengan metode eksperimen desain yang digunakan Non Equivalent Pretest-Posttest Control Group, yang dilakukan pada Maret 2024 dengan
PELITABANGSAPELITABANGSA Overall, the findings provide valuable insights to support better inventory management and sales strategy planning at Toko Sanjaya Sport. Penelitian iniOverall, the findings provide valuable insights to support better inventory management and sales strategy planning at Toko Sanjaya Sport. Penelitian ini
STKIP SINGKAWANGSTKIP SINGKAWANG Namun, kondisi pembelajaran di sekolah dasar masih menunjukkan rendahnya literasi matematika yang disertai dengan rendahnya kepercayaan diri siswa dalamNamun, kondisi pembelajaran di sekolah dasar masih menunjukkan rendahnya literasi matematika yang disertai dengan rendahnya kepercayaan diri siswa dalam
UBHARAJAYAUBHARAJAYA Adapun teknik yang digunakan yaitu probability sampling dengan pendekatan cluster random sampling dengan sampel penelitian sebanyak 100 sampel. Hasil penelitianAdapun teknik yang digunakan yaitu probability sampling dengan pendekatan cluster random sampling dengan sampel penelitian sebanyak 100 sampel. Hasil penelitian