UMPPUMPP
Jurnal Surya InformatikaJurnal Surya InformatikaAplikasi ini tidak hanya memberikan informasi terkini tentang liga sepakbola Primer Inggris tetapi juga menyediakan fitur-fitur yang memperkaya pengalaman pengguna. Ulasan-ulasan ini memberikan gambaran yang jelas mengenai kehandalan, kualitas, dan fungsionalitas aplikasi, sehingga membantu konsumen membuat keputusan yang lebih terinformasi. Dari feedback pengguna, kita dapat mengevaluasi responsifitas pengembang terhadap masukan pelanggan, potensi perbaikan, dan kemajuan fitur-fitur yang ditawarkan. Oleh karena itu, ulasan di Play Store bukan hanya sebagai sumber referensi, tetapi juga sebagai panduan yang berharga bagi konsumen yang mencari pengalaman sepakbola Primer Inggris yang terbaik melalui aplikasi ini. Penelitian ini menghasilkan akurasi sebesar 79.67% menggunakan algoritma SVM. Hasil ini menunjukkan bahwa algoritma SVM dapat dengan cukup akurat menganalisis sentimen ulasan aplikasi bola seperti Primer League di Google Play Store. Analisis sentimen ulasan aplikasi Primer League dapat memberikan informasi yang berharga bagi pengembang aplikasi. Informasi tersebut dapat digunakan untuk meningkatkan kualitas aplikasi, sehingga dapat meningkatkan kepuasan pengguna.
Berdasarkan hasil penelitian yang kami lakukan, dapat disimpulkan bahwa sentimen pengguna terhadap aplikasi PRIMER LEAGUE terbagi menjadi 776 ulasan positif dan 554 ulasan negatif.Visualisasi kata-kata pada ulasan positif mengungkapkan bahwa kata-kata seperti bagus, Good, mantap, dan bagus sering muncul.Sebaliknya, pada ulasan negatif, kata-kata seperti lama, gabisa, eror, dan iklan menjadi kata-kata yang sering muncul.Selanjutnya, evaluasi kinerja empat kernel algoritma Support Vector Machine dalam menganalisis sentimen ulasan aplikasi PRIMER LEAGUE dilakukan dengan tiga skenario split data.Hasil terbaik diperoleh pada skenario 1 dengan rasio perbandingan data training sebesar 80% dan data testing sebesar 20%.Temuan ini menunjukkan bahwa algoritma Support Vector Machine efektif dalam menganalisis sentimen ulasan aplikasi PRIMER LEAGUE, terutama pada skenario dengan pembagian data training dan testing sebesar 80% dan 20%.Hasil ini memberikan gambaran yang kuat terkait dengan performa algoritma dalam mengklasifikasikan sentimen pengguna dengan akurasi dan presisi yang tinggi.
Untuk penelitian selanjutnya, disarankan untuk memperluas cakupan penelitian dengan memeriksa sentimen pengguna pada platform lain atau versi aplikasi PRIMER LEAGUE yang berbeda. Selain itu, penelitian dapat diperkaya dengan penggunaan dataset yang lebih luas dan representatif. Selain itu, penelitian lanjutan dapat fokus pada analisis bagaimana sentimen pengguna berubah sebagai respons terhadap perubahan atau pembaruan pada aplikasi PRIMER LEAGUE. Dengan demikian, penelitian ini dapat memberikan wawasan lebih dalam tentang dinamika sentimen pengguna dan membantu pengembang aplikasi dalam meningkatkan kualitas dan kepuasan pengguna.
| File size | 422.89 KB |
| Pages | 5 |
| DMCA | Report |
Related /
FKPTFKPT Pola ini menandakan model mampu memanfaatkan data tambahan untuk meningkatkan generalisasi tanpa gejala overfitting atau underfitting. Temuan ini membuktikanPola ini menandakan model mampu memanfaatkan data tambahan untuk meningkatkan generalisasi tanpa gejala overfitting atau underfitting. Temuan ini membuktikan
NURISNURIS Kajian ini menggunakan rancangan penelitian metode kuantitatif yang dipadukan dengan pendekatan text mining untuk mengolah data, yang mencakup pengumpulanKajian ini menggunakan rancangan penelitian metode kuantitatif yang dipadukan dengan pendekatan text mining untuk mengolah data, yang mencakup pengumpulan
STMIKJAYAKARTASTMIKJAYAKARTA Ketiga metode ini diterapkan pada data dengan tingkat Missing Value sebesar 10%, 20%, dan 30%. Hasil menunjukkan bahwa performa klasifikasi menggunakanKetiga metode ini diterapkan pada data dengan tingkat Missing Value sebesar 10%, 20%, dan 30%. Hasil menunjukkan bahwa performa klasifikasi menggunakan
UBMUBM Dari hasil klasifikasi, menunjukan 61 pelanggan loyal dan 35 pelanggan churn, kemudian dapat diakumulasikan total pelanggan loyal adalah 636 pelangganDari hasil klasifikasi, menunjukan 61 pelanggan loyal dan 35 pelanggan churn, kemudian dapat diakumulasikan total pelanggan loyal adalah 636 pelanggan
NURUL FIKRINURUL FIKRI Temuan ini menunjukkan bahwa BERT lebih sensitif dalam menangkap konteks dan sentimen tersirat dalam bahasa Indonesia informal. Penelitian ini menegaskanTemuan ini menunjukkan bahwa BERT lebih sensitif dalam menangkap konteks dan sentimen tersirat dalam bahasa Indonesia informal. Penelitian ini menegaskan
STIEBALIKPAPANSTIEBALIKPAPAN Data mining menggabungkan teknik pembelajaran mesin, pengenalan pola, statistika, database, dan visualisasi untuk mengidentifikasi masalah dalam pengambilanData mining menggabungkan teknik pembelajaran mesin, pengenalan pola, statistika, database, dan visualisasi untuk mengidentifikasi masalah dalam pengambilan
UBMUBM Perkembangan teknologi mengakibatkan perubahan signifikan di berbagai sektor, termasuk bisnis. Cara perdagangan juga berubah menjadi digital melalui platformPerkembangan teknologi mengakibatkan perubahan signifikan di berbagai sektor, termasuk bisnis. Cara perdagangan juga berubah menjadi digital melalui platform
UMUSLIMUMUSLIM Sedangkan Cluster 2 terdiri dari 5 item produk yang tidak laris, Penjualan produk dalam Cluster ini menunjukkan tren tetap atau bahkan menurun dari bulanSedangkan Cluster 2 terdiri dari 5 item produk yang tidak laris, Penjualan produk dalam Cluster ini menunjukkan tren tetap atau bahkan menurun dari bulan
Useful /
STMIKJAYAKARTASTMIKJAYAKARTA Perkembangan teknologi digital memberikan pengaruh signifikan dalam pelestarian budaya. Augmented Reality (AR) menggabungkan objek maya ke dunia nyataPerkembangan teknologi digital memberikan pengaruh signifikan dalam pelestarian budaya. Augmented Reality (AR) menggabungkan objek maya ke dunia nyata
STMIKJAYAKARTASTMIKJAYAKARTA Selanjutnya, BITU terbukti menjadi prediktor kuat bagi ASU, di mana niat untuk menggunakan sistem berkorelasi tinggi dengan tingkat penggunaan aktual SIAKAD.Selanjutnya, BITU terbukti menjadi prediktor kuat bagi ASU, di mana niat untuk menggunakan sistem berkorelasi tinggi dengan tingkat penggunaan aktual SIAKAD.
STIABENGKULUSTIABENGKULU Sistem Informasi menjadi sangat penting ketika kita menggunakan media teknologi sekarang ini. Digitalisasi dalam kegiatan administrasi merupakan suatuSistem Informasi menjadi sangat penting ketika kita menggunakan media teknologi sekarang ini. Digitalisasi dalam kegiatan administrasi merupakan suatu
STIABENGKULUSTIABENGKULU Sosialisasi dilakukan dalam pelatihan ini dengan memberikan pemaparan tentang prinsip-prinsip dasar kewirausahaan masih berlaku dan dapat diaplikasikanSosialisasi dilakukan dalam pelatihan ini dengan memberikan pemaparan tentang prinsip-prinsip dasar kewirausahaan masih berlaku dan dapat diaplikasikan