Image of Analisis sentimen pengguna aplikasi deliveree di google play strore menggunakan metode naïve bayes dan random forest dengan evaluasi confusion matrix

Text

Analisis sentimen pengguna aplikasi deliveree di google play strore menggunakan metode naïve bayes dan random forest dengan evaluasi confusion matrix

Analisis sentimen mungkin bias terhadap kelas mayoritas karena kurangnya ulasan positif dan negatif pada aplikasi Deliveree di Google Play Store. Selain itu, belum ada penelitian komparatif yang membandingkan Naive Bayes dan Random Forest pada data ini. Tujuan penelitian ini adalah untuk mempelajari sentimen pengguna aplikasi Deliveree dan melihat bagaimana kedua algoritma bekerja sebelum dan sesudah teknik sampling minoritas buatan (SMOTE). Data penelitian, yang terdiri dari 15.000 ulasan berbahasa Indonesia, dikumpulkan melalui scraping web menggunakan pustaka Google-Play-Scraper yang berbasis Python. Preprocessing (folding case, cleaning, normalization, tokenization, stopword removal, stemming), pelabelan berbasis lexicon, transformasi TF-IDF, penerapan SMOTE, dan evaluasi model menggunakan Confusion Matrix dan Classification Report adalah beberapa tahapan pengolahan data.Hasil penelitian menunjukkan bahwa Naïve Bayes memiliki keunggulan dalam mendeteksi kelas minoritas (negatif) setelah menggunakan SMOTE; recall meningkat dari 0,01 menjadi 0,92 meskipun akurasi tetap 0,96. Sementara itu, Random Forest menunjukkan hasil yang lebih seimbang antar kelas, dengan akurasi 0,96 baik sebelum maupun sesudah SMOTE, dan recall negatif meningkat dari 0,34 menjadi 0,55.Secara keseluruhan, Random Forest lebih baik dalam kestabilan prediksi, sementara Naïve Bayes lebih baik dalam mendeteksi ulasan negatif. Temuan ini menunjukkan bahwa pemilihan algoritma harus disesuaikan dengan tujuan analisis: Random Forest cocok untuk kestabilan, sedangkan Naïve Bayes lebih baik dalam mendeteksi ulasan negatif.

Ketersediaan
SI25/014SI 25/014Prodi Sistem Informasi (Ruang Skripsi & Tesis)Tersedia
Informasi Detail
Judul Seri
-
No. Panggil
SI 25/014
Penerbit
Jakarta : Universitas Trilogi.,
Deskripsi Fisik
-
Bahasa
Indonesia
ISBN/ISSN
-
Klasifikasi
SI
Tipe Isi
text
Tipe Media
-
Tipe Pembawa
-
Edisi
-
Subjek
Trilogi University--Management information systems
Info Detail Spesifik
-
Pernyataan Tanggungjawab
Versi lain/terkait

Tidak tersedia versi lain

Lampiran Berkas
Tidak Ada Data
Komentar
Anda harus masuk sebelum memberikan komentar