Image of Penerapan support vector machines dan naïve bayes dengan hyperparameter tuning menggunakan framework optuna untuk analisis sentimen aplikasi gojek driver di play store

Text

Penerapan support vector machines dan naïve bayes dengan hyperparameter tuning menggunakan framework optuna untuk analisis sentimen aplikasi gojek driver di play store

"Penurunan rating dari 3,5 menjadi 3,2 aplikasi Gojek Driver di Google Play Store mendorong perlunya analisis untuk memahami persepsi pengguna melalui sentimen yang terkandung dalam ulasan mereka. Penelitian ini bertujuan untuk melakukan analisis sentimen terhadap ulasan pengguna serta membandingkan performa algoritma Support Vector Machine (SVM) dan Naïve Bayes dalam mengklasifikasikan sentimen tersebut. Data diperoleh dari 14.989 ulasan pengguna yang terdiri dari 10. 165 ulasan sentimen negatif dan 4.825 ulasan sentimen positif. Tantangan imbalanced dataset diatasi dengan penerapan Synthetic Minority Over-
sampling Technique (SMOTE) untuk menyeimbangkan jumlah data. Penelitian ini dilakukan dalam dua skenario utama, yaitu hanya menggunakan SMOTE dan kombinasi Stratified Train-Test Split, SMOTE, serta Auto-Tuning K_neighbors. Proses tuning bertujuan untuk mengoptimalkan parameter model secara otomatis agar memperoleh kinerja terbaik. Pengujian performa menggunakan Cross-Validation Accuracy dan Test Set Accuracy. Hasil menunjukkan bahwa model SVM
dengan SMOTE mencapai akurasi tertinggi sebesar 92,72% dan Test Set Accuracy sebesar 86,79% dengan nilai FI-score sebesar 0,87. Pada kombinasi teknik, SVM memperoleh akurasi 91,72% dan F1-score 0,85. Sementara itu, model Naïve Bayes dengan SMOTE menghasilkan akurasi 83, 15% dan Test Set Accuracy 75,45%, serta kombinasi teknik memberikan akurasi 83,20% dan Test Set Accuracy 75,98% dengan nilai FI-score sebesar 0,76. Hasil penelitian membuktikan bahwa SVM lebih unggul dibanding Naïve Bayes dalam menangani klasifikasi sentimen padavdata tidak seimbang, serta menunjukkan bahwa penggunaan Optuna efektif dalam meningkatkan kinerja model."

Ketersediaan
SI25/010SI 25/010Prodi Sistem Informasi (Ruang Skripsi dan Tesis)Tersedia
Informasi Detail
Judul Seri
-
No. Panggil
SI 25/010
Penerbit
Jakarta : Universitas Trilogi.,
Deskripsi Fisik
-
Bahasa
Indonesia
ISBN/ISSN
-
Klasifikasi
SI
Tipe Isi
text
Tipe Media
-
Tipe Pembawa
-
Edisi
-
Subjek
Management information systems
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