ANALISIS SENTIMEN PADA ULASAN APLIKASI KURSUS ONLINE MENGGUNAKAN METODE LATENT DIRICHLECT ALLOCATION (LDA) DAN SUPPORT VECTOR MACHINE (SVM)

ebrianty Wahyuni, Nadya and Herfina and Maryana, Sufiatul (2020) ANALISIS SENTIMEN PADA ULASAN APLIKASI KURSUS ONLINE MENGGUNAKAN METODE LATENT DIRICHLECT ALLOCATION (LDA) DAN SUPPORT VECTOR MACHINE (SVM). Skripsi thesis, Universitas Pakuan.

Full text not available from this repository.

Abstract

Abstrak Respon kepuasan pelanggan terhadap produk merupakan faktor yang dapat digunakan untuk Ruangguru guna bisa menilai bagaimana dalam menentukan tujuan perusahaan sekaligus juga agar bisa melihat kinerja dari suatu produk. Respon pelanggan tersebut terdapat dalam ulasan. Akan tetapi, dikarenakan perkembangan teknologi dan internet yang cepat, ulasan selalu bertambah setiap harinya sehingga akan memakan waktu cukup lama untuk dapat mengkategorisasi dan menyimpulkan semua ulasan. Berdasarkan hal ini, penelitian ini melakukan analisis sentimen menggunakan metode pemodelan topik LDA dan klasifikasi sentimen SVM. Hasil dari pemodelan topik menggunakan LDA sebanyak 3 topik yaitu topik pertama membahas tentang fitur aplikasi khususnya video, topik kedua membahas tentang sertifikat khususnya pada kelas kartu prakerja dan topik ketiga membahas tentang materi atau pebelajaran adapun hasil klasifikasi sentimen positif dan negatif SVM pada masing-masing topik antara lain untuk topik satu sebanyak 407 dan 510, untuk topik dua sebanyak 537 dan 552, untuk topik ketiga sebanyak 1480 dan 24. Hasil evaluasi menggunakan Confusion Matrix dari keseluruhan topik didapatkan rata- rata presisi, akurasi, recall sebesar 91.05%, 84.46%, 79.51%. Kata Kunci : Sentimen Analisis, Skill Academy, Pemodelan Topik LDA, Support Vector Machine

Item Type:	Thesis (Skripsi)
Subjects:	Fakultas Ilmu Pengetahuan Alam dan Matematika > Ilmu Komputer
Divisions:	Fakultas Matematika dan Ilmu Pengetahuan Alam > Ilmu Komputer
Depositing User:	PERPUSTAKAAN FAKULTAS MATEMATIKA DAN ILMU PENGETAHUAN ALAM UNPAK
Date Deposited:	24 Aug 2022 13:19
Last Modified:	03 Sep 2022 13:21
URI:	http://eprints.unpak.ac.id/id/eprint/213

Actions (login required)

View Item