eprintid: 7788 rev_number: 7 eprint_status: archive userid: 46 dir: disk0/00/00/77/88 datestamp: 2024-07-03 06:12:31 lastmod: 2024-07-03 06:12:31 status_changed: 2024-07-03 06:12:31 type: thesis metadata_visibility: show creators_name: Razzy P., Dhiky creators_name: Qur’ania, Arie creators_name: Mulyati, Mulyati creators_NPM: 065116172 contributors_type: http://www.loc.gov/loc.terms/relators/TRC contributors_type: http://www.loc.gov/loc.terms/relators/TRC contributors_type: http://www.loc.gov/loc.terms/relators/THS contributors_name: Razzy P., Dhiky contributors_name: Qur’ania, Arie contributors_name: Mulyati, Mulyati contributors_NIDN: 0427047601 contributors_NIDN: 0412128502 corp_creators: Universitas Pakuan corp_creators: Fakultas Matematika dan Ilmu Pengetahuan Alam corp_creators: Program Studi Ilmu Komputer title: KLASIFIKASI SENTIMEN MINAT MASYARAKAT TERHADAP KEMASAN OBAT DENGAN MENGGUNAKAN METODE SUPPORT VECTOR MACHINE ispublished: pub subjects: QK divisions: sch_ecs full_text_status: public abstract: KLASIFIKASI SENTIMEN MINAT MASYARAKAT TERHADAP KEMASAN OBAT DENGAN MENGGUNAKAN METODE SUPPORT VECTOR MACHINE Dhiky Ruzzy Prasetyo, Arie Qur’ania, Mulyati ABSTRAK Pembuatan sentimen minat masyarakat terhadap kemasan obat adalah upaya yang dilakukan demi mempermudah proses pengambilan data sentimen masyarakat yang dikarenakan survey yang di sebarkan tidak harus melalui offline namun bisa melalui media online, dibuat menggunakan aplikasi Rstudio sedangkan pengambilan data menggunakan aplikasi Rapid Miner Studio Penelitian dilakukan dengan cara pengambilan data yang sudah di dapatkan melalui aplikasi rapid miner studio kemudian data tersebut di proses menggunakan aplikasi rstudio untuk mendapatkan sentimen positif dan negatif minat masyarakat. Pembuatan sentimen dilakukan dengan metode support vector machine yaitu metode yang bekerja dengan prinsip Structural Risk Minimization (SRM) dengan tujuan menemukan hyperplane terbaik yang memisahkan dua buah class pada input space. Setelah dilakukan penelitian didapatkan bahwa aplikasi sentimen minat masyarakat terhadap kemasan obat mendapatkan respon sangat baik dari ahli maupun dari responden masyarakat. Kata Kunci : Kemasan, Metode Support Vector Machine, Klasifikasi Sentimen. date: 2023-07-29 date_type: published pages: 27 institution: Universitas Pakuan department: Fakultas Matematika dan Ilmu Pengetahuan Alam thesis_type: Skripsi thesis_name: Sarjana citation: Razzy P., Dhiky and Qur’ania, Arie and Mulyati, Mulyati (2023) KLASIFIKASI SENTIMEN MINAT MASYARAKAT TERHADAP KEMASAN OBAT DENGAN MENGGUNAKAN METODE SUPPORT VECTOR MACHINE. Skripsi thesis, Universitas Pakuan. document_url: http://eprints.unpak.ac.id/7788/1/Skripsi-.pdf