Universitas Bhayangkara Jakarta Raya

Institutional Repositories

Firmansyah, Ahmad Syahrul (2023) Analisis Sentimen pada Ulasan Aplikasi Tokopedia di Google Play Store Dengan Algoritma Support Vector Machine dan Naïve Bayes. Undergraduate thesis, Universitas Bhayangkara Jakarta Raya.

	Text 201910225391_Ahmad Syahrul Firmansyah_Cover-Daftar Isi.pdf Download (2MB)
	Text 201910225391_Ahmad Syahrul Firmansyah_BAB I.pdf Download (1MB)
	Text 201910225391_Ahmad Syahrul Firmansyah_BAB II, III, IV.pdf Restricted to Registered users only Download (1MB)
	Text 201910225391_Ahmad Syahrul Firmansyah_BAB V.pdf Download (783kB)
	Text 201910225391_Ahmad Syahrul Firmansyah_Daftar Pustaka.pdf Download (984kB)
	Text 201910225391_Ahmad Syahrul Firmansyah_Lampiran.pdf Restricted to Repository staff only Download (1MB)

Abstract

Data yang digunakan adalah data ulasan pengguna Tokopedia dalam Google Play Store sebanyak 20.000 data berbahasa Indonesia. Metode Support Vector Machine dan Naïve Bayes digunakan untuk mengklasifikasikan sentimen positif dan negatif dari ulasan pengguna. Hasil dari penerapan metode Support Vector Machine pada klasifikasi ulasan pengguna Tokopedia dengan data uji 90:10 menghasilkan tingkat accuracy 89%, Recall 90%, Precision 90%, F-Measure 90%, sedangkan penerapan metode Naïve Bayes pada klasifikasi ulasan pengguna Tokopedia dengan data uji 90:10 menghasilkan tingkat accuracy 70%, Recall 66%, Precision 93%, F-Measure 77%. Performa dari algoritma Support Vector Machine menghasilkan tingkat accuracy lebih tinggi dari algoritma Naïve Bayes.

Item Type:	Thesis (Undergraduate)
Additional Information:	Pembimbing: Herlawati, S.Si., M.M., M.Kom. NIDN0311097302, Rafika Sari, S.Si., M.Si. NIDN0329098902
Subjects:	Teknologi dan Ilmu Terapan > Komputer Teknologi dan Ilmu Terapan > Teknik Informatika
Divisions:	Fakultas Ilmu Komputer > Informatika
Depositing User:	Mr. Arif Syamsudin
Date Deposited:	15 Jan 2026 01:35
Last Modified:	15 Jan 2026 01:35
URI:	http://repository.ubharajaya.ac.id/id/eprint/37575

Actions (login required)

View Item

Downloads