KOMPARASI ANALISIS METODE NAIVE BAYES CLASSIFIER (NBC) DENGAN K-NEAREST NEIGHBOR (KNN) PADA ULASAN PENGGUNA APLIKASI GOOGLE MAPS
Riki Afiyanto Pratama, 4111419026 (2023) KOMPARASI ANALISIS METODE NAIVE BAYES CLASSIFIER (NBC) DENGAN K-NEAREST NEIGHBOR (KNN) PADA ULASAN PENGGUNA APLIKASI GOOGLE MAPS. Under Graduates thesis, UNIVERSITAS NEGERI SEMARANG.
PDF
- Published Version
Restricted to Repository staff only Download (2MB) | Request a copy |
Abstract
Google Maps merupakan layanan gratis dari google dengan memiliki fungsi seperti peta dunia yang bisa diakses dengan menggunakan browser maupun aplikasi. Aplikasi Google Maps bisa didapatkan dengan melalui Google Play Store. Pada laman Google Play Store terdapat ulasan dan informasi suatu produk atau aplikasi yang disimpan dalam bentuk teks, score, ataupun yang lainnya. Analisis sentimen dilakukan untuk sebagai alat mengklasifikasikan atau mengkategorikan informasi yang berbentuk teks ke dalam kategori atau label positif dan negatif sehingga developer aplikasi dapat mengetahui kekurangan dan kelebihan aplikasinya. Proses untuk melakukan analisis sentimen adalah seperti melakukan preprocessing teks dan pembobotan kata yang bertujuan memberikan nilai atau bobot pada kata yang terdapat di suatu dokumen. Lalu metode klasifikasi yang digunakan dalam penelitian ini adalah Naïve Bayes Classifier dan K-Nearest Neighbor, lalu akan divisualisasikan dengan wordcloud berdasarkan kategori yang ada. Berdasarkan akurasi untuk Naïve Bayes Classifier sebesar 80,6%, sedangkan untuk K-Nearest Neighbor sebesar 78,8%%. Berdasarkan hasil tersebut menunjukkan bahwa metode Naïve Bayes Classifier lebih baik dalam mengklasifikasikan. Sedangkan dalam memvisualisasikan dengan wordcloud didapat kata-kata yang memiliki label negatif antara lain seperti “titik”, “sesat”, “akurasi”, “lokasi”, dan sebagainya. Dalam hal sentiment negatif ini menunjukkan bahwa pengguna aplikasi Google Maps merasa aplikasinya sering membuat orang tersesat karena akurasi dan lokasi yang ditujua tidak tepat. Lalu untuk yang berlabel positif antara lain “membantu”, “bagus”, “oke”, “akurat”, dan lain sebagainya, hal ini menunjukkan sebagian pengguna merasa aplikasi Google Maps itu bagus dan merasa terbantu terkait aplikasi ini. Jadi dapat disimpulkan bahwa aplikasi Google Maps ini sudah membantu para pengguna untuk menunjukkan jalan akan tetapai terkadang jalan yang ditunjukkan itu menyesatkan, sehingga perlu ada perbaikan atau tinjaun lebih lanjut terkait menunjukkan jalan ini.
Item Type: | Thesis (Under Graduates) |
---|---|
Uncontrolled Keywords: | Naïve Bayes Classifier, K-Nearest Neighbor, Ulasan, Text Mining, Analisis Sentimen. |
Subjects: | Q Science > Q Science (General) Q Science > QA Mathematics Q Science > QA Mathematics > Mathematics Education |
Fakultas: | Fakultas Matematika dan Ilmu Pengetahuan Alam > Matematika, S1 |
Depositing User: | Setyarini UPT Perpus |
Date Deposited: | 25 Nov 2024 04:33 |
Last Modified: | 25 Nov 2024 04:33 |
URI: | http://lib.unnes.ac.id/id/eprint/65875 |
Actions (login required)
View Item |