PENERAPAN METODE KNN UNTUK ANALISIS SENTIMEN ULASAN PENGGUNA APLIKASI X DI PLAYSTORE

ZULIANI, ISNI - 205610027 (2024) PENERAPAN METODE KNN UNTUK ANALISIS SENTIMEN ULASAN PENGGUNA APLIKASI X DI PLAYSTORE. Skripsi thesis, Universitas Teknologi Digital Indonesia.

[img] Text (HALAMAN DEPAN)
1_205610027_HALAMAN_DEPAN.pdf - Published Version

Download (565kB)
[img] Text (BAB I)
2_205610027_BAB_I.pdf - Published Version

Download (62kB)
[img] Text (BAB II)
3_205610027_BAB_II.pdf - Published Version

Download (96kB)
[img] Text (BAB III)
4_205610027_BAB_III.pdf - Published Version
Restricted to Repository staff only

Download (166kB)
[img] Text (BAB IV)
5_205610027_BAB _IV.pdf - Published Version
Restricted to Repository staff only

Download (473kB)
[img] Text (BAB V)
6_205610027_BAB_V.pdf - Published Version

Download (67kB)
[img] Text (DAFTAR PUSTAKA)
7_ 205610027_DAFTAR PUSTAKA.pdf - Published Version

Download (128kB)
[img] Text (LISTING PROGRAM)
8_ 205610027_LISTING_PROGRAM.pdf - Published Version
Restricted to Repository staff only

Download (248kB)

Abstract

Aplikasi media sosial X atau yang dahulunya disebut dengan Twitter merupakan sosial media yang sangat banyak digunakan oleh masyarakat Indonesia. Google Playstore merupakan salah satu tempat utama bagi pengguna untuk mengunduh dan mengulas sebuah aplikasi. Melakukan analisis sentimen dengan menggunakan metode KNN dapat memungkinkan pengembang aplikasi untuk dapat melihat perasaan pengguna dan mengidentifikasi permasalahan yang ada pada aplikasi tersebut. Penelitian ini berfokus pada ulasan pengguna aplikasi X di Playstore untuk mengetahui presentase tingkat akurasi, presentase negatif, positif dan netral terhadap media sosial X. Ulasan yang dikumpulkan mulai tanggal 04 November 2023 sampai 15 Januari 2024. Ulasan yang telah diambil kemudian akan melalu beberapa tahap yaitu preprocessing, labeling, pembobotan dan klasifikasi KNN. Penelitian ini menggunakan sebanyak 3000 ulasan, setelah dilakukan tahap preprocessing data menjadi 2.241. Pembagian data untuk klasifikasi menggunakan 2 perbandingan pembagian data 90:10 dan 80:10. Pembagian data 90:10 mendapatkan nilai akurasi sebesar 80,00%, pembagian data 80:20 mendapatkan nilai akurasi sebesar 80.40%. Dari hasil akurasi perbandingan 2 pembagian data, hasil akurasi terbaik didapatkan saat menggunakan data latih 80% sebanyak 1792 data dan data uji 20% sebanyak 449 data dengan nilai K=7 yaitu 80,40%. Kata Kunci: Analisis Sentimen, KNN, Python.

Item Type: Thesis (Skripsi)
Additional Information: Pembimbing:Sumiyatun S.Kom,M.Cs
Uncontrolled Keywords: Analisis Sentimen, KNN, Python.
Subjects: A Karya Umum (General) > Ilmu Komputer (Computer Science) > Analisis Sentimen
A Karya Umum (General) > Ilmu Komputer (Computer Science) > Bahasa Pemrograman > Python
Divisions: Jenjang S1 > Sistem Informasi (S1)
Depositing User: Titis Pratiwi
Date Deposited: 27 Mar 2024 02:52
Last Modified: 27 Mar 2024 02:52
URI: http://eprints.utdi.ac.id/id/eprint/10323

Actions (login required)

View Item View Item