RASYIDIN, MUHAMMAD FATTAAH AL (2025) Klasifikasi Masalah Penggunaan Aplikasi X Berdasarkan Ulasan Google Play Store Menggunakan Algoritma SVM. Skripsi thesis, Universitas Teknologi Digital Indonesia.
![[img]](https://eprints.utdi.ac.id/style/images/fileicons/text.png) |
Text (HALAMAN DEPAN)
1_215410027_HALAMAN_DEPAN.pdf - Published Version Download (1MB) |
|
Text (BAB I)
2_215410027_BAB_I.pdf - Published Version Download (21kB) |
|
Text (BAB II)
3_215410027_BAB_II.pdf - Published Version Download (198kB) |
|
Text (BAB III)
4_215410027_BAB_III.pdf - Published Version Restricted to Repository staff only Download (134kB) |
|
Text (BAB IV)
5_215410027_BAB_IV.pdf - Published Version Restricted to Repository staff only Download (319kB) |
|
Text (BAB V)
6_215410027_BAB_V.pdf - Published Version Download (7kB) |
|
Text (DAFTAR PUSTAKA)
7_215410027_DAFTAR _PUSTAKA.pdf - Published Version Download (74kB) |
|
Text (CARA MENJALANKAN PROGRAM)
8_215410027_CARA_MENJALANKAN_PROGRAM.pdf - Published Version Download (80kB) |
|
Text (LISTING PROGRAM)
9_215410027_CARA_LISTING PROGRAM-1-16.pdf - Published Version Restricted to Repository staff only Download (115kB) |
Abstract
X merupakan salah satu platform media sosial yang sangat popular dengan jumlah pengguna yang sangat banyak dan akan terus bertambah. Pengalaman pengguna menjadi aspek penting yang memengaruhi popularitas suatu aplikasi. Namun aplikasi ini menghadapi tantangan dimana masalah-masalah terkait pengalaman pengguan (UX), seperti bug dan error, fungsionalitas fitur, kinerja aplikasi, serta koneksi dan server, sering kali menjadi keluhan yang diungkapkan oleh pengguna melalui ulasan di Google Play Store. Klasifikasi terhadap masalah-masalah ini dilakukan dengan menggunakan algoritma support vector machine (SVM) dengan keunggulannya dalam menangani data berdimensi tinggi dan menghasilkan hasil klasifikasi yang akurat. Data yang digunakan pada penelitian ini adalah ulasan Google Play Store untuk Aplikasi X pada pada tanggal 1 Januari 2024 sampai dengan tanggal 31 Desember 2024 sebanyak 7941 data. Hasil penelitian menunjukkan bahwa algoritma SVM mampu melakukan klasifikasi terhadap masalah-masalah pengguna seperti seperti kinerja aplikasi, bug dan error, fungsionalitas fitur, serta koneksi dan server dengan akurasi sebesar 86,86%. Kata Kunci: klasifikasi, Support Vector Machine (SVM), X, ulasan pengguna
| Item Type: | Thesis (Skripsi) |
|---|---|
| Additional Information: | Pembimbing: Dini Fakta Sari, ST, M.T. |
| Uncontrolled Keywords: | klasifikasi, Support Vector Machine (SVM), X, ulasan pengguna |
| Subjects: | A Karya Umum (General) > Ilmu Komputer (Computer Science) > Algoritma A Karya Umum (General) > Ilmu Komputer (Computer Science) > Klasifikasi |
| Divisions: | Jenjang S1 > Informatika (S1) |
| Depositing User: | Titis Pratiwi |
| Date Deposited: | 07 Mar 2025 06:04 |
| Last Modified: | 07 Mar 2025 06:04 |
| URI: | http://eprints.utdi.ac.id/id/eprint/10704 |
Actions (login required)
 |
View Item |
