No image available for this title

Skripsi Statistik

Analisis sentimen masyarakat terhadap aplikasi mypertamina pada play store menggunakan multilayer perceptron



MyPertamina merupakan aplikasi layanan keuangan digital dari PT.Pertamina yang
digunakan untuk pembayaran bahan bakar minyak secara non-tunai. Aplikasi
MyPertamina mendapat banyak komentar yang disampaikan oleh pengguna melalui
kolom komentar pada website google play store. Penelitian ini menggunakan komentar
tersebut untuk menganalisis sentimen dengan menggunakan multilayer perceptron.
Multilayer perceptron adalah salah satu metode dalam machine learning untuk
memproses data teks dan memprediksi sentimen dari data teks yang ada. Hasil analisis
menunjukkan bahwa kata-kata yang paling sering digunakan dalam data komentar adalah
'susah', 'ribet', dan 'daftar', yang menunjukkan sentimen negatif dari masyarakat terhadap
aplikasi tersebut. Meskipun demikian, terdapat juga kata-kata yang mewakili sentimen
positif seperti 'mudah' dan ‘semoga’, yang menunjukkan bahwa aplikasi MyPertamina
masih memberikan fungsi yang baik bagi beberapa penggunanya. Dari hasil ketepatan
klasifikasi menggunakan confusion matrix diperoleh hasil perhitungan akurasi sebesar
0,82 atau kemampuan klasifikasi dengan menggunakan data test dapat memprediksi kelas
dengan tepat adalah sebesar 82%.

Kata Kunci : Multilayer perceptron, MyPertamina, Analisis sentiment, Klasifikasi


Ketersediaan

#
My Library (Statistika) 519.072
2023.707-C. 1
Tersedia
#
My Library (Statistika) 519.072
2023.708-C. 2
Tersedia

Informasi Detail

Judul Seri
-
No. Panggil
519.072
Penerbit FMIPA Universitas Tadulako Jurusan Matematika Prodi Statistika : Palu Universitas Tadulako.,
Deskripsi Fisik
xv, 102 hlm, ilus.; 30 cm
Bahasa
Indonesia
ISBN/ISSN
G 501 19 004
Klasifikasi
519.072
Tipe Isi
-
Tipe Media
-
Tipe Pembawa
-
Edisi
-
Subjek
-
Info Detail Spesifik
-
Pernyataan Tanggungjawab

Versi lain/terkait

Tidak tersedia versi lain




Informasi


Akses Katalog Publik Daring - Gunakan fasilitas pencarian untuk mempercepat penemuan data katalog