PERBANDINGAN METODE SUPPORT VECTOR MACHINE DAN DECISION TREE UNTUK ANALISIS SENTIMEN REVIEW KOMENTAR PADA APLIKASI TRANSPORTASI ONLINE

  • Rokhman K
  • Berlilana B
  • Arsi P
N/ACitations
Citations of this article
354Readers
Mendeley users who have this article in their library.

Abstract

Secara umum transportasi digunakan untuk memudahkan manusia melakukan aktivitas sehari-hari. Saat ini, transportasi tidak hanya terdapat secara konvensional saja namun berkembang dengan adanya transportasi berbasis online yang harganya lebih terjangkau dan lebih praktis. Gojek Adalah salah satu aplikasi trasportasi online yang memiliki pengguna bisa dikatakan banyak di Indonesia. Namun dalam system ini pasti memliki banyak kekurangan yang dirasakan penggunanya. Dengan menganalisis kekurangan dari aplikasi perusahaan dapat mengetahui kekurangan dari aplikasi dan bagaimana cara memperbaikinya. Tujuan dari penelitian ini yaitu untuk melakukan analisis sentiment dengan menggunakan data ulasan yang terdapat pada Google Play guna mengetahui perbandingan keakurasian antara metode Support Vector Machine untuk mengklasifikasikan ulasan dari dua ketegori yaitu ulasan positif dan negative. Kemudian dibandingkan dengan metode Decision Tree. Melalui klasifikasi diperoleh hasil akurasi sebesar 90.20% untuk metode Support Vector Machine sedangkan 89.80% untuk metode Decision Tree. Jadi bisa disimpulkan untuk metode Support Vector Machine nilai akurasinya lebih tinggi dibandingkan metode Decision Tree.

Cite

CITATION STYLE

APA

Rokhman, K. A., Berlilana, B., & Arsi, P. (2021). PERBANDINGAN METODE SUPPORT VECTOR MACHINE DAN DECISION TREE UNTUK ANALISIS SENTIMEN REVIEW KOMENTAR PADA APLIKASI TRANSPORTASI ONLINE. Journal of Information System Management (JOISM), 3(1), 1–7. https://doi.org/10.24076/joism.2021v3i1.341

Register to see more suggestions

Mendeley helps you to discover research relevant for your work.

Already have an account?

Save time finding and organizing research with Mendeley

Sign up for free