Clustering User Sentiment Transportasi Online Gojek Dan Grab Dengan Metode K-Means

Abstract

Sebagai layanan transportasi online, masyarakat sering membicarakannya dengan memberikan pendapatnya melalui berbagai media sosial, salah satunya Google Play opini yang diberikan oleh masyarakat terhadap layanan trasportasi online juga beragam. Pengguna memberikan ulasan mengenai aplikasi tersebut, tentunya pengguna akan memilih aplikasi yang memiliki ulasan yang baik. Namun memantau dari ulasan masyarakat umum tidaklah mudah, karena jumlahnya sangat banyak untuk diolah sehingga peneliti ingin mendapat informasi yang tepat dan akurat dari ulasan user Gojek dan Grab menggunakan teknik clustering yaitu dengan metode K-means menggunakan aplikasi rapidminer. Hasil pengujian dari kedua aplikasi tersebut dapat di simpulkan bahwa gojek dan grab mendapatkan ulasan yang tidak begitu berbeda jauh walaupun grab lebih baik ulasannya, Klasisfikasi menggunakan metode K-Means memberikan solusi terhadap permasalahan analisis sentimen dalam ulasan pengguna aplikasi Transportasi online.