Analisis sentimen reviewproduk roundup (pembasmi rumput liar) menggunakan metode Support Vector Machine

Afandi, Idris (2023) Analisis sentimen reviewproduk roundup (pembasmi rumput liar) menggunakan metode Support Vector Machine. Undergraduate (S1) thesis, Universitas Merdeka Pasuruan.

[img] Text
cover.pdf
Download (1MB)
[img] Text
BAB-I.pdf
Download (332kB)
[img] Text
BAB-II.pdf
Restricted to Repository staff only
Download (556kB)
[img] Text
BAB-III.pdf
Restricted to Repository staff only
Download (632kB)
[img] Text
BAB-IV.pdf
Restricted to Repository staff only
Download (864kB)
[img] Text
BAB-V.pdf
Restricted to Repository staff only
Download (227kB)
[img] Text
DAFTAR-PUSTAKA.pdf
Restricted to Repository staff only
Download (342kB)
[img] Text
LAMPIRAN.pdf
Restricted to Repository staff only
Download (473kB)

Abstract

Pada era digital saat ini, semakin banyak pengguna internet yang berbagi pengalaman dan pendapat mereka tentang produk-produk tertentu. Analisis sentimen dapat digunakan untuk menggali informasi berharga dari data yang dihasilkan oleh para pengguna aplikasi shopee. Penelitian ini bertujuan untuk melakukan analisis sentimen terhadap review produk Roundup.Metode yang digunakan adalah Support Vector Machine (SVM). SVM adalah salah satu metode pembelajaran mesin yang efektif dalam melakukan klasifikasi teks berdasarkan sentimen positif atau negatif. Tujuan dari penelitian ini adalah model SVM yang dapat digunakan untuk melakukan analisis sentimen secara otomatis pada review produk Roundup. Hasil analisis ini dapat memberikan wawasan penting bagi produsen Roundup dalam memahami persepsi konsumen terhadap produk mereka. Selain itu, penelitian ini juga dapat menjadi panduan bagi konsumen dalam memilih dan memahami produk pembasmi rumput liar yang sesuai dengan kebutuhan dan preferensi mereka.dalam penelitian ini menghasilkan nilai akurasi sebesar 82,5% , nilai Presisi sebesar 80,6%, nilai Recall sebesar 96,2%.

Item Type: Thesis (Undergraduate (S1))
Uncontrolled Keywords: Analisis Sentimen, Review Produk, Roundup, SVM
Subjects: T Technology > T Technology (General)
Divisions: Fakultas Teknologi Informasi > Informatika
Depositing User: Perpustakaan Unmer Pasuruan
Date Deposited: 18 Sep 2023 05:09
Last Modified: 19 Sep 2023 04:32
URI: http://repository.unmerpas.ac.id/id/eprint/447

Actions (login required)

View Item View Item