ARI YANTO, AHMAD FIRMAN (2025) ANALISIS SENTIMEN TERHADAP ULASAN PENGGUNA APLIKASI BRILink MENGGUNAKAN ALGORITMA RANDOM FOREST. Undergraduate Thesis thesis, UIN Raden Fatah Palembang.
|
Text
cover.pdf Download (160kB) | Preview |
|
|
Text
abtrak.pdf Download (248kB) | Preview |
|
![[img]](http://repository.radenfatah.ac.id/style/images/fileicons/text.png) |
Text
bab 1.pdf Restricted to Registered users only Download (239kB) | Request a copy |
|
|
Text
bab 2.pdf Restricted to Registered users only Download (442kB) | Request a copy |
|
|
Text
bab 3.pdf Restricted to Registered users only Download (326kB) | Request a copy |
|
|
Text
bab 4 (2).pdf Restricted to Registered users only Download (1MB) | Request a copy |
|
|
Text
bab 5 (2).pdf Restricted to Registered users only Download (218kB) | Request a copy |
|
|
Text
daftar pustaka.pdf Download (220kB) | Preview |
|
|
Text
lampiran.pdf Download (1MB) | Preview |
Abstract
Analisis sentimen merupakan metode untuk memahami opini dan respon pengguna terhadap produk atau layanan. Penelitian ini menerapkan analisis sentimen pada ulasan pengguna aplikasi BRILink, layanan perbankan berbasis agen milik BRI yang telah diunduh lebih dari satu juta kali di Google Play Store. Karena banyaknya ulasan yang mencakup berbagai isu, seperti gangguan transaksi dan kesulitan penggunaan, pendekatan otomatis diperlukan untuk mengekstraksi informasi secara efisien. Algoritma Random Forest digunakan sebagai model klasifikasi sentimen, dengan evaluasi performa menggunakan confusion matrix melalui skema 5-fold cross-validation. Sebanyak 804 ulasan pengguna pada periode Januari–Mei 2025 diklasifikasi dengan model Random Forest yang telah dibangun, dengan hasil klasifikasi menunjukkan 681 ulasan (84,6%) bersentimen positif dan 124 ulasan (15,4%) bersentimen negatif. Hasil evaluasi menunjukan akurasi tertinggi sebesar 90,29% pada fold ke-4. Interpretasi kata dilakukan dengan menggunakan metode feature importance untuk mengidentifikasi kata-kata yang paling berpengaruh dalam klasifikasi sentimen. Hasil interpretasi menunjukkan bahwa kata “daftar” memiliki kontribusi terbesar (8,32%), diikuti oleh “masuk”, “ribet”, dan kata-kata lainnya. Distribusi kata berdasarkan sentimen menunjukkan bahwa kata “bantu”, “mantap”, dan “bagus” dominan pada sentimen positif, sedangkan “daftar”, “masuk”, “susah”, “ribet”, “ganggu”, dan “jelek” banyak muncul pada sentimen negatif. Kata “tolong” cenderung muncul dalam konteks keluhan.
| Item Type: | Thesis (Undergraduate Thesis) |
|---|---|
| Uncontrolled Keywords: | BRILink, Feature Importance, Random Forest, Sentiment Analysis, User Reviews. |
| Subjects: | 000 Komputer, Informasi, dan Referensi Umum > Karya Umum > Pemrograman komputer, program-program, data Sains dan Teknologi > Sistem Informasi |
| Divisions: | Fakultas Sains dan Teknologi > 57201 - Sistem Informasi |
| Depositing User: | AHMAD FIRMAN ARI YANTO 2130803065 |
| Date Deposited: | 17 Jul 2025 02:39 |
| Last Modified: | 17 Jul 2025 02:39 |
| URI: | http://repository.radenfatah.ac.id/id/eprint/47923 |
Actions (login required)
 |
View Item |