Article Per Year (5 Year)
p-Index From 2021 - 2026
0
P-Index
This Author published in this journals
All Journal Jurnal Eksplora Informatika
Seviana Pungki Brilianti
Unknown Affiliation
Computer Science & IT

Published : 1 Documents Claim Missing Document
Claim Missing Document
Check
Articles

Found 1 Documents
Search
Journal : jurnal eksplora informatika

 1 
Peningkatan Performa Analisis Sentimen Dengan Resampling dan Hyperparameter pada Ulasan Aplikasi BNI Mobile Wijanarto Wijanarto; Seviana Pungki Brilianti
Jurnal Eksplora Informatika Vol 9 No 2 (2020): Jurnal Eksplora Informatika
Publisher : Bagian Perpustakaan dan Publikasi Ilmiah - Institut Teknologi dan Bisnis STIKOM Bali

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | Full PDF (1221.456 KB) | DOI: 10.30864/eksplora.v9i2.333

Abstract

Penggunaan mobile banking meningkat seiring dengan kemajuan teknologi. Hampir setiap bank di Indonesia memiliki layanan mobile banking, termasuk BNI. Menurut survei dari Top Brand Award, BNI Mobile Banking menurun menjadi nomor 4 pada tahun 2016 dan 2017. Artinya terdapat relasi yang kuat antara ulasan pemakai aplikasi terhadap kinerja aplikasi. Dengan demikian membawa akibat pada pentingnya mempertahankan kualitas layanan serta kemampuan untuk bersaing dengan bank lain. Beberapa penelitian analisis sentimen sebelumnya belum melihat ketersediaan apakah dataset sudah dieksplorasi keseimbangannya atau tidak untuk meningkatkan performa model yang dipilih. Oleh karena itu, dalam artikel ini mencoba melakukan analisis sentimen pada ulasan pengguna aplikasi BNI Mobile Banking di Google Play sebanyak 6954 data terpilih dengan label positif dan negatif dan menggunakan 7 metode dasar sebagai baseline untuk dipilih satu yang mempunyai performa terbaik yitu Support Vector Classifier, setelah dilakukan resampling dataset dengan Repeated Edited Nearest Neighbours dan hyperparameter model C=1, degree=2 kernel poly didapatkan akurasi sebesar 98.54% pada data training dan akurasi 100% pada data uji. Selanjutnya dari 26 data mentah baru dilakukan eksperimen dan menghasilkan prediksi benar sebesar 19 sementara 7 salah dengan error rate sebesar 27%.
Co-Authors Wijanarto Wijanarto