Article Per Year (5 Year)
p-Index From 2021 - 2026
4.209
P-Index
This Author published in this journals
All Journal JPM17: Jurnal Pengabdian Masyarakat Jurnal IPTEK INTEGER: Journal of Information Technology Network Engineering Research Operation [NERO] Prosiding Seminar Nasional Sains dan Teknologi Terapan KERNEL: Jurnal Riset Inovasi Bidang Informatika dan Pendidikan Informatika Prosiding Seminar Nasional Teknik Elektro, Sistem Informasi, dan Teknik Informatika (SNESTIK) Journal Of Artificial Intelligence And Software Engineering Jurnal Teknologi Pendidikan
Budanis Dwi Meilani
Institut Teknologi Adhi Tama Surabaya
Arts Humanities Civil Engineering, Building, Construction & Architecture Computer Science & IT Education Electrical & Electronics Engineering Industrial & Manufacturing Engineering Mechanical Engineering Social Sciences Other

Published : 51 Documents Claim Missing Document
Claim Missing Document
Check
Articles

Found 51 Documents
Search

 2   3   4   5   6 
Analisis Sentimen Kepuasan Pengguna Aplikasi Mobile Banking Bank ABC Menggunakan Algoritma K-Nearest Neighbor Prasetya, Bima Aji; Meilani, Budanis Dwi
INTEGER: Journal of Information Technology Vol 11, No 1 (2026): Maret
Publisher : Fakultas Teknologi Informasi Institut Teknologi Adhi Tama Surabaya

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.31284/j.integer.2026.v11i1.8752

Abstract

Aplikasi mobile banking kini menjadi layanan penting dalam mendukung aktivitas transaksi digital. Untuk mengetahui tingkat kepuasan pengguna, analisis sentimen terhadap ulasan pengguna dapat memberikan informasi yang berharga bagi pengembangan aplikasi. Penelitian ini bertujuan untuk mengklasifikasikan sentimen ulasan pengguna aplikasi mobile banking Bank ABC dengan menggunakan metode K-Nearest Neighbor (KNN). Data sebanyak 1000 ulasan dikumpulkan dari Google Play Store dan selanjutnya melalui tahap pre-processing, yang meliputi cleaning, case folding, tokenizing, stopword removal, normalisasi, dan stemming. Setelah itu, pembobotan kata menggunakan metode TF-IDF digunakan untuk mengubah teks menjadi fitur numerik yang dapat diproses oleh model. Proses klasifikasi dilakukan menggunakan algoritma KNN, sedangkan evaluasi performa dilakukan melalui confusion matrix pada tiga skenario jumlah data, yaitu 250, 500, dan 1000 data. Hasil evaluasi menunjukkan bahwa model memperoleh akurasi sebesar 91% pada 250 data, 88% pada 500 data, dan 89% pada 1000 data, dengan rata-rata akurasi sebesar 87,5%. Temuan ini menunjukkan bahwa metode KNN cukup efektif dalam mengolah dan mengklasifikasikan ulasan pengguna aplikasi mobile banking. Sistem yang dibangun juga dilengkapi antarmuka berbasis web yang memungkinkan pengguna melakukan analisis sentimen dan melihat hasil evaluasi secara interaktif.
Co-Authors Adib, Amat Adimas Wisnu Wardana Ahmad Efendi Johansah Ailik, Maslu’ Aji, Bimantoro Bayu Amalia Anjani Arifianti Amat Adib Andy Rachman Anisa, Azzah Dian Rachma Anwar Sodik, Anwar Arywidyatama, Novantio Asadulloh, Muhammad bagas kurnia farisyi Chrisstyadi, Indra Wahyu Damayanti, Elok Dedy Nur Setiawan Fikri Nuryansyah Grafi Maulana Hafidz, Fahri Hermawan, Putra Hadi Herninda Febrianti Hidayat, Septian Arief Isa Albanna Isa Albanna Judi, La Ode Juniawan, Andino Kharis Karta Wijaya Khadafi, Shah La Ode Judi Maslu’ Ailik Maulana, Grafi Maulidati, Zuli Mohammad Rizky Aditya Muhamad Nasir Muhamad Nasir, Muhamad Muhammad Asadulloh Muhammad Syahrul Munir Nofi Susanti Pakarbudi, Adib Permatasari, Janie Prasetya, Bima Aji Pribadi, Fandi Tiandanoe Purnomo, Ang Anthony Putri, Anggi Yhurinda Perdana Rachman Arief Resa Uttungga Ruli Utami, Ruli Samsul Arifin Sandra Wahyudiana Septian Arief Hidayat Setiawan, Dedy Nur Shah Khadafi Sulistyowati Sulistyowati Sulistyowati Sulistyowati Sunni, Queen Carolyne Susanti, Nofi Vivi Theresia Indriani Wahmuda, Faza Wahyudiana, Sandra Wijaya, Karta