Article Per Year (5 Year)
p-Index From 2020 - 2025
0.23
P-Index
This Author published in this journals
All Journal STORAGE: Jurnal Ilmiah Teknik dan Ilmu Komputer
Renaldi AL Anshari Renal
Sekolah Tinggi Teknologi Wastukancana
Civil Engineering, Building, Construction & Architecture Computer Science & IT Electrical & Electronics Engineering Engineering Industrial & Manufacturing Engineering

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

Found 1 Documents
Search

 1 
KOMPARASI PAYMENT DIGITAL UNTUK ANALISIS SENTIMEN BERDASARKAN ULASAN DI GOOGLE PLAYSTORE MENGGUNAKAN METODE SUPPORT VECTOR MACHINE Renaldi AL Anshari Renal; Syariful Alam; Moch Hafid T
STORAGE: Jurnal Ilmiah Teknik dan Ilmu Komputer Vol. 2 No. 3 (2023): Agustus
Publisher : Yayasan Literasi Sains Indonesia

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.55123/storage.v2i3.2337

Abstract

Pada era modern saat ini semuanya menjadi sangat mudah dan praktis tentunya dengan bantuan perkembangan teknologi aktivitas manusia menjadi sangat terbantu sekali. salah satunya dalam bidang keuangan atau biasa disebut finance. seperti yang sudah di ketahui saat ini banyak produk keuangan yang di gabungkan dengan kemampuan teknologi atau sering juga di sebut dengan fintech (finansial technology). salah satu produk dari fintech adalah payment digital. Sederhananya digital payment ini merupakan metode pembayaran yang memanfaatkan teknologi jaringan internet dan sejumlah perangkat untuk mendapatkan benefit kepraktisan, efesiensi dan kemudahan. Salah satu aplikasi digital payment yang digunakan dalam penelitian ini adalah Dana dan Ovo, data yang diambil ini adalah data ulasan pengguna dari google playstore dengan cara scraping menggunakan API google play scraper. Tujuan dari penelitian ini utnuk mengetahui ulasan pengguna dan membandingkan mana aplikasi yang mendapatkan banyak komentar positif dan negatif menggunakan algoritma Support Vector Machine, dari masing-masing aplikasi diambil 6000 data, dan untuk hasil akhirnya aplikasi dana yang mendapat nilai tertinggi berdasarkan nilai akurasi 0,92, presisi 0,92 dan nilai recall 100%. Dengan hal itu aplikasi dana cenderung mendapatkan sentiment positif dan negatif lebih banyak di masyarakat berdasarkan ulasan pengguna
Co-Authors Moch Hafid T Syariful Alam