Ditha Lozera Devi
Universitas Pembangunan Nasional Veteran Jawa Timur

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

Found 1 Documents
Search

ANALISIS SENTIMEN ULASAN PENGGUNA ACCESS BY KAI MENGGUNAKAN METODE WORD2VEC DAN ALGORITMA SVM Ditha Lozera Devi; Amalia Anjani Arifiyanti; Seftin Fitri Ana Wati
Jurnal Informatika dan Teknik Elektro Terapan Vol 12, No 3 (2024)
Publisher : Universitas Lampung

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.23960/jitet.v12i3.4892

Abstract

Beberapa ulasan dari pengguna KAI Access menyatakan sering terjadi gangguan pada saat pemesanan tiket. Hingga akhirnya pada tanggal 10 Agustus 2023 PT Kereta Api Indonesia melakukan peluncuran aplikasi Access by KAI sebagai bentuk upgrade dari aplikasi sebelumnya. Dengan adanya ulasan yang diberikan pengguna untuk aplikasi, perlu dilakukan analisis sentimen untuk melihat bagaimana pendapat dan reaksi pengguna dalam menggunakan aplikasi Access by KAI. Data ulasan pengguna diambil dari Google Play Store dan App Store. SEMMA dipilih sebagai metode pengembangan model data mining dengan tahapan dimulai dari Sample, Explore, Modify, Model, dan Assess. Analisis sentimen dilakukan dengan menggunakan metode Word2vec (CBOW dan Skip-gram) sebagai metode ekstraksi fitur dan 4 kernel SVM yang digunakan yaitu kernel linear, kernel polynomial, kernel RBF, dan kernel sigmoid. Hasil dari delapan skenario model klasifikasi yang dilakukan dengan menggabungkan metode Word2vec dan algoritma Support Vector Machine, dihasilkan satu skenario terbaik yaitu skenario model yang menggunakan algoritma SVM kernel RBF dengan metode Skip-Gram ditambah metode oversampling SMOTE dihasilkan nilai akurasi 81% dan nilai AUC sebesar 0.81.