Article Per Year (5 Year)
p-Index From 2020 - 2025
0.23
P-Index
This Author published in this journals
All Journal Jurnal Pengembangan Teknologi Informasi dan Ilmu Komputer
Sukmawati, A'inun
Unknown Affiliation
Computer Science & IT Control & Systems Engineering Education Electrical & Electronics Engineering Engineering

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

Found 1 Documents
Search

 1 
Analisis Sentimen Aplikasi Glints Berdasarkan Ulasan Google Play Store Menggunakan Metode Support Vector Machine Sukmawati, A'inun; Eka Ratnawati, Dian; Yudi Setiawan, Nanang
Jurnal Pengembangan Teknologi Informasi dan Ilmu Komputer Vol 8 No 9 (2024): September 2024
Publisher : Fakultas Ilmu Komputer (FILKOM), Universitas Brawijaya

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar

Abstract

Aplikasi Glints merupakan aplikasi yang bergerak di bidang jasa penyedia lowongan kerja dan pengembangan karir. Aplikasi Glints menyediakan informasi mengenai lowongan pekerjaan baik full-time, internship, dan freelance. Banyaknya platform lowongan kerja yang ada di Indonesia memberikan tantangan pada aplikasi Glints agar tidak kalah dengan pesaingnya. Meningkatkan layanan aplikasi dengan mengetahui persepsi pengguna aplikasi merupakan salah satu cara untuk mempertahankan popularitas aplikasi. Persepsi pengguna aplikasi dapat dianalisis menggunakan analisis sentimen kemudian dapat diketahui akar permasalahan dari sentimen pengguna. Penelitian ini menggunakan metode SVM atau Support Vector Machine untuk melakukan klasifikasi sentimen pada ulasan pengguna aplikasi di Google Play Store. Tahapan dalam proses analisis sentimen diantaranya seperti pengumpulan data dengan web scraping, pelabelan data, text preprocessing, pembobotan kata dengan TF-IDF (Term Frequency-Inverse Document Frequency), klasifikasi menggunakan Support Vector Machine, dan evaluasi kinerja model dengan Confusion Matrix. Analisis dilakukan pada data berjumlah 738 data ulasan aplikasi. Hasil pengujian dengan parameter nilai C = 1 menunjukkan nilai accuracy sebesar 87,12%, precision 87,49%, recall 87,13%, dan f1-score 87,08%. Hasil klasifikasi negatif kemudian dianalisis menggunakan diagram fishbone. Analisis diagram fishbone menunjukkan bahwa aplikasi Glints memerlukan perbaikan pada layanan pencarian lowongan kerja, update aplikasi, dan fungsionalitas aplikasi.
Co-Authors Dian Eka Ratnawati Yudi Setiawan, Nanang