Article Per Year (5 Year)
p-Index From 2021 - 2026
0.817
P-Index
This Author published in this journals
All Journal Teknika Jupiter Jurnal SIMADA (Sistem Informasi dan Manajemen Basis Data) SIENNA
Firdhayanti, Ayu
Unknown Affiliation
Automotive Engineering Chemical Engineering, Chemistry & Bioengineering Computer Science & IT Control & Systems Engineering Decision Sciences, Operations Research & Management Electrical & Electronics Engineering Engineering Industrial & Manufacturing Engineering Library & Information Science

Published : 4 Documents Claim Missing Document
Claim Missing Document
Check
Articles

Found 1 Documents
Search
Journal : Jupiter

 1 
Klasifikasi Sentimen Ulasan Pengguna MyPertamina Menggunakan Algoritma Naive Bayes dan TF-IDF: Klasifikasi Sentimen Ulasan Pengguna MyPertamina Menggunakan Algoritma Naive Bayes dan TF-IDF Zulkarnaini, Zulkarnaini; Purnomo, Hendri; Firdhayanti, Ayu
JUPITER (Jurnal Penelitian Ilmu dan Teknologi Komputer) Vol 17 No 2 (2025): Jurnal Penelitian Ilmu dan Teknologi Komputer (JUPITER)
Publisher : Teknik Komputer Politeknik Negeri Sriwijaya

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

Abstract

Analisis sentimen merupakan cabang dari pemrosesan bahasa alami (Natural Language Processing) yang berfungsi untuk mengevaluasi opini atau emosi pengguna terhadap suatu objek berdasarkan teks. Penelitian ini bertujuan untuk mengklasifikasikan sentimen ulasan pengguna terhadap aplikasi MyPertamina ke dalam tiga kategori, yaitu positif, netral, dan negatif. Data diperoleh dari ulasan pengguna aplikasi yang kemudian diolah melalui tahapan praproses teks dan vektorisasi menggunakan metode Term Frequency-Inverse Document Frequency (TF-IDF). Model klasifikasi yang digunakan dalam penelitian ini adalah Multinomial Naive Bayes karena kemampuannya dalam mengelola data teks yang bersifat multinomial. Hasil evaluasi menunjukkan bahwa algoritma Naive Bayes memberikan performa yang cukup baik dengan tingkat akurasi sebesar 84%. Selain itu, visualisasi WordCloud digunakan untuk menampilkan kata-kata yang paling sering muncul dalam tiap kategori sentimen, yang memberikan gambaran lebih mendalam mengenai persepsi pengguna. Penelitian ini menunjukkan bahwa analisis sentimen dapat menjadi alat bantu yang efektif dalam mengukur kepuasan pengguna serta dalam merumuskan strategi peningkatan kualitas layanan digital berbasis data.
Co-Authors Ardiandi, Wayan Fauzi Maulana, Muh Royan Hendri Purnomo Melda Agarina Ramadhan, Muhammad Rama RR. Ella Evrita Hestiandari Suryadi , Arman Sutedi Sutedi Wijaya, Ryan Aji