Article Per Year (5 Year)
p-Index From 2020 - 2025
0.23
P-Index
This Author published in this journals
All Journal Jurnal Mahasiswa Sistem Informasi (JMSI)
Adinda Bintang Oktavia
Unknown Affiliation
Computer Science & IT

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

Found 1 Documents
Search

 1 
ANALISIS SENTIMEN ULASAN PENGGUNA GOJEK MENGGUNAKAN METODE SUPPORT VECTOR MACHINE Dewi Masitoh; Ahmad Alif Candra Selamet; Sinta Devi Rahmawati; Adinda Bintang Oktavia; Arif Setiawan
Jurnal Mahasiswa Sistem Informasi (JMSI) Vol. 6 No. 2 (2025): Jurnal Mahasiswa Sistem Informasi (JMSI)
Publisher : Program Studi DIII Sistem Informasi - Universitas Muhammadiyah Metro

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.24127/jmsi.v6i2.9191

Abstract

Kemajuan teknologi digital telah mendukung pertumbuhan layanan transportasi daring seperti Gojek. Penelitian ini menggunakan pendekatan klasifikasi dengan algoritma Support Vector Machine (SVM) untuk menganalisis sentimen dari review pengguna Gojek. Sebanyak 2001 ulasan dari tahun 2017–2024 diambil dari Kaggle. Proses meliputi preprocessing (case folding, tokenisasi, filtering, dan stemming), lalu transformasi data menggunakan TF-IDF. Sentimen diklasifikasi menjadi positif, negatif, dan netral berdasarkan rating. Model SVM dilatih dengan data 80:20 untuk pelatihan dan pengujian. Hasil menunjukkan akurasi 84,75%, dengan f1-score prediksi paling akurat dalam kelas positif (0,89) dan terendah pada kelas netral (0,00). Rata-rata berbobot precision, recall, dan f1-score masing-masing 0,83, 0,85, dan 0,83. SVM terbukti efektif untuk klasifikasi sentimen, meskipun akurasi pada kelas netral masih perlu ditingkatkan
Co-Authors Ahmad Alif Candra Selamet Arif Setiawan Dewi Masitoh Sinta Devi Rahmawati