Article Per Year (5 Year)
p-Index From 2020 - 2025
0.444
P-Index
This Author published in this journals
All Journal Jurnal Riset Informatika dan Teknologi Informasi (JRITI)
Rika Fitriani, Tiara
Unknown Affiliation
Computer Science & IT

Published : 2 Documents Claim Missing Document
Claim Missing Document
Check
Articles

Found 2 Documents
Search

 1 
Analisis Sentimen Menggunakan Algoritma Logistic Regression Pada Penerbangan Lion Air berdasarkan Ulasan Platform Online Rahmawati, Irma; Rika Fitriani, Tiara; No'eman, Achmad; Yusuf, Ajif Yunizar Pratama
Jurnal Riset Informatika dan Teknologi Informasi Vol 1 No 1 (2023): Agustus - November 2023
Publisher : Jejaring Penelitian dan Pengabdian Masyarakat (JPPM)

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.58776/jriti.v1i1.60

Abstract

Perkembangan dunia digital telah mendorong masyarakat melakukan pemesanan tiket pesawat menggunakan platform online. Jenis transportasi ini sangat dibutuhkan oleh masyarakat untuk melakukan perjalanan baik antar provinsi maupun antar negara dalam waktu yang relatif singkat. Salah satu maskapai yang paling banyak diminati adalah Lion Air. Hal ini dikarenakan maskapai ini memiliki harga yang relative terjangkau dengan berbagai pilihan kelas penumpang. Namun masakapai penerbangan ini banyak menuai opini diberbagai media sosial sehingga mempegaruhi standar kualitas pelayanan pada maskapai tersebut. Tujuan penelitian ini untuk mengetahui opini positif, negatif dan netral terhadap pelayanan maskapai penerbangan Lion Air berdasarkan opini penumpang maskapai pada platform online. Metode Naïve Bayes, Random Forest dan Logistic Regression digunakan sebagai alat analisis untuk melihat persepsi terhadap maskapai tersebut. Hasil penelitian memperlihatkan tingkat akurasi klasifikasi opini penumpang maskapai penerbangan menggunakan Linear Regression sebesar 0.82 dengan nilai precission sebesar 0.82, recall 0.78, F1 – score 0.80 dan akurasinya 0.82. Sedangkan pada metode Naïve Bayes dan Random Forest masing – masing mendapatkan hasil akurasi 0.47 dan 0.39. Dari hal tersebut bahwa metode klasifikasi menggunakan Linear Regression menunjukkan hasil terbaik.
Analisis Sentimen Menggunakan Algoritma Naïve Bayes Pada Aplikasi m-BCA berdasarkan Ulasan Pengguna di Google Play Store rahmawati, irma; Rika Fitriani, Tiara; Yunizar Pratama Yusuf, Ajif
Jurnal Riset Informatika dan Teknologi Informasi Vol 1 No 2 (2024): Desember 2023 - Maret 2024
Publisher : Jejaring Penelitian dan Pengabdian Masyarakat (JPPM)

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.58776/jriti.v1i2.116

Abstract

m-BCA (Mobile Banking) adalah layanan perbankan dari PT.Bank Central Asia,Tbk yang memungkinkan akses langsung melalui telepon seluler. Meskipun populer, pengguna sering mengalami pengalaman negatif, seperti error dalam mengakses aplikasi dan keluhan terkait transaksi. Meskipun terdapat opini negatif, opini positif di Play Store juga ditemukan. Penelitian ini menggunakan metode Naïve Bayes untuk menganalisis sentimen pengguna BCA Mobile berdasarkan ulasan di Google Play Store. Hasil analisis diharapkan dapat membantu BCA meningkatkan kualitas layanan mereka. Penelitian terkait menggunakan berbagai metode, dan penelitian ini memilih Naïve Bayes karena kecepatan dan efisiensinya. Tahap penelitian mencakup pengumpulan data dari Google Play Store, preprocessing data, dan penerapan algoritma Naïve Bayes, Random Forest, serta Logistic Regression. Penelitian ini menyimpulkan bahwa sebagian besar ulasan memiliki orientasi negatif dan model Naïve Bayes menonjol dengan tingkat akurasi yang paling tinggi, mencapai presisi 84%, recall 82%, F1-score 81%, dan tingkat akurasi sebesar 82%.
Co-Authors Irma Rahmawati No'eman, Achmad Yunizar Pratama Yusuf, Ajif Yusuf, Ajif Yunizar Pratama