Article Per Year (5 Year)
p-Index From 2020 - 2025
0.23
P-Index
This Author published in this journals
All Journal Jurnal Riset Informatika dan Teknologi Informasi (JRITI)
No'eman, Achmad
Unknown Affiliation
Computer Science & IT

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

Found 1 Documents
Search
Journal : Jurnal Riset Informatika dan Teknologi Informasi (JRITI)

 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.
Co-Authors Irma Rahmawati Rika Fitriani, Tiara Yusuf, Ajif Yunizar Pratama