<![CDATA[Linkedin merupakan salah satu platform jaringan sosial yang berfokus pada professional dan karier. keberhasilan dalam bisnis sering kali melibatkan pemahaman dan penanganan dengan baik terhadap kepuasan, kepercayaan dan kenyamanan pengguna. Identifikasi masalah dari ulasan pelanggan menjadi kunci, meskipun membaca dan mengklasifikasikan setiap ulasan secara manual dianggap tidak efisien dan sulit. Oleh karena itu, penelitian ini fokus pada analisis sentimen ulasan pengguna aplikasi LinkedIn untuk mengatasi tantangan ini. Data yang digunakan berasal dari ulasan dan rating pengguna di Google Play Store, dikumpulkan melalui teknik Scraping. Algoritma Decision Tree digunakan dalam penelitian ini, dengan penerapan metodologi CRISP-DM untuk menggali informasi dari data teks. Hasil klasifikasi menggunakan Decision Tree menunjukkan tingkat akurasi sebesar 85%. Penelitian ini memberikan kontribusi dengan menunjukkan bahwa teknik analisis sentimen dapat mengidentifikasi kekurangan dalam aplikasi, yang dapat dijadikan dasar evaluasi untuk optimalisasi produk dan layanan.]]>
Copyrights © 2024
