PENERAPAN LEVENSHTEIN DISTANCE TERHADAP SUPPORT VECTOR MACHINE (SVM) DALAM ANALISIS SENTIMEN TEKS (STUDI KASUS : ULASAN APLIKASI DANA)

Bagaskara, Alvian Ananta (2023) PENERAPAN LEVENSHTEIN DISTANCE TERHADAP SUPPORT VECTOR MACHINE (SVM) DALAM ANALISIS SENTIMEN TEKS (STUDI KASUS : ULASAN APLIKASI DANA). Undergraduate thesis, Universitas Muhammadiyah Jember.

	Text PENDAHULUAN-1.pdf Download (1MB)
	Text ABSTRAK.pdf Download (298kB)
	Text BAB.1.pdf Download (309kB)
	Text BAB.2.pdf Restricted to Repository staff only Download (1MB) | Request a copy
	Text Bab.3.pdf Restricted to Repository staff only Download (1MB) | Request a copy
	Text BAB.4.pdf Restricted to Repository staff only Download (1MB) | Request a copy
	Text BAB.5.pdf Restricted to Repository staff only Download (292kB) | Request a copy
	Text DAFTAR PUSTAKA..pdf Download (288kB)
	Text LAMPIRAN..pdf Restricted to Repository staff only Download (933kB) | Request a copy

Abstract

Google Play store merupakan sebuah aplikasi toko online penyedia aplikasi, buku maupun musik pada danroid.. Google Play store memberikan kebebasan memberi komentar, masukan maupun kritikan oleh para pengguna kepada pihak developer aplikasi yang pengguna konsumsi. Namun ada beberapa ulasan yang tidak sesuai dikarenakan rating yang diberikan tidak sesuai dengan ulasan yang tertulis, yang menyebabkan beberapa kebingungan atau keambiguan tentang hal mana yang benar adanya. Maka dari itu dilakukanlah analisis sentimen menggunakan Support Vector Machine (SVM). Namun masalah berikutnya adalah penggunaan bahasa yang bebas tak dapat terelakkan dalam pengulasan sebuah aplikasi. Banyak dari para pengguna yang menyelipkan kata-kata tidak baku, penyingkatan kata, dan kesalahan ejaan atau typo yang akhirnya lolos pada tahap preprocessing text. Maka dari itu dilakukan normalisasi kata menggunakan Levenshtein distance, sehingga dapat diketahui perbedaan hasil akurasi sebelum dan sesudah menerapkan normalisasi kata menggunakan Levenshtein Distance. Tahapan klasifikasi meliputi pengumpulan data sampel yang bersumber dari ulasan aplikasi Dana pada penelitian in, pelabelan data, preprocessing text, penerapan algoritma Levenshtein distance, TF-IDF, serta proses klasifikasi sentimen menggunakan Support Vector Machine. Hasil pengujian dengan menerapkan normaslisasi kata menggunakan Levenshtein Distance menunjukkan peningkatan sebesar 2% yang awalnya memperoleh nilai 83% tanpa menggunakan Levenshtein Distance menjadi 85% setelah menerapkan Levenshtein Distsnce.

Item Type:	Thesis (Undergraduate)
Uncontrolled Keywords:	Analisis Sentimen, Support Vector Machine, Levenshtein distance.
Subjects:	000 Computer Science, Information, & General Works > 003 Systems
Divisions:	Faculty of Engineering > Department of Informatics Engineering (S1)
Department:	S1 Teknik Informatika
Depositing User:	Alvian Ananta Bagaskara
Contributors:	Contribution Contributor Name NIDN/NIDK UNSPECIFIED Arifianto, Deni NIDN0718068103 UNSPECIFIED Yanuarti, Rosita NIDN0629018601
Contact Email Address:	alvianananta74@gmail.com
Date Deposited:	19 Aug 2023 01:15
Last Modified:	19 Aug 2023 01:15
URI:	http://repository.unmuhjember.ac.id/id/eprint/19374

Actions (login required)

View Item