ANALISIS SENTIMEN PENGGUNAAN APLIKASI PRESENSI MOBILE BKPSDM DI LINGKUNGAN PEMERINTAH KAB. JEMBER MENGGUNAKAN ALGORITMA K-NEAREST NEIGHBOR

Suwito, Rizky Hari (2023) ANALISIS SENTIMEN PENGGUNAAN APLIKASI PRESENSI MOBILE BKPSDM DI LINGKUNGAN PEMERINTAH KAB. JEMBER MENGGUNAKAN ALGORITMA K-NEAREST NEIGHBOR. Undergraduate thesis, Universitas Muhammadiyah Jember.

	Text 1. PENDAHULUAN.pdf Download (926kB)
	Text 2. ABSTRAK.pdf Download (676kB)
	Text 3. BAB I.pdf Download (744kB)
	Text 4. BAB II.pdf Restricted to Repository staff only Download (897kB) | Request a copy
	Text 5. BAB III.pdf Restricted to Repository staff only Download (1MB) | Request a copy
	Text 6. BAB IV.pdf Restricted to Repository staff only Download (1MB) | Request a copy
	Text 7. BAB V.pdf Restricted to Repository staff only Download (675kB) | Request a copy
	Text 8. DAFTAR PUSTAKA.pdf Download (804kB)
	Text 9. LAMPIRAN.pdf Restricted to Repository staff only Download (671kB) | Request a copy

Abstract

Penelitian ini bertujuan untuk menganalisis sentimen penggunaan aplikasi presensi mobile BKPSDM di lingkungan Pemerintah Kabupaten Jember menggunakan algoritma K-Nearest Neighbor (K-NN). Aplikasi ini dirancang untuk meningkatkan efisiensi dan disiplin Aparatur Sipil Negara (ASN) dalam hal presensi. Hasil penelitian menunjukkan bahwa aplikasi presensi mobile BKPSDM mendapatkan berbagai tanggapan dari pengguna. Berdasarkan penggunaan word cloud sentimen positif mencakup kemudahan penggunaan, peningkatan disiplin ASN, dan fungsionalitas aplikasi yang baik. Namun, terdapat pula sentimen negatif yang mencakup masalah teknis seperti kesulitan perekaman wajah, aplikasi yang lambat, dan beberapa error saat digunakan. Algoritma K-NN yang digunakan dalam penelitian ini memberikan hasil akurasi sebesar 91%, presisi 90%, dan recall 77% dalam klasifikasi sentimen. Hasil ini menunjukkan bahwa model K-NN memiliki performa yang baik, meskipun masih perlu adanya perbaikan untuk meningkatkan deteksi sentimen yang lebih komprehensif. Secara keseluruhan, aplikasi ini memiliki potensi besar namun masih membutuhkan beberapa perbaikan untuk meningkatkan pengalaman pengguna

Item Type:	Thesis (Undergraduate)
Uncontrolled Keywords:	Analisis Sentimen, K-Nearest Neighbor, Word cloud, Aplikasi Presensi Mobile, BKPSDM
Subjects:	000 Computer Science, Information, & General Works > 004 Data Processing, Computer Science
Divisions:	Faculty of Engineering > Department of Informatics Engineering (S1)
Department:	S1 Teknik Informatika
Depositing User:	Rizky Hari Suwito
Contributors:	Contribution Contributor Name NIDN/NIDK Thesis advisor Wardoyo, Ari Eko NIDN0014027501 Thesis advisor Lusiana, Dewi NIDN0712086702
Contact Email Address:	rizhar18@gmail.com
Date Deposited:	14 Aug 2024 03:44
Last Modified:	14 Aug 2024 03:44
URI:	http://repository.unmuhjember.ac.id/id/eprint/23241

Actions (login required)

View Item