ANALISIS SENTIMEN PADA MEDIA SOSIAL FACEBOOK TERHADAP MARKETPLACE ONLINE DI INDONESIA MENGGUNAKAN METODE SUPPORT VECTOR MACHINE

RAZAQI SALAM, SAADILLAH (2019) ANALISIS SENTIMEN PADA MEDIA SOSIAL FACEBOOK TERHADAP MARKETPLACE ONLINE DI INDONESIA MENGGUNAKAN METODE SUPPORT VECTOR MACHINE. Undergraduate thesis, Universitas Muhammadiyah Jember.

[img] Text
ARTIKEL.pdf

Download (821kB)
[img] Text
ABSTRAK.pdf

Download (117kB)
[img] Text
PENDAHULUAN.pdf

Download (696kB)
[img] Text
BAB I.pdf

Download (1MB)
[img] Text
BAB II.pdf
Restricted to Repository staff only

Download (1MB)
[img] Text
BAB III.pdf
Restricted to Repository staff only

Download (1MB)
[img] Text
BAB IV.pdf
Restricted to Repository staff only

Download (780kB)
[img] Text
BAB V.pdf
Restricted to Repository staff only

Download (119kB)
[img] Text
LAMPIRAN.pdf

Download (5MB)

Abstract

Keberadaan marketplace online di Indonesia membuat berbelanja secara online menjadi lebih mudah. Namun terdapat perasaan kepuasan ataupun ketidakpuasan dalam penggunaannya. Media sosial Facebook menjadi salah satu media yang digunakan masyarakat untuk menyampaikan perasaan tersebut. Pada penelitian ini dilakukan analisis sentimen yang dapat menyimpulkan penilaian masyarakat terhadap marketplace online. Data yang digunakan pada penelitian ini adalah komentar dalam fans page Facebook resmi Bukalapak, Shopee dan Tokopedia pada periode waktu bulan Februari sampai dengan September 2018. Metode klasifikasi pada penelitian ini menggunakan klasifikasi Support Vector Machine dengan konsep non linear kernel Radial Basic Function (RBF). Hasil pengujian dari penelitian ini adalah klasifikasi komentar paling optimal didapatkan nilai akurasi sebesar 80,5% pada Bukalapak dengan persentase jumlah komentar positif 42,5% dan komentar negatif 57,5%, sedangkan pada Shopee didapatkan nilai akurasi sebesar 74% dengan persentase jumlah komentar positif 45% dan komentar negatif 55%, serta pada Tokopedia didapatkan nilai akurasi sebesar 82% dengan persentase jumlah komentar positif 37% dan komentar negatif 63%. Sedangkan kumpulan kata yang mendominasi dari hasil analisis pada Bukalapak sentimen positif antara lain: sukses, mantap, cepat dan sentimen negatif antara lain: tipu, bohong, komplain, sedangkan pada Shopee sentimen positif antara lain: gratis, alhamdulillah, murah dan sentimen negatif antara lain: tipu, susah, kecewa, serta pada Tokopedia sentimen positif antara lain: mantap, hadiah, sukses dan sentimen negatif antara lain: eror, payah, tipu. Kata Kunci : Analisis Sentimen, Facebook, Marketplace Online, Support Vector Machine.

Item Type: Thesis (Undergraduate)
Subjects: 600 Technology and Applied Science > 620 Engineering
Divisions: Faculty of Engineering > Department of Informatics Engineering (S1 - Undergraduate Thesis)
Depositing User: rahma wahyu ningsih
Date Deposited: 08 Dec 2020 02:08
Last Modified: 08 Dec 2020 02:08
URI: http://repository.unmuhjember.ac.id/id/eprint/7196

Actions (login required)

View Item View Item