Efektivitas Ensemble Naïve Bayes dalam Menganalisis Sentimen Ulasan Aplikasi Lazada di Google Play - Dalam bentuk pengganti sidang - Artikel Jurnal
KEENAN ARIQUL HASHIM
Informasi Umum
Kode
24.04.836
Klasifikasi
001.64 - DATA PROCESSING
Jenis
Karya Ilmiah - Skripsi (S1) - Reference
Subjek
Data Science
Informasi Lainnya
Abstraksi
<p>Lonjakan pertumbuhan e-commerce di Indonesia telah menyebabkan munculnya banyak marketplace online baru, termasuk aplikasi Lazada. Dalam aplikasi ini, pengguna menghadapi berbagai pengalaman dan dapat berbagi pandangan mereka melalui ulasan, menyoroti kelebihan dan kelemahan. Namun, kelimpahan ulasan pengguna membuatnya sulit untuk mengekstrak informasi yang relevan sesuai dengan kebutuhan individual. Oleh karena itu, menggunakan analisis sentimen menjadi solusi yang memungkinkan untuk menyaring data ulasan pengguna, memberikan penilaian menyeluruh terhadap kualitas aplikasi Lazada. Metode yang digunakan dalam penelitian ini adalah Term Frequency - Inverse Document Frequency (TF-IDF) dan Ensemble Learning, khususnya menggunakan pendekatan Voting. Penelitian ini digunakan untuk membandingkan efektivitas antara Na ??ve Bayes tunggal dan metode Voting. Multinomial Na ??ve Bayes menunjukkan akurasi dan F1-Score lebih tinggi dibandingkan dengan model klasifikasi lainnya, mencapai akurasi 89,1% dan F1-Score 89,65%.</p>
- CII4E4 - TUGAS AKHIR
Koleksi & Sirkulasi
Tersedia 1 dari total 1 Koleksi
Anda harus log in untuk mengakses flippingbook
Pengarang
| Nama | KEENAN ARIQUL HASHIM |
| Jenis | Perorangan |
| Penyunting | Yuliant Sibaroni, Sri Suryani Prasetyowati |
| Penerjemah |
Penerbit
| Nama | Universitas Telkom, S1 Informatika |
| Kota | Bandung |
| Tahun | 2024 |
Sirkulasi
| Harga sewa | IDR 0,00 |
| Denda harian | IDR 0,00 |
| Jenis | Non-Sirkulasi |
