APLIKASI KLASIFIKASI DAN OPINI PADA TEKS KOMENTAR DI AKUN SOSIAL MEDIA UMKM KOTA BANDUNG MENGGUNAKAN MODEL LOGISTIC REGRESSION - Dalam bentuk buku karya ilmiah

I GDE ARI WIRYA PALGUNA

Informasi Umum

Kode

24.06.492

Klasifikasi

006.31 - Machine Learning

Jenis

Karya Ilmiah - TA (D3) - Reference

Subjek

Machine Learning

Dilihat

377 kali

Informasi Lainnya

Abstraksi

Tujuan penelitian ini adalah untuk menganalisis sentimen komentar pengguna terhadap Kyla Food di TikTok menggunakan algoritma Logistic Regression guna memahami minat pembelian dan menyusun strategi pemasaran yang lebih efektif. TikTok, dengan 1,09 miliar pengguna global, dimanfaatkan oleh UMKM sebagai platform s-commerce. Data dikumpulkan dari 2079 komentar pada akun Kyla Food dan akun terkait. Data diproses menggunakan teknik TF-IDF sebelum diterapkan algoritma Logistic Regression untuk mengklasifikasikan sentimen komentar. Hasil penelitian menunjukkan bahwa sebanyak 626 komentar memiliki sentimen potensial, 855 komentar tidak potensial, dan 561 komentar netral, yang artinya Kyla Food harus meningkatkan kualitas produk dan layanannya pada aspek-aspek yang terdapat pada komentar tidak potensial. Temuan ini memberikan wawasan berharga bagi Kyla Food untuk meningkatkan interaksi konsumen dan strategi pemasaran di TikTok. Penelitian ini berkontribusi pada pemahaman yang lebih baik tentang perilaku konsumen di platform TikTok dan memberikan dasar bagi UMKM dalam mengembangkan strategi pemasaran berbasis analisis sentimen.<br /> <br /> Kata Kunci: Analisis Sentimen, TikTok, Algoritma Logistic Regression, Usaha Mikro/Kecil/Menengah (UMKM).