SENTIMENT ANALYSIS MENGGUNAKAN METODE TEXT MINING DAN RANDOM FOREST UNTUK KLASIFIKASI KELUHAN PENGGUNA (STUDI KASUS: APLIKASI KAI ACCESS)

Agung, Gunawan (2023) SENTIMENT ANALYSIS MENGGUNAKAN METODE TEXT MINING DAN RANDOM FOREST UNTUK KLASIFIKASI KELUHAN PENGGUNA (STUDI KASUS: APLIKASI KAI ACCESS). Other thesis, UNSADA.

	Text COVER.pdf Download (1MB)
	Text BAB 1.pdf Download (756kB)
	Text BAB 2.pdf Download (864kB)
	Text BAB 3.pdf Restricted to Registered users only Download (2MB)
	Text BAB 4.pdf Restricted to Registered users only Download (1MB)
	Text BAB 5.pdf Download (664kB)
	Text DAFTAR PUSTAKA.pdf Download (663kB)
	Text HASIL TURNITIN.pdf Restricted to Registered users only Download (509kB)

Abstract

KAI Access merupakan aplikasi yang dimiliki oleh PT. Kereta Api Indonesia untuk pelayanan mobile ticketing secara online. Keluhan pengguna merupakan aspek penting yang perlu dipertimbangkan ketika mengembangkan aplikasi KAI Access untuk layanan mobile ticketing. Pengguna KAI Access menimbulkan banyak opini terhadap aplikasi KAI Access, salah satunya yaitu pada Google Play Store. Sentiment analysis merupakan bidang ilmu yang meneliti bagaimana menyampaikan sentiment atau opini yang diungkapkan di dalam teks, seperti melakukan klasifikasi sentiment positive dan sentiment negative dari pengguna. Oleh karena itu, dibuatlah Sentiment Analysis Menggunakan Metode Text Mining dan Random Forest Untuk Klasifikasi Keluhan Pengguna (Studi Kasus: Aplikasi KAI Access) yang di hosting menggunakan web apps streamlit pada https://kaisen.streamlit.app/. Penelitian ini dibuat menggunakan metode pengembangan CRISP-DM (Cross Industry Standard Process for Data Mining) agar dapat memenuhi kebutuhan implementasi pada kasus Ilmu Data (Data Science).

Item Type:	Thesis (Other)
Uncontrolled Keywords:	KAI Access, Sentiment Analysis, Text Mining, Google Play Store Random Forest, CRISP-DM, Streamlit.
Subjects:	000 Generalities/Karya Umum > 005.3 Programs/ Program
Divisions:	Fakultas Teknik > Teknik Informatika
Depositing User:	Suwatno Suwatno Perpustakaan
Date Deposited:	06 Dec 2023 07:44
Last Modified:	06 Dec 2023 07:44
URI:	http://repository.unsada.ac.id/id/eprint/7247

Actions (login required)

View Item