Wardhana, Septiyawan Rosetya
INTEGER: Journal of Information Technology

Published : 1 Documents Claim Missing Document
Claim Missing Document
Check
Articles

Found 1 Documents
Search

Klasifikasi Multi Class Pada Analisis Sentimen Opini Pengguna Aplikasi Mobile Untuk Evaluasi Faktor Usability Wardhana, Septiyawan Rosetya; Purwitasari, Diana
INTEGER: Journal of Information Technology Vol 4, No 1: May 2019
Publisher : Fakultas Teknologi Informasi Institut Teknologi Adhi Tama Surabaya

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | Full PDF (468.764 KB) | DOI: 10.31284/j.integer.2019.v4i1.474

Abstract

Dalam proses pengembangan maupun pengujian perangkat lunak, faktor usability merupakan aspek yang paling penting. Evaluasi faktor usability tersebut dapat dilakukan dengan menganalisa orientasi sentimen pada opini pengguna berdasarkan faktor usability. Namun, setiap opini juga memiliki tingkat sentimen yang mencerminkan tinggi rendahnya orientasi sentimen, sehingga akan lebih efektif apabila tingkat sentimen juga dipertimbangkan dalam proses evaluasi. Selain itu, opini pengguna juga dapat memiliki lebih dari 1 faktor usability. Hal tersebut dikarenakan setiap dokumen opini dapat terdiri lebih dari 1 kalimat dimana setiap kalimat bisa memiliki faktor usability yang berbeda. Berbeda dengan perangkat lunak lainnya, aplikasi mobile memiliki batasan dan konteks tersendiri. Sehingga model usability yang digunakan juga berbeda dengan perangkat lunak lainnya. Model PACMAD merupakan model usability yang disesuaikan dengan batasan dan konteks dari aplikasi mobile. Oleh karena itu dalam penelitian ini diusulkan suatu metode  evaluasi faktor usability dengan menggunakan klasifikasi multi class pada analisis sentimen dengan mempertimbangkan tingkat sentimen opini pengguna aplikasi mobile berdasarkan model usability PACMAD. Data opini pengguna dikaslifikasian dengan model klasifikasi multi class dengan metode naive bayes, kemudian dianalisis orientasi dan tingkat sentimennya dengan menggunakan metode SentiWordNet Interpretation. Berdasarkan hasil ujicoba diperoleh nilai akurasi sebesar 74,7%, precision 43,2%, recall 29,5% dan f-measure 34,5%.