Article Per Year (5 Year)
p-Index From 2019 - 2024
1.556
P-Index
This Author published in this journals
All Journal SITEKIN: Jurnal Sains, Teknologi dan Industri Sosial Budaya Jurnal Edukasi dan Penelitian Informatika (JEPIN) Seminar Nasional Teknologi Informasi Komunikasi dan Industri J I M P - Jurnal Informatika Merdeka Pasuruan Jurnal Nasional Komputasi dan Teknologi Informasi Jurnal Sistem Komputer dan Informatika (JSON) Journal of Education Informatic Technology and Science
Novi Yanti
Universitas Islam Negeri Sultan Syarif Kasim Riau
Computer Science & IT Control & Systems Engineering Decision Sciences, Operations Research & Management Economics, Econometrics & Finance Education Electrical & Electronics Engineering Engineering Industrial & Manufacturing Engineering Mathematics Social Sciences Other

Published : 14 Documents Claim Missing Document
Claim Missing Document
Check
Articles

Found 1 Documents
Search
Journal : Jurnal Nasional Komputasi dan Teknologi Informasi

 1 
Implementasi Metode Learning Vector Quantization (LVQ) Untuk Sentimen Analisis Terhadap Aplikasi Go-Jek Pada Playstore Arif Pratama Budiman; Elvia Budianita; Novi Yanti; Reski Mai Candra
Jurnal Nasional Komputasi dan Teknologi Informasi (JNKTI) Vol 5, No 3 (2022): Juni 2022
Publisher : Program Studi Teknik Informatika, Fakultas Teknik. Universitas Serambi Mekkah

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.32672/jnkti.v5i3.4287

Abstract

Abstrak— Perkembangan teknologi dan informasi pada saat ini sangat pesat, terutama di Indonesia. Salah satu teknologi yang berkembang pesat di Indonesia saat ini adalah  teknologi dalam bidang transportasi yaitu, transportasi online. Dengan adanya transportasi online ini sangat membantu segala aktifitas masyarakat. Terdapat beberapa platform tranasportasi yang ada di Indonesia, salah satu yang terkenal adalah transportasi online Gojek. Apliikasi Gojek dapat dengan dengan mudah di download pada google plyastore. Playstore adalah sebuah aplikasi yang berguna untuk mengunduh berbagai aplikasi. Playstore juga menyediakan fitur penilaian terhadap aplikasi yang tersedia di platform tersebut, dengan adanya fitur penilaian ini pengguna dapat memberikan penilaiannya dan juga berkomentar terhadap aplikasi yang digunakannya. Dengan adanya fitur komentar ini maka dapat di lakukannya sentimen analisis untuk mengetahui sentimen publik terhadap suatu aplikasi. Dalam penelitian ini langkah awal yang dilakukan adalah mengumpulkan data dan juga memberikan laber terhadap seluruh data, pada penelitian ini terdapat 3 label yaitu positif, netral, dan Negatif dengan jumlah 900 data. Selanjutnya melakukan proses analisa preprocessing dan juga dilanjutkan dengan proses pembobotan TF, kemudian baru dilakukannya proses klasifikasi menggunakan metode Learning Vector Quantization (LVQ). Hasil pengujiannya sendiri dilakukan dengan menggunakan metode Confussion Matrix. Berdasarkan dari proses dan hasil  pengujian yang di lakukan di dapatkan akurasi terbaik pada perbandingan 90 : 10 sebesar 84,44% yang sebagian besar bernilai positif.  Kata Kunci: transportasi online, Sentiment analysis , Playstore, Klasifikasi, Learning Vector Quantization Abstract— The development of technology and information is currently very fast, especially in Indonesia. One technology that is developing rapidly in Indonesia today is technology in the field of transportation, namely online transportation. The existence of online transportation is very helpful for all community activities. There are several transportation platforms in Indonesia, which is well-known online transportation called Gojek. The Gojek application can be easily downloaded on the Google Playstore. Playstore is an application that is useful for downloading various applications. Playstore also provides an assessment feature for applications available on the platform, with this assessment feature users can provide an assessment and also comment on the applications they use. With this comment feature, sentiment analysis can be done to find out public sentiment towards an application. In this study, initial step was taken to collect data and also provide a label for all data, in this study there were 3 labels, namely positive, neutral, and negative with a total of 900 data. Next, perform the preprocessing analysis process and also continue with the TF-IDF weighting process, then the classification process is carried out using the Learning Vector Quantization (LVQ) method. The results of the test itself are carried out using the Confusion Matrix method. Based on the process and the results of the tests , the best accuracy obtained is at ratio of 90 : 10 by 84,44%,which is most of it are positiveKeywords:Online Transportation,sentiment analysis , Playstore, Classification, Learning Vector Quantization 
Co-Authors Afriani, Defi Albis Ya Albi Arif Pratama Budiman Eka Pandu Cynthia Elvia Budianita Fitri Insani Fitri Insani Ivo Dwi Ananda Lola Oktavia Marliana Safitri Miftahul Ghifrah Sembiring Muhammad Affandes Muhammad Irsyad MUHAMMAD YUSUF Nasriah Nasriah Nazruddin Safaat H Safaat H Pizaini Pizaini Rahmad Kurniawan Reski Mai Candra Sarjon Defit Setiawan, Adil Yelvi Fitriani Yelvi Fitriani Yusra, Yusra