Article Per Year (5 Year)
p-Index From 2019 - 2024
0.408
P-Index
This Author published in this journals
All Journal Teknika Jurnal Testing dan Implementasi Sistem Informasi
Ali Alamuddin Muzaffar
Universitas Islam Negeri Sultan Syarif Kasim Riau
Automotive Engineering Chemical Engineering, Chemistry & Bioengineering Computer Science & IT Control & Systems Engineering Electrical & Electronics Engineering Engineering

Published : 2 Documents Claim Missing Document
Claim Missing Document
Check
Articles

Found 1 Documents
Search
Journal : Teknika

 1 
Sentimen Analisis Pengguna Aplikasi Grab Menggunakan Algoritma Naive Bayes Classifier dan Support Vector Machine Ipin Sugiyarto; Sita Anggraeni; Umi Faddilah; Ali Alamuddin Muzaffar
TEKNIKA Vol. 18 No. 1 (2024): Teknika Januari - Juni 2024
Publisher : Politeknik Negeri Sriwijaya

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.5281/zenodo.11118182

Abstract

Grab Indonesia termasuk perusahaan ojek online terkemuka di Indonesia, pemrosesan terhadap saran dan keluhan dari pengguna Grab secara real time dapat disampaikan melalui akun twitter @GrabID, sehingga Grab Indonesia dapat mengetahui tanggapan secara cepat tingkat kepuasan pelanggan terhadap pelayanan yang diberikan, dibutuhkan analisis sentimen terhadap saran ataupun keluhan yang diterima oleh perusahaan Grab Indonesia. Proses dalam pengumpulan data pada penelitian ini yaitu mengambil data primer yang diperoleh secara langsung dari sumber asli. Data diambil dari twitter sebanyak 787 data. Model evaluasi juga menggunakan coding dengan hasil visual model confusion matrix berbasis Phython. Pada penelitian ini tahapan yang dilakukan Pengumpulan Data, Preprocessing Data, Fitur Extraction, Klasifikasi dan Evaluasi. Maka didapatkanlah akurasi 96,02% data training dan akurasi data testing 84,17 % untuk algoritma SVM dengan perbandingan 80:20 data training dan data testing, sedangkan untuk algoritma NBC didapatkan akurasi 54,37% data training dan akurasi 66,45% data testing dengan perbandingan 80:20 data training dan data testing. Adanya penelitian diharapkan dapat memberikan pengetahuan tentang implementasi algoritma Naïve Bayes Classifier dan Support Vector untuk mengetahui respon masyarakat terhadap aplikasi atau produk tersebut apakah mempunyai respon positif atau negatif.
Co-Authors Hamdi Syukron Ipin Sugiyarto Mhd. Ilham Zayadi Muslim Putera Perdana S Sita Anggraeni Umi Faddilah