Show simple item record

dc.contributor.advisorJaka Nugraha
dc.contributor.authorAnnisa Alwasi’a, 14611247
dc.date.accessioned2020-09-16T05:55:24Z
dc.date.available2020-09-16T05:55:24Z
dc.date.issued2020-05-13
dc.identifier.urihttp://dspace.uii.ac.id/123456789/24006
dc.description.abstractKemajuan teknologi mendorong berbagai perkembangan di seluruh aspek masyarakat. Keberadaan internet menjadi faktor pendorong utama perkembangan teknologi informasi dan komunikasi, terutama pada teknologi informasi digital yang memicu bermunculannya media baru seperti portal berita online. Detikcom merupakan salah satu portal berita online yang paling terkemuka di Indonesia. Dalam rangka terus menjaga dan memperbaiki peforma Detikcom, penilaian publik terhadap layanan dan berita yang disajikan menjadi sangat penting. Adapun penilaian publik dapat dilihat dari situs Google Play pada kolom ulasan pengguna. Analisis sentimen dapat digunakan untuk menganalisa ulasan tersebut dengan cara pengklasifikasian antara setimen positif dan negatif. Data ulasan pengguna Detikcom selama tahun 2019 kemudian dilakukan pelabelan dan dianalisis menggunakan metode algoritma Maximum Entropy. Hasil klasifikasi sentimen diperoleh tingkat akurasi yang cukup tinggi sebesar 95,69% dengan kinerja sistem dalam pengklasifikasian kelas positif sebesar 97,45% dan kelas negatif sebesar 86,17%. Selanjutnya, dari asosiasi teks diperoleh informasi yang berkaitan dengan topik / kata yang sering dibicarakan oleh pengguna aplikasi Detikcom yakni bagus, berita, oke, update, dan mantap untuk kelas positif dan kata tidak, berita, iklan, Detik, dan aplikasi untuk kelas negatif. Informasi berguna untuk melihat keunggulan dan kelemahan aplikasi dimana hasil ulasan negatif tersebut dibuat ke dalam diagram fishbone sebagai proses pemecahan masalah.en_US
dc.publisherUniversitas Islam Indonesiaen_US
dc.subjectAplikasi Detikcomen_US
dc.subjectAnalisis Sentimenen_US
dc.subjectKlasifikasien_US
dc.subjectMaximum Entropy (Maxent)en_US
dc.subjectAsosiasi Teksen_US
dc.subjectDiagram Fishboneikasi Detikcomen_US
dc.subjectAnalisis Sentimenen_US
dc.subjectKlasifikasien_US
dc.subjectMaximum Entropy (Maxent)en_US
dc.subjectAsosiasi Teksen_US
dc.subjectDiagram Fishboneen_US
dc.titleAnalisis Sentimen pada Review Aplikasi Berita Online Menggunakan Metode Maximum Entropy (Studi Kasus: Review Detikcom pada Google Play 2019)en_US
dc.Identifier.NIM14611247


Files in this item

Thumbnail

This item appears in the following Collection(s)

Show simple item record