Melola Discovery

← Melola Discovery

Jurnal

Analisis sentimen aplikasi gojek menggunakan support vector machine dan k nearest neighbor

Unnes Journal of Mathematics · Vol. 10 No. 2 (2021) · hlm. 22–27

DOI
10.15294/ujm.v10i2.48474
ISSN
2460-5859, 2252-6943
Terbit
2021-12-16
Penerbit
Universitas Negeri Semarang
Bahasa
eng

Abstrak

Gojek merupakan perusahaan decacorn dari Indonesia yang berkembang sangat pesat. Dengan semakin banyaknya pengguna aplikasi Gojek membuat perusahaan harus senantiasa menjaga dan meningkatkan mutu pelayanannya. Analisis sentimen merupakan solusi untuk mengekstrak sebuah sumber informasi dalam bentuk teks dengan jumlah data yang besar dalam waktu yang singkat. Tujuan penelitian ini adalah melakukan klasifikasi pada ulasan Aplikasi Gojek menggunakan metode Support Vector Machine (SVM) dan K Nearest Neighbor (KNN). Sumber data terbaik untuk mendapatkan dataset dalam penelitian analisis sentimen adalah Google Playstore, dikarenakan data yang diperoleh lebih bersih dan tidak mengandung unsur iklan atupun promosi. Diperoleh hasil akurasi menggunakan Metode KNN dengan nilai K=22 memperoleh nilai akurasi, presisi, dan recall berturut-turut sebesar 82,14%, 82,28%, dan 95,43%, sedangkan metode SVM dengan kernel linear dan parameter C=1 memperoleh nilai akurasi, presisi, dan recall berturut-turut sebesar 87,98%, 88,55%, dan 95,43%. Dapat disimpulkan bahwa metode SVM melakukan klasifikasi dengan lebih baik dibandingkan metode KNN dalam melakukan analisis sentimen pada ulasan aplikasi Gojek di Google Playstore.

Jaringan kolaborasi para penulis

40 penulis · 74 tautan kepenulisan bersama · menampilkan 40 yang paling banyak terhubung

Arahkan kursor atau ketuk sebuah nama untuk menyorot rekan penulisnya. Klik dua kali untuk membuka halaman penulis.

  • State University of Semarang
  • Tadulako University
  • Afiliasi tidak diketahui
  • Organisasi berbeda
  • Organisasi sama
  • Afiliasi tidak diketahui
  • Garis lebih tebal = lebih banyak artikel bersama · lingkaran lebih besar = lebih banyak artikel
Tampilkan sebagai tabel
Rekan penulisOrganisasiArtikel bersama
Zaenuri ZaenuriState University of Semarang3
Fajar Sodik PamungkasAfiliasi tidak diketahui3
Dedy KurniantoAfiliasi tidak diketahui3
Jannatun Khustia LubisAfiliasi tidak diketahui2
Mohammad AsikinState University of Semarang2
Muhammad AshimAfiliasi tidak diketahui2
Nur HasanahTadulako University2
Rohimatul AzizahAfiliasi tidak diketahui2
Bayu Dwi PrasetyaAfiliasi tidak diketahui2
Fatkhurokhman FauziAfiliasi tidak diketahui2
Alfina AkmalinaAfiliasi tidak diketahui1
Elya Gita AstutiAfiliasi tidak diketahui1
Annisa IkrimahAfiliasi tidak diketahui1
Supriyono SupriyonoAfiliasi tidak diketahui1
Mohammad Jefrie Ilham AkbarAfiliasi tidak diketahui1
Faris Febri RahantoAfiliasi tidak diketahui1
WardonoAfiliasi tidak diketahui1
MunaAfiliasi tidak diketahui1
Tri Sri Noor AsihAfiliasi tidak diketahui1
St. Budi WaluyaAfiliasi tidak diketahui1
Rizki Ahid NurhasanahAfiliasi tidak diketahui1
Petronela Ivoni SusantyAfiliasi tidak diketahui1
Kartono KartonoState University of Semarang1
Luluk Ulfa ChasaniAfiliasi tidak diketahui1
Tri Sri Noor AsihAfiliasi tidak diketahui1
Wardono WardonoAfiliasi tidak diketahui1
Alif Aulia RahmanAfiliasi tidak diketahui1
Nurlaela Eka CahyatiAfiliasi tidak diketahui1
Dahayu WidyadhanAfiliasi tidak diketahui1
Rina Budi HastutiAfiliasi tidak diketahui1
Muhammad Arif Nurman AryaAfiliasi tidak diketahui1
Putri Anis QoriAfiliasi tidak diketahui1
Dhama Sekar OktafaniAfiliasi tidak diketahui1
Meishita Inelza PutriAfiliasi tidak diketahui1
Insyiraah Oxaichiko ArissintaAfiliasi tidak diketahui1
Indah Dwi SulistiyawatiAfiliasi tidak diketahui1
Detalia Noriza MunahefiAfiliasi tidak diketahui1
Firdha Dwi LestariAfiliasi tidak diketahui1

Afiliasi berasal dari OpenAlex; metadata OAI-PMH jurnal tidak memuatnya. Penulis tanpa ID OpenAlex dicocokkan berdasarkan nama, sehingga dua orang bisa tergabung atau satu orang bisa terpisah.

Sumber metadata: OAI-PMH (metadata jurnal) https://journal.unnes.ac.id/sju/index.php/ujm/oai, pertama di-harvest 6 Nov 2026, terakhir terlihat 6 Nov 2026.
Metadata asli (oai_dc)
<oai_dc:dc xmlns="http://www.openarchives.org/OAI/2.0/" xmlns:dc="http://purl.org/dc/elements/1.1/" xmlns:oai_dc="http://www.openarchives.org/OAI/2.0/oai_dc/" xmlns:xsi="http://www.w3.org/2001/XMLSchema-instance" xsi:schemaLocation="http://www.openarchives.org/OAI/2.0/oai_dc/  http://www.openarchives.org/OAI/2.0/oai_dc.xsd">
	<dc:title xml:lang="en-US">Analisis sentimen aplikasi gojek menggunakan support vector machine dan k nearest neighbor</dc:title>
	<dc:creator>Muttaqin, Muhammad Nurul</dc:creator>
	<dc:creator>Kharisudin, Iqbal</dc:creator>
	<dc:description xml:lang="en-US">Gojek merupakan perusahaan decacorn dari Indonesia yang berkembang sangat pesat. Dengan semakin banyaknya pengguna aplikasi Gojek membuat perusahaan harus senantiasa menjaga dan meningkatkan mutu pelayanannya. Analisis sentimen merupakan solusi untuk mengekstrak sebuah sumber informasi dalam bentuk teks dengan jumlah data yang besar dalam waktu yang singkat. Tujuan penelitian ini adalah melakukan klasifikasi pada ulasan Aplikasi Gojek menggunakan metode Support Vector Machine (SVM) dan K Nearest Neighbor (KNN). Sumber data terbaik untuk mendapatkan dataset dalam penelitian analisis sentimen adalah Google Playstore, dikarenakan data yang diperoleh lebih bersih dan tidak mengandung unsur iklan atupun promosi. Diperoleh hasil akurasi menggunakan Metode KNN dengan nilai K=22 memperoleh nilai akurasi, presisi, dan recall berturut-turut sebesar 82,14%, 82,28%, dan 95,43%, sedangkan metode SVM dengan kernel linear dan parameter C=1 memperoleh nilai akurasi, presisi, dan recall berturut-turut sebesar 87,98%, 88,55%, dan 95,43%. &amp;nbsp;Dapat disimpulkan bahwa metode SVM melakukan klasifikasi dengan lebih baik dibandingkan metode KNN dalam melakukan analisis sentimen pada ulasan aplikasi Gojek di Google Playstore.</dc:description>
	<dc:publisher xml:lang="en-US">Universitas Negeri Semarang</dc:publisher>
	<dc:date>2021-12-16</dc:date>
	<dc:type>info:eu-repo/semantics/article</dc:type>
	<dc:type>info:eu-repo/semantics/publishedVersion</dc:type>
	<dc:type xml:lang="en-US">Peer-reviewed Article</dc:type>
	<dc:format>application/pdf</dc:format>
	<dc:identifier>https://journal.unnes.ac.id/sju/ujm/article/view/48474</dc:identifier>
	<dc:identifier>10.15294/ujm.v10i2.48474</dc:identifier>
	<dc:source xml:lang="en-US">Unnes Journal of Mathematics; Vol 10 No 2 (2021); 22-27</dc:source>
	<dc:source>2460-5859</dc:source>
	<dc:source>2252-6943</dc:source>
	<dc:source>10.15294/ujm.v10i2</dc:source>
	<dc:language>eng</dc:language>
	<dc:relation>https://journal.unnes.ac.id/sju/ujm/article/view/48474/20646</dc:relation>
	<dc:rights xml:lang="en-US">Copyright (c) 2021 Unnes Journal of Mathematics</dc:rights>
</oai_dc:dc>