ANALISIS SENTIMEN PELAYANAN PUBLIK KERETA LOKAL PRAMEKS MEMANFAATKAN MEDIA SOSIAL TWITTER MENGGUNAKAN METODE LEXICON BASED

Rachman, Alfian Nur (2020) ANALISIS SENTIMEN PELAYANAN PUBLIK KERETA LOKAL PRAMEKS MEMANFAATKAN MEDIA SOSIAL TWITTER MENGGUNAKAN METODE LEXICON BASED. Other thesis, Universitas Pembangunan Nasional "Veteran" Yogyakarta.

[thumbnail of 1.COVER.pdf]
Preview
Text
1.COVER.pdf

Download (415kB) | Preview
[thumbnail of 2.ABSTRAK.pdf]
Preview
Text
2.ABSTRAK.pdf

Download (7kB) | Preview
[thumbnail of 3.DAFTAR ISI.pdf]
Preview
Text
3.DAFTAR ISI.pdf

Download (208kB) | Preview
[thumbnail of 4.DAFTAR PUSTAKA.pdf]
Preview
Text
4.DAFTAR PUSTAKA.pdf

Download (292kB) | Preview
[thumbnail of 5.LEMBAR PENGESAHAN PEMBIMBING.pdf]
Preview
Text
5.LEMBAR PENGESAHAN PEMBIMBING.pdf

Download (410kB) | Preview
[thumbnail of FULLLL-SKRIPSI--123130190-.pdf] Text
FULLLL-SKRIPSI--123130190-.pdf
Restricted to Repository staff only

Download (8MB)

Abstract

Kereta Api merupakan salah satu angkutan publik darat yang paling diminati masyarakat selain otobus. Kereta Prameks adalah angkutan antar kota antar provinsi dengan rute Yogyakarta, Kutoarjo, Solo. Peminat menggunakan jasa layanan Kereta Prameks ini terkadang menimbulkan keluhan dari beberapa konsumen terlebih lagi jika pada saat dijam sibuk pengguna jasa layanan kereta lokal prameks harus rela berdesak desakan dengan pengguna lainnya. Pengguna jasa layanan Kereta Prameks tidak jarang juga sering mengupdate dan mengunggah keluhan ke media sosial, jika pelayanan dirasa tidak cukup memuaskan. Salah satunya dengan menggunakan sarana media sosial twitter. Pemanfaatkan sosial media Twitter dapat melihat keluhan dan kepuasan pelayanan dari pelanggan Kereta Prameks. Komentar dapat diolah dengan pendekatan Analisa Sentimen guna pengklasifikasian komentar positif, netral, dan negatif. Analisis sentimen merupakan suatu proses pengklasifikasian dengan mengkategorikan sebuah komentar positif netral dan negatif dengan fitur ekstrasi untuk mendeteksi nilai polaritas. (Alsaeedi & Khan, 2019).
Hasil pengujian pada sistem yang dibangun memperlihatkan bahwa metode Lexicon Based memberikan akurasi 85.5 % dan presisi 76 % Sedangkan untuk hasil recall menghasilkan 81%
Kata Kunci : Kereta Prameks, lexicon based, analisis sentimen, twitter.

Item Type: Thesis (Other)
Uncontrolled Keywords: Kereta Prameks, lexicon based, analisis sentimen, twitter.
Subjects: T Technology > T Technology (General)
Divisions: Faculty of Engineering, Science and Mathematics > School of Engineering Sciences
Depositing User: Eko Yuli
Date Deposited: 27 Jan 2021 06:46
Last Modified: 10 Jan 2023 04:40
URI: http://eprints.upnyk.ac.id/id/eprint/24424

Actions (login required)

View Item View Item