Inayah, Linda Khoirul (2022) ANALISIS SENTIMEN TERHADAP MARKETPLACE SHOPEE PADA TWITTER DENGAN SUPPORT VECTOR MACHINE. Diploma thesis, Universitas Pembangunan Nasional "Veteran" Yogyakarta.
![[thumbnail of LAPORAN_LindaKhoirulInayah_123150122.pdf]](http://eprints.upnyk.ac.id/style/images/fileicons/text.png) |
Text
LAPORAN_LindaKhoirulInayah_123150122.pdf Restricted to Repository staff only Download (3MB) |
|
Text
ABSTRAK_LindaKhoirulInayah_123150122.pdf Download (103kB) |
|
Text
COVER_LindaKhoirulnayah_123150122.pdf Download (223kB) |
|
Text
DAFTAR ISI_LindaKhoirulnayah_123150122.pdf Download (128kB) |
|
Text
DAFTAR PUSTAKA_LindaKhoirulnayah_123150122.pdf Download (258kB) |
|
Text
LEMBAR PENGESAHAN_LindaKhoirulnayah_123150122.pdf Download (494kB) |
Abstract
Perkembangan teknologi informasi mengakibatkan adanya revolusi industri. Salah
satu sektor yang mengalami revolusi industri adalah dunia perdagangan. Penerapan
teknologi informasi pada sistem penjualan adalah e-commerce. E-commerce adalah
singkatan dari electronic commerce. E-commerce merupakan mekanisme transaksi jual dan
beli dengan menggunakan fasilitas internet sebagai media komunikasi.
Kondisi perdagangan online, mengakibatkan penjual dan pembeli tidak perlu
bertemu secara langsung, alat pembayaran dikirim secara online dengan cara transfer,
pembeli hanya dapat melihat barang yang akan dibeli dan terdapat pihak ketiga pada proses
perdagangan online yaitupihak marketplace seperti shopee, tokopedia, bukalapak, amazon
dan lainnya. Salah satu e- commerce popular yang ada di Indonesia adalah Shopee.
Shopee juga mempunyai media sosial yang digunakan untuk berkomunikasi dengan
penggunanya. Salah satunya adalah Twitter. Twitter merupakan layanan media sosial yang
digunakan untuk melakukan pertukaran informasi. Adanya Twitter dapat mempermudah
untuk melihat bagaimana tanggapan pengguna terhadap suatu produk, sebab tanggapan
masyarakat atau feedback menjadi sumber daya atau hal penting baik bagi penjual maupun
pembeli.
Oleh karena itu, dibutuhkan analisis sentimen dari opini masyarakat yang di
sampaikan melalui media twitter tersebut apakah bersifat positif atau negatif.
Dalam penelitian ini, untuk proses analisis sentimen menggunkan algoritma Support
Vector Machine. Sedangakan untuk data yang digunakan berasal dari salah satu media sosial
yaitu twitter. Data tersebut diambil berdasarkan hastage dengan cara scrapping.
Berdasarkan hasil pengujian menggunakan confusion matrix, menghasilkan nilai
terbaik yaitu menggunkan metode SVM dengan kernel Gaussian-RBF dengan akurasi
sebesar 90,41%, presisi 92,65% dan recall 90,41%.
Kata kunci : Machine Learning; Analisis Sentimen; Support Vector Machine; Twitter;
Shopee; media sosial
| Item Type: | Thesis (Diploma) |
|---|---|
| Uncontrolled Keywords: | Machine Learning; Analisis Sentimen; Support Vector Machine; Twitter; Shopee; media sosial |
| Subjects: | Q Science > Q Science (General) |
| Divisions: | Faculty of Engineering, Science and Mathematics > School of Engineering Sciences |
| Depositing User: | Eny Suparny |
| Date Deposited: | 19 May 2022 07:34 |
| Last Modified: | 19 May 2022 07:40 |
| URI: | http://eprints.upnyk.ac.id/id/eprint/29829 |
Actions (login required)
 |
View Item |