Sentiment Analysis for Go-Jek on Google Play Store

Handani, Sitaresmi Wahyu; Saputra, Dhanar Intan Surya; Hasirun,; Arino, Rizky Mega; Ramadhan, Gita Fiza Asyrofi

doi:10.1088/1742-6596/1196/1/012032

Cited by 27 publications

(22 citation statements)

References 8 publications

Supporting

Mentioning

Contrasting

Unclassified

Order By: Relevance

“…Tahap preprocessing untuk melakukan pengurangan pada atribut yang kurang berpengaruh dalam proses klasifikasi. Preprocessing salah satu tahapan yang penting untuk dilakukan dalam proses KDD [19]. Beberapa tahapan preprocessing yaitu cleansing, case folding, tokenizing, filtering, dan stemming 2.7.…”

Section: Preprocessingunclassified

Penerapan Algoritma Artificial Neural Network untuk Klasifikasi Opini Publik Terhadap Covid-19

2021

View full text Add to dashboard Cite

Coronavirus disease (Covid-19) or commonly called coronavirus. This virus spreads very quickly and even almost infects the whole world, including Indonesia. A large number of cases and the rapid spread of this virus make people worry and even fear the increasing spread of the Covid-19 virus. Information about this virus has also been spread on various social media, one of which is Twitter. Various public opinions regarding the Covid-19 virus are also widely expressed on Twitter. Opinions on a tweet contain positive or negative sentiments. Sentiments of sentiment contained in a tweet can be used as material for consideration and evaluation for the government in dealing with the Covid-19 virus. Based on these problems, a sentiment analysis classification is needed to find out public opinion on the Covid-19 virus. This research uses Artificial Neural Network (ANN) algorithm with the Backpropagation method. The results of this test get 88.62% accuracy, 91.5% precision, and 95.73% recall. The results obtained show that the ANN model is quite good for classifying text mining.

show abstract

Section: Preprocessingunclassified

Penerapan Algoritma Artificial Neural Network untuk Klasifikasi Opini Publik Terhadap Covid-19

2021

View full text Add to dashboard Cite

show abstract

“…Arsitektur BERT dibandingkan dengan Arsitektur model lainnya Penelitian sebelumnya menggunakan Naïve Bayes Classifier (NBC) sebagai teknik machine learning untuk analisis sentimen. Input data untuk penelitian tersebut berasal dari komentar aplikasi di Google Play Store [9].…”

Section: Pendahuluanunclassified

Analisis Sentimen Terhadap Game Genshin Impact Menggunakan Bert

Kusnadi¹,

Yusuf²,

Andriantony³

et al. 2021

rabit

View full text Add to dashboard Cite

Dengan pesatnya peningkatan jasa internet di jaringan sosial, ada banyaknya informasi dalam jumlah besar terus-menerus dihasilkan secara langsung di saat yang sama. Akhir-akhir ini, analisis sentimen dengan menggunakan ulasan dan pesan telah menjadi topik penelitian yang populer dibicarakan di bidang Natural Langauage Processing. Selama bertahun-tahun, permainan online telah menjadi suatu aktivitas yang tidak bisa dipisahkan dari Sebagian besar orang, terlebih karena gangguan ekonomi yang disebabkan oleh virus Covid-19. Genshin Impact adalah salah satu permainan terkenal yang dikembangkan oleh miHoYo. Penelitian ini berfokus pada analisis sentimen dengan tujuan mengetahui apakah ulasan terpercaya yang dikumpulkan dari Google Play Store memiliki sentimen netral, baik atau sentimen buruk sehingga dapat membantu pengembangan permainan kedepannya. Diperlukan proses klasifikasi analisis sentimen otomatis untuk mengurangi kesalahan yang disebabkan oleh sumber daya manusia. Meskipun demikian, sangat jarang ditemukan studi yang membahas feature extraction dan deep learning models yang sesuai dengan kasus ini, terutama dalam bisnis permainan. Tahap proses penelitian ini adalah pengekstraksian data melalui Google Play Store, dan menggunakan Bidirectional Encoder Representations from Transformers (BERT) sebagai model kecerdasan buatan.

show abstract

“…Salah satu aplikasi penyedia layanan transportasi online yang paling popular di Indonesia adalah Go-Jek. Agar kualitas aplikasi Go-Jek tetap terjaga kualitasnya maka harus bisa menganalisa sentimen yang diberikan pelanggan Go-Jek dan sentimen ini paling banyak diberikan di google playstore lalu kelas sentimen yang digunakan adalah positif, negatif atau netral [6].…”

Section: Pendahuluanunclassified

Sentimen Analisis Terhadap Aplikasi pada Google Playstore Menggunakan Algoritma Naïve Bayes dan Algoritma Genetika

Rahman

Utami

Sudarmawan

2021

JKKI

View full text Add to dashboard Cite

Sentiment analysis is a science to extract text to get someone's emotions for that. The benefits of sentiment analysis have many benefits, one of which is to see whether or not customers have a good response to the product and this can be an input for the development of the product's business in the future. The weakness of previous studies in research sentiment analysis is that the authors conduct research to improve the results of previous studies using the naïve Bayes algorithm that is optimized with a genetic algorithm. From the results of the research that has been done, the average value in this study is on average better than previous studies, no applications have been identified as underfitting or overfitting and finally the naïve Bayes algorithm that has been optimized by the genetic algorithm can be a classification solution for sentiment analysis.

show abstract

Sentiment Analysis for Go-Jek on Google Play Store

Cited by 27 publications

References 8 publications

Penerapan Algoritma Artificial Neural Network untuk Klasifikasi Opini Publik Terhadap Covid-19

Penerapan Algoritma Artificial Neural Network untuk Klasifikasi Opini Publik Terhadap Covid-19

Analisis Sentimen Terhadap Game Genshin Impact Menggunakan Bert

Sentimen Analisis Terhadap Aplikasi pada Google Playstore Menggunakan Algoritma Naïve Bayes dan Algoritma Genetika

Contact Info

Product

Resources

About