Perbandingan Algoritma Support Vector Machine, Decision Tree, dan Logistic Regresion Pada Analisis Sentimen Ulasan Aplikasi Netflix
Penelitian ini bertujuan untuk menganalisis sentimen terhadap ulasan pengguna Netflix menggunakan algoritma machine learning seperti Support Vector Machine (SVM), Decision Tree dan Logistic Regression. Dataset yang terdiri dari 3000 ulasan pengguna diambil dari Google Play Store dan melalui proses p...
Saved in:
| Main Authors: | , , |
|---|---|
| Format: | Article |
| Language: | Indonesian |
| Published: |
Universitas Andalas
2024-08-01
|
| Series: | Jurnal Teknologi dan Sistem Informasi |
| Subjects: | |
| Online Access: | https://teknosi.fti.unand.ac.id/index.php/teknosi/article/view/2746 |
| Tags: |
Add Tag
No Tags, Be the first to tag this record!
|
| Summary: | Penelitian ini bertujuan untuk menganalisis sentimen terhadap ulasan pengguna Netflix menggunakan algoritma machine learning seperti Support Vector Machine (SVM), Decision Tree dan Logistic Regression. Dataset yang terdiri dari 3000 ulasan pengguna diambil dari Google Play Store dan melalui proses preprocessing teks yang mencakup penghapusan karakter, tokenisasi, penghapusan stopword, stemming, serta penyaringan token pendek. Metode TF-IDF digunakan untuk ekstraksi dan pembobotan fitur dalam analisis. Evaluasi hasil menunjukkan bahwa SVM secara konsisten memberikan akurasi yang lebih tinggi dibandingkan Decision Tree dan Logistic Regression dalam klasifikasi sentimen, dengan SVM mencapai akurasi rata-rata 88.18% dan puncak tertinggi 92.69% dalam K-Fold Cross Validation. Implikasi praktis dari penelitian ini adalah Netflix dapat memanfaatkan analisis sentimen untuk meningkatkan pengalaman pengguna dan pengelolaan layanan lebih baik. |
|---|---|
| ISSN: | 2460-3465 2476-8812 |