Text

SKRIPSI IMPLEMENTASI NAÏVE BAYES DAN SMOTE UNTUK KLASIFIKASI SENTIMEN PENGGUNA APLIKASI KAI ACCESS

---

Aplikasi KAI ACCESS merupakan aplikasi milik PT. Kereta Api Indonesia (Persero) yang digunakan untuk pemesanan tiket hingga menerima informasi. Namun, aplikasi yang memiliki rating rendah pada Google Playstore. Ulasan yang banyak dibagi menjadi ulasan negatif dan positif, namun data yang besar dan tidak konsisten antar kelas sentimen memerlukan analisis manual. Tujuan penelitian ini adalah mengklasifikasikan sentimen pengguna KAI ACCESS menggunakan metode Naïve Bayes dengan teknik penyeimbang data Synthetic Minority Oversampling Technique (SMOTE) . Tahapan penelitian meliputi pre-pemrosesan teks, pembobotan kata dengan TF-IDF, pembagian data pelatihan dan pengujian, serta klasifikasi menggunakan Naïve Bayes. Langkah untuk mengatasi ketidakseimbangan data, metode SMOTE diterapkan pada data pelatihan. Evaluasi dilakukan menggunakan accuracy, presisi, recall, dan f1-score. Hasil penelitian menunjukkan bahwa model tanpa SMOTE memiliki accuracy 89,1% dengan recall positif 70%, hasil model dengan SMOTE memiliki accuracy 90,4% dengan recall positif 81%. Hal ini menunjukkan bahwa SMOTE dapat meningkatkan kemampuan model dalam mendeteksi kelompok minoritas. Kombinasi Naïve Bayes dan SMOTE efektif dalam mengklasifikasikan sentimen pengguna aplikasi KAI ACCESS pada data yang tidak dapat diandalkan

---

Ketersediaan

Informasi Detail

Judul Seri

-

No. Panggil

ELEKTRO AZI I 2026

Penerbit

MAGELANG : UNIVERSITAS TIDAR., 2026

Deskripsi Fisik

XVII;79 HLM;29 CM

Bahasa

Indonesia

ISBN/ISSN

-

Klasifikasi

621.38

Tipe Isi

-

Tipe Media

-

Tipe Pembawa

-

Edisi

-

Subjek

PRODI_S1_TEKNIK_ELEKTRO
FAKULTAS_FT

Info Detail Spesifik

-

Pernyataan Tanggungjawab

-

Versi lain/terkait

Lampiran Berkas

Komentar

---

Anda harus masuk sebelum memberikan komentar