ANALISIS SENTIMEN PERBANDINGAN LAYANAN JASA PENGIRIMAN KURIR PADA ULASAN PLAYSTORE MENGGUNAKAN METODE DECISION TREE DAN RANDOM FOREST (1.1.4.23.027/DEL/A)

HUDA, DELLAVIANTI NISHFA ILMIAH and Harani, Nisa Hanum and Prianto, Cahyo (2023) ANALISIS SENTIMEN PERBANDINGAN LAYANAN JASA PENGIRIMAN KURIR PADA ULASAN PLAYSTORE MENGGUNAKAN METODE DECISION TREE DAN RANDOM FOREST (1.1.4.23.027/DEL/A). Diploma thesis, ULBI.

Full text not available from this repository.

Abstract

ABSTRAK Pengiriman kurir menjadi aaspek penting dalam industry e-commerce, dan kepuasan pelanggan terhadap layanan jasa pengiriman dapat mempengaruhi reputasi perusahaan. Oleh karena itu, analisis sentiment dari ulasan pelanggan di platform Play Store dapat memberikan wawan berharga tentang performa dan penerimaan pelanggan terhadap berbagai layanan pengiriman kurir yang tersedia. Penelitian ini dilakukan dengan tujuan untuk menganalisis sentimen terhadap ulasan layanan jasa pengiriman kurir menggunakan dua metode klasifikasi, yakni Random Forest dan Decision Tree. Langkah pertama dalam penelitian ini adalah melakukan pra-pemrosesan data, termasuk pembersihan teks, tokenisasi, dan penghapusan kata-kata yang tidak relevan. Selanjutnya, fitur-fitur yang relevan diekstraksi dari teks ulasan menggunakan metode ekstraksi fitur yang sesuai. Kedua metode, Random Forest dan Decision Tree, diimplementasikan untuk mengklasifikasi ulasan tiga perusahaan yaitu JNE, J&T dan PT Pos, menjadi 2 kategori sentiment : positif dan negative. Performa kedua metode dievaluasi menggunakan metric evaluasi yang standar. Selanjutnya, diharapkan penelitian dapat memberikan informasi bermanfaat kepada tiga perusahaan e-commerce dan penyedia layanan kurir dalam meningkatkan kualitas layanan mereka berdasarkan umpan balik pelanggan dan dijadikan sebagai referensi bagi konsumen dalam memilih perusahaan layanan pengiriman barang yang sesuai dengan kebutuhan mereka. Kata Kunci : Jasa Kurir, Analisis sentimen, Play Store, Decision Tree, Random Forest

Item Type: Thesis (Diploma)
Subjects: T Technology > T Technology (General)
Depositing User: Unnamed user with email [email protected]
Date Deposited: 23 Jan 2024 04:07
Last Modified: 23 Jan 2024 04:07
URI: http://eprint.ulbi.ac.id/id/eprint/2109

Actions (login required)

View Item View Item