TEXT
ANALISIS SENTIMEN ULASAN PENGGUNA APLIKASI INVESTASI AMARTHAFIN DENGAN ALGORITMA K-NEAREST NEIGHBOR
ABSTRAK-Penelitian ini bertujuan untuk mengklasifikasikan sentimen ulasan pengguna menjadi positif dan negatif menggunakan algoritma K-Nearest Neighbor (K-NN) karena pertumbuhan layanan investasi digital di Indonesia mendorong kebutuhan akan pemahaman tentang sentimen pengguna terhadap aplikasi seperti AmarthaFin. AmarthaFin adalah platform investasi digital yang menghubungkan investor dan peminjam mikro. Untuk menilai layanan dan meningkatkan pengalaman pengguna, perusahaan perlu memahami perasaan pengguna. Dataset menggunakan ulasan Google Play Store yang berjumlah 2.000 ulasan. Dataset ini kemudian melalui proses pre-processing yang meliputi cleaning, case folding, tokenization, stopword removal, normalisation, dan stemming. Selanjutnya, data numerik dihasilkan melalui pembobotan kata menggunakan metode TF-IDF. Klasifikasi dilakukan dengan metode K-NN, dan evaluasi dilakukan melalui confusion matrix. Dataset ini menghasilkan F1-Score sebesar 0,98 pada data secara keseluruhan, K-NN terbukti efektif dalam mengklasifikasikan sentimen melalui pengembangan program klasifikasi teks. Hasil penelitian ini memberikan wawasan praktis tentang penerapan machine learning dalam analisis teks, termasuk tantangan teknis penggunaan algoritma K-NN. Hasil dari penelitian ini juga memberikan sistem klasifikasi sentimen sederhana. Kata kunci : Analisis Sentimen, K-Nearest Neighbor, AmarthaFin, TF-IDF, Ulasan Pengguna
| S13-5471 | S13-5471 YAQ 2025 | Koleksi Skripsi | Tersedia |
Tidak tersedia versi lain