Syahbani, Zahir (2025) ANALISIS SENTIMEN ULASAN APLIKASI SPOTIFY DI GOOGLE PLAY STORE MENGGUNAKAN ALGORITMA SUPPORT VECTOR MACHINE. S1 thesis, Universitas Mercu Buana-Menteng.
![[img]](https://repository.mercubuana.ac.id/style/images/fileicons/text.png) |
Text (COVER)
41520120009-ZAHIR SYAHBANI-01 Cover - Zahir Syahbani.pdf Download (725kB) |
|
Text (BAB I)
41520120009-ZAHIR SYAHBANI-02 BAB 1 - Zahir Syahbani.pdf Restricted to Registered users only Download (39kB) |
|
Text (BAB II)
41520120009-ZAHIR SYAHBANI-03 BAB 2 - Zahir Syahbani.pdf Restricted to Registered users only Download (450kB) |
|
Text (BAB III)
41520120009-ZAHIR SYAHBANI-04 BAB 3 - Zahir Syahbani.pdf Restricted to Registered users only Download (67kB) |
|
Text (BAB IV)
41520120009-ZAHIR SYAHBANI-05 BAB 4 - Zahir Syahbani.pdf Restricted to Registered users only Download (519kB) |
|
Text (BAB V)
41520120009-ZAHIR SYAHBANI-06 BAB 5 - Zahir Syahbani.pdf Restricted to Registered users only Download (34kB) |
|
Text (DAFTAR PUSTAKA)
41520120009-ZAHIR SYAHBANI-07 Daftar Pustaka - Zahir Syahbani.pdf Restricted to Registered users only Download (139kB) |
|
Text (LAMPIRAN)
41520120009-ZAHIR SYAHBANI-08 Lampiran - Zahir Syahbani.pdf Restricted to Registered users only Download (934kB) |
Abstract
Spotify adalah salah satu aplikasi streaming musik terpopuler dengan jutaan ulasan pengguna di Google Play Store. Ulasan tersebut dapat dianalisis menggunakan analisis sentimen untuk mendapatkan wawasan tentang pengalaman pengguna. Penelitian ini bertujuan untuk analisis sentimen ulasan Spotify ke dalam kategori positif, negatif, dan netral menggunakan algoritma Support Vector Machine (SVM). Dataset yang digunakan terdiri dari 10.000 ulasan yang ditulis dalam bahasa Indonesia. Proses penelitian mencakup tahap preprocessing seperti case folding, normalisasi, terjemahan, penghapusan stopwords, dan lemmatisasi. Pelabelan data dilakukan dengan TextBlob dan Fitur diekstraksi menggunakan metode Term Frequency-Inverse Document Frequency (TF-IDF), dan model dikembangkan dengan SVM. Hasil dari penelitian ini menunjukan bahwa dengan menggunakan model SVM akurasi mencapai sebesar 89%. Sentimen positif memiliki kinerja terbaik dengan precision sebesar 0.91, recall 0.96, dan f1-score 0.93. Sentimen netral menunjukkan tantangan terbesar dengan recall 0.74 dan f1- score 0.78, sementara sentimen negatif memiliki precision 0.87, recall 0.78, dan f1- score 0.82. Secara keseluruhan, model menunjukkan keunggulan dalam mengenali sentimen positif dibandingkan kategori lainnya, menjadikannya alat yang andal untuk memahami opini pengguna terhadap aplikasi Spotify. Sentiment Analysis, Spotify, Google Play Store, Support Vector Machine, TF-IDF.
| Item Type: | Thesis (S1) |
|---|---|
| NIM/NIDN Creators: | 41520120009 |
| Uncontrolled Keywords: | Analisis Sentimen, Spotify, Google Play Store, Support Vector Machine, TF-IDF. Sentiment Analysis, Spotify, Google Play Store, Support Vector Machine, TF-IDF. |
| Subjects: | 000 Computer Science, Information and General Works/Ilmu Komputer, Informasi, dan Karya Umum > 000. Computer Science, Information and General Works/Ilmu Komputer, Informasi, dan Karya Umum > 004 Data Processing, Computer Science/Pemrosesan Data, Ilmu Komputer, Teknik Informatika |
| Divisions: | Fakultas Ilmu Komputer > Informatika |
| Depositing User: | RAUL ANDIKA KURNIAWAN |
| Date Deposited: | 01 Mar 2025 06:22 |
| Last Modified: | 01 Mar 2025 06:22 |
| URI: | http://repository.mercubuana.ac.id/id/eprint/94549 |
Actions (login required)
 |
View Item |
