eprintid: 96760
rev_number: 32
eprint_status: archive
userid: 20302
dir: disk1/00/09/67/60
datestamp: 2025-08-11 06:18:38
lastmod: 2025-08-11 06:18:38
status_changed: 2025-08-11 06:18:38
type: thesis
metadata_visibility: show
creators_name: SIMAMORA, SATYA KRISTIAN PERWIRA
creators_nimnip: 41821010117
creators_id: satyakristian03@gmail.com
contributors_type: http://www.loc.gov/loc.terms/relators/THS
contributors_name: Jumaryadi, Yuwan
contributors_nidn: 0319078704
contributors_id: jumaryadi@gmail.com
title: ANALISIS SENTIMEN PENGGUNA APLIKASI OCTO MOBILE BY CIMB NIAGA DI GOOGLE PLAY STORE MENGGUNAKAN LATENT DIRICHLET ALLOCATION (LDA) DAN SUPPORT VECTOR MACHINE (SVM)
ispublished: pub
subjects: S005.5
subjects: S651.8
divisions: 418
full_text_status: restricted
keywords: Analisis Sentimen, Support Vector Machine, Latent Dirichlet
Allocation
abstract: Penurunan rating aplikasi Octo Mobile by CIMB Niaga di Google Play Store
menunjukkan adanya ketidakpuasan pengguna, namun permasalahan utamanya
adalah belum teridentifikasinya penyebab spesifik di balik penurunan tersebut.
Penelitian ini menawarkan solusi dengan menerapkan pendekatan analisis
gabungan: menggunakan Support Vector Machine (SVM) untuk
mengklasifikasikan sentimen secara akurat, dan Latent Dirichlet Allocation (LDA)
untuk mengekstrak topik utama sebagai akar penyebab keluhan. Metode yang
dijalankan meliputi perbandingan enam algoritma pada 22.389 ulasan melalui
validasi silang 10-fold, yang dilanjutkan dengan pemodelan topik. Hasilnya, SVM
terbukti sebagai model terbaik dengan akurasi 95%, dan LDA berhasil
mendiagnosis keluhan utama pada topik “Aksesibilitas Akun” dan “Fungsionalitas
Aplikasi” yang frekuensinya melonjak pada versi 3.0 dan 3.1. Kombinasi metode
ini terbukti efektif memberikan diagnosis masalah yang jelas dan wawasan yang
dapat ditindaklanjuti oleh pengembang.
Kata Kunci: Analisis Sentimen, Support Vector Machine, Latent Dirichlet
Allocation, Ulasan Pengguna, Octo Mobile by CIMB Niaga
date: 2025-07-09
date_type: published
pages: 100
institution: Universitas Mercu Buana - Menteng
department: Biro Perpustakaan
thesis_type: s1
thesis_name: tugas_akhir
kampus: menteng
no_reg: 96760
kota: Jakarta
kolasi: xiv, 100 halaman
citation:   SIMAMORA, SATYA KRISTIAN PERWIRA  (2025) ANALISIS SENTIMEN PENGGUNA APLIKASI OCTO MOBILE BY CIMB NIAGA DI GOOGLE PLAY STORE MENGGUNAKAN LATENT DIRICHLET ALLOCATION (LDA) DAN SUPPORT VECTOR MACHINE (SVM).  S1 thesis, Universitas Mercu Buana - Menteng.   
document_url: http://repository.mercubuana.ac.id/96760/1/41821010117%20-%20Satya%20Kristian%20-%2001%20Cover%20-%20Satya%20Kristian%20Perwira%20Simamora.pdf
document_url: http://repository.mercubuana.ac.id/96760/2/41821010117%20-%20Satya%20Kristian%20-%2002%20Bab%201%20-%20Satya%20Kristian%20Perwira%20Simamora.pdf
document_url: http://repository.mercubuana.ac.id/96760/3/41821010117%20-%20Satya%20Kristian%20-%2003%20Bab%202%20-%20Satya%20Kristian%20Perwira%20Simamora.pdf
document_url: http://repository.mercubuana.ac.id/96760/4/41821010117%20-%20Satya%20Kristian%20-%2004%20Bab%203%20-%20Satya%20Kristian%20Perwira%20Simamora.pdf
document_url: http://repository.mercubuana.ac.id/96760/5/41821010117%20-%20Satya%20Kristian%20-%2005%20Bab%204%20-%20Satya%20Kristian%20Perwira%20Simamora.pdf
document_url: http://repository.mercubuana.ac.id/96760/6/41821010117%20-%20Satya%20Kristian%20-%2006%20Bab%205%20-%20Satya%20Kristian%20Perwira%20Simamora.pdf
document_url: http://repository.mercubuana.ac.id/96760/7/41821010117%20-%20Satya%20Kristian%20-%2007%20Daftar%20Pustaka%20-%20Satya%20Kristian%20Perwira%20Simamora.pdf
document_url: http://repository.mercubuana.ac.id/96760/8/41821010117%20-%20Satya%20Kristian%20-%2008%20Lampiran%20-%20Satya%20Kristian%20Perwira%20Simamora.pdf