Aplikasi Mobile untuk Analisis Sentimen pada Google Play

AbstrakGoogle dalam application store-nya, Google Play, saat ini telah menyediakan sekitar 1.200.000 aplikasi mobile. Dengan sejumlah aplikasi tersebut membuat pengguna memiliki banyak pilihan. Selain itu, pengembang aplikasi mengalami kesulitan dalam mencari tahu bagaimana meningkatkan kinerja apli...

Full beskrivning

Sparad:
Bibliografiska uppgifter
Huvudupphovsmän: Ilmawan, Lutfi Budi (Författare, medförfattare), Winarko, Edi (Författare, medförfattare)
Övriga upphovsmän: IndoCEISS (Bidragsgivare)
Materialtyp: EJournal Article
Publicerad: IndoCEISS in colaboration with Universitas Gadjah Mada, Indonesia., 2015-01-31.
Ämnen:
Länkar:Get Fulltext
Get Fulltext
Taggar: Lägg till en tagg
Inga taggar, Lägg till första taggen!
LEADER 04165 am a22002773u 4500
001 IJCSS_6640
042 |a dc 
100 1 0 |a Ilmawan, Lutfi Budi  |e author 
100 1 0 |a IndoCEISS  |e contributor 
700 1 0 |a Winarko, Edi  |e author 
245 0 0 |a Aplikasi Mobile untuk Analisis Sentimen pada Google Play 
260 |b IndoCEISS in colaboration with Universitas Gadjah Mada, Indonesia.,   |c 2015-01-31. 
500 |a https://jurnal.ugm.ac.id/ijccs/article/view/6640 
520 |a AbstrakGoogle dalam application store-nya, Google Play, saat ini telah menyediakan sekitar 1.200.000 aplikasi mobile. Dengan sejumlah aplikasi tersebut membuat pengguna memiliki banyak pilihan. Selain itu, pengembang aplikasi mengalami kesulitan dalam mencari tahu bagaimana meningkatkan kinerja aplikasinya. Dengan adanya permasalahan tersebut, maka dibutuhkan sebuah aplikasi analisis sentimen yang dapat mengolah sejumlah komentar untuk memperoleh informasi.Sistem yang dibangun memiliki tujuan untuk menentukan polaritas sentimen dari ulasan tekstual aplikasi pada Google Play yang dilakukan dari perangkat mobile. Perangkat mobile memiliki portabilitas yang tinggi dan sebagian dari perangkat tersebut memiliki resource yang terbatas. Hal tersebut diatasi dengan menggunakan arsitektur sistem berbasis client server, di mana server melakukan tugas-tugas yang berat sementara client-nya adalah perangkat mobile yang hanya mengerjakan tugas yang ringan. Dengan solusi tersebut maka Analisis sentimen dapat diaplikasikan pada mobile environment.Adapun metode klasifikasi yang digunakan adalah Naïve Bayes untuk aplikasi yang dikembangkan dan Support Vector Machine Linier sebagai pembanding. Nilai akurasi dari Naïve Bayes classifier dari aplikasi yang dibangun sebesar 83,87% lebih rendah jika dibandingkan dengan nilai akurasi dari SVM Linier classifier sebesar 89,49%. Adapun penggunaan semantic handling untuk mengatasi sinonim kata dapat mengurangi akurasi classifier. Kata kunci- analisis sentimen, google play, klasifikasi, naïve bayes, support vector machine AbstractGoogle's Google Play now providing approximately 1.200.000 mobile applications. With these number of applications, it makes the users have many options. In addition, application developers have difficulties in figuring out how to improve their application performance. Because of these problems, it is necessary to make a sentiment analysis applications that can process review comments to get valuable information.The purpose of this system is determining the polarity of sentiments from applications's textual reviews on Google Play that can be performed on mobile devices. The mobile device has high portability and the majority of these devices have limited resource. That problem can be solved by using a client server based system architecture, where the server performs training and classification tasks while clients is a mobile device that perform some of sentiment analysis task. With this solution, the sentiment analysis can be applied to the mobile environment.The classification method that used are Naive Bayes for developed application and Linear Support Vector Machine that is used for comparing. Naïve Bayes classifier's accuracy is 83.87%. The result is lower than the accuracy value of Linear SVM classifier that reach 89.49%. The use of semantic handling can reduce the accuracy of the classifier. Keywords-sentiment analysis, google play, classification, naïve bayes, support vector machine 
540 |a Copyright (c) 2015 IJCCS - Indonesian Journal of Computing and Cybernetics Systems 
540 |a http://creativecommons.org/licenses/by-sa/4.0 
546 |a eng 
655 7 |a info:eu-repo/semantics/article  |2 local 
655 7 |a info:eu-repo/semantics/publishedVersion  |2 local 
655 7 |2 local 
786 0 |n IJCCS (Indonesian Journal of Computing and Cybernetics Systems); Vol 9, No 1 (2015): January; 53-64 
786 0 |n 2460-7258 
786 0 |n 1978-1520 
787 0 |n https://jurnal.ugm.ac.id/ijccs/article/view/6640/5188 
856 4 1 |u https://jurnal.ugm.ac.id/ijccs/article/view/6640  |z Get Fulltext 
856 4 1 |u https://jurnal.ugm.ac.id/ijccs/article/view/6640/5188  |z Get Fulltext