Skripsi

Klasifikasi komentar positif dan negatif pelanggan agen prima travel menggunakan algoritma naive bayes classifier / Rival Pramudika Putra Yuardi

Abstrak
RINGKASAN Yuardi Rival Pramudika Putra. 2023. Klasifikasi Komentar Positif dan Negatif Pelanggan Agen Prima Travel Menggunakan Algoritma Naive Bayes Classifier. Skripsi Departemen Teknik Elektro dan Informatika Fakultas Teknik Universitas Negeri Malang. Pembimbing (I) Harits Ar Rosyid S.T. M.T. Ph.D. (II) Muhammad Iqbal Akbar S.ST. M.MT. Kata Kunci Klasifikasi Agen Prima Travel Naive Bayes Komentar. Agen Prima Travel merupakan agen jasa transportasi travel yang melayani penumpang dalam perjalan tujuan Malang- Jogja dan sekitarnya. Dalam mengembangkan bisnisnya perusahaan membutuhkan feedback dari penumpang untuk mengetahui kualitas serta perbaikan layanan. yang dibutuhkan perusahaan. Feedback dapat berupa komentar yang dapat dikategorikan menjadi komentar positif dan komentar negatif. Komentar positif dan membangun dapat meningkatkan kualitas layanan perusahaan. Sedangkan komentar negatif yang berisi kata ndash kata tidak sopan tidak akan memberikan dampak baik pada perusahaan. Hal tersebut menunjukkan bahwa diperlukan pengamatan mengenai komentar penumpang agen Prima Travel. Proses klasifikasi merupakan teknik dalam data mining untuk mengelompokkan data berdasarkan keterikatan data terhadap data sampel. Salah satu pengelompokan klasifikasi menentukan data berlabel positif atau negatif. Berdasarkan latar belakang dan permasalahan diatas maka penulis mengangkat judul proposal skripsi ldquo Klasifikasi Komentar Positif dan Negatif Pelanggan Agen Prima Travel Menggunakan Algoritma Naive Bayes rdquo . Dataset komentar didapat dari kuesioner yang dikirimkan oleh pengemudi ke penumpang ketika sudah melakukan perjalanannya. Dalam penelitian ini menggunakan metode algoritma Naive Bayes karena merupakan salah satu algoritma yang terdapat pada teknik klasifikasi. Dengan digunakannya algoritma Naive Bayes maka dapat dilakukan klasifikasi komentar apakah hasilnya lebih condong pada positif sebesar 347 atau negatif sebesar 70 . Maka dari itu penelitian ini dapat diambil kesimpulan bahwa hasil keseluruhan klasifikasi teks untuk komentar negatif dan positif mendapat akurasi sebesar 92% menggunakan metode Naive Bayes.

Informasi Detail

DDC

SKRIPSI DIGITAL

Prodi

Universitas Negeri Malang. Program Studi Teknik Informatika, 2023.

Deskripsi Fisik

xv, 39 lembar : ilus.

Bahasa

Indonesia

No Reg

2694/RS/23

Edisi

Skripsi (Sarjana)--Universitas Negeri Malang. 2023

Subjek

1. ALGORITMA KOMPUTER - NAIVE BAYES
2. COMPUTER ALGORITHM - NAIVE BAYES

Pembimbing

1. Harits Ar Rosyid, S.t., M.t., Ph.d; 2. Muhammad Iqbal Akbar, S.st, M.mt.

Lampiran Berkas