…
comment: The repository administrator has not yet configured an RDF license.
primary topic: (STORAGE - S4) - Setiawan, Hasan [2025-11-30]

(STORAGE - S4) - Setiawan, Hasan [2025-11-30]
type: AcademicArticle
type: Article
abstract: Dalam era digital yang kian berkembang, analisis sentimen pada komentar pengguna dijadikan alat penting untuk mengevaluasi kualitas aplikasi mobile banking. Penelitian ini bertujuan untuk mengidentifikasi sentimen pengguna pada aplikasi bale by BTN yang diluncurkan pada Februari 2025 sebagai penyempurna dari aplikasi BTN Mobile. Metode yang digunakan meliputi scraping data ulasan dari Google Play Store, preprocessing teks (case folding, normalisasi, tokenisasi, stopword removal, dan stemming), pelabelan berdasarkan kamus lexicon-based approach, serta pembangunan klasifikasi model dengan algoritma Support Vector Machine dengan TF-IDF vectorization. Dari 2.000 data awal, diperoleh 1.767 data valid yang dianalisis. Hasil menunjukkan bahwa model SVM mencapai akurasi sebesar 73,16%, dari 354 data testing dengan distribusi sentimen: positif (52,57%), dan negatif (47,43%). Model menunjukkan performa terbaik dalam mengklasifikasi sentimen Positif dengan precision 0.73, recall 0.80, dan F1-score 0,77 pada 194 data sedangkan pada sentimen negatif, model menunjukan hasil cukup baik dengan precision 0.73, recall 0.65, dan F1-score 0.69 pada 160 data.
date: 2025-11-30
volume: 4
issue: 4
is part of: Analisis Sentimen Tanggapan Pengguna Aplikasi Bale by BTN Menggunakan Metode Support Vector Machine (SVM)
status: peerReviewed
status: published
author list: authors
type: EPrint
type: ArticleEPrint
is part of: repository
has document: (STORAGE - S4) - Setiawan, Hasan [2025-11-30] (Text)
subject: T Technology (General)

(STORAGE - S4) - Setiawan, Hasan [2025-11-30] (Text)
type: Document
has file: 1. Cover.pdf
has part: 1. Cover.pdf

(STORAGE - S4) - Setiawan, Hasan [2025-11-30] (Text)
type: Document
has file: 2. Editorial Board.pdf
has part: 2. Editorial Board.pdf

(STORAGE - S4) - Setiawan, Hasan [2025-11-30] (Text)
type: Document
has file: 3. Daftar Isi.pdf
has part: 3. Daftar Isi.pdf

(STORAGE - S4) - Setiawan, Hasan [2025-11-30] (Text)
type: Document
has file: 4. Artikel.pdf
has part: 4. Artikel.pdf

(STORAGE - S4) - Setiawan, Hasan [2025-11-30] (Text)
type: Document
has file: 5. Turnitin Similiarity Report (20%).pdf
has part: 5. Turnitin Similiarity Report (20%).pdf

(STORAGE - S4) - Setiawan, Hasan [2025-11-30] (Text)
type: Document
has file: 6. LOA - Setiawan, Hasan.pdf
has part: 6. LOA - Setiawan, Hasan.pdf

(STORAGE - S4) - Setiawan, Hasan [2025-11-30] (Text)
type: Document
has file: Korespondensi.1 - Submission Acknowledgement.pdf
has part: Korespondensi.1 - Submission Acknowledgement.pdf

(STORAGE - S4) - Setiawan, Hasan [2025-11-30] (Text)
type: Document
has file: Korespondensi.2 - Revision Required.pdf
has part: Korespondensi.2 - Revision Required.pdf

(STORAGE - S4) - Setiawan, Hasan [2025-11-30] (Text)
type: Document
has file: Korespondensi.3 - Accept Submission.pdf
has part: Korespondensi.3 - Accept Submission.pdf

(STORAGE - S4) - Setiawan, Hasan [2025-11-30] (Text)
type: Document
has file: Korespondensi.4 - LoA.pdf
has part: Korespondensi.4 - LoA.pdf

Yayasan Literasi Sains Indonesia
type: Organization

Analisis Sentimen Tanggapan Pengguna Aplikasi Bale by BTN Menggunakan Metode Support Vector Machine (SVM)
type: Collection
issn: 28285344

Firman Noor Hasan
type: Person
given name: Firman Noor
family name: Hasan

HTML Summary of #48495 (STORAGE - S4) - Setiawan, Hasan [2025-11-30]
format: text/html
primary topic: (STORAGE - S4) - Setiawan, Hasan [2025-11-30]

T Technology (General)
type: Concept