Text
KLASTERISASI ULASAN PENGGUNA APLIKASI BRIMO DI GOOGLE PLAYSTORE MENGGUNAKAN METODE DBSCAN
- Bagikan:
Ulasan pengguna pada Google Play Store merupakan sumber informasi penting
untuk mengetahui persepsi pengguna terhadap kualitas suatu aplikasi. Aplikasi
BRImo sebagai layanan mobile banking memiliki jumlah ulasan yang cukup besar
dan beragam, sehingga diperlukan metode analisis otomatis untuk
mengelompokkan ulasan berdasarkan kesamaan topik. Penelitian ini bertujuan
untuk memberikan gambaran umum persepsi pengguna terhadap aplikasi BRImo
dengan menggunakan metode klasterisasi Density-Based Spatial Clustering of
Applications with Noise (DBSCAN). Tahapan penelitian meliputi pengumpulan
data ulasan pengguna, preprocessing teks, pembobotan kata menggunakan Term
Frequency–Inverse Document Frequency (TF-IDF), serta proses klasterisasi
menggunakan algoritma DBSCAN. Penentuan parameter DBSCAN dilakukan
melalui pengujian beberapa kombinasi nilai epsilon (eps) dan minimum points
(MinPts) dengan evaluasi menggunakan Silhouette Coefficient. Selain itu,
penelitian ini juga membangun sistem berbasis web untuk memvisualisasikan hasil
klasterisasi dan distribusi sentimen ulasan pengguna. Hasil penelitian menunjukkan
bahwa metode DBSCAN mampu mengelompokkan ulasan pengguna aplikasi
BRImo berdasarkan kesamaan topik, menghasilkan beberapa cluster yang
merepresentasikan ulasan positif dan negatif, serta mengidentifikasi data noise.
Ulasan negatif didominasi oleh keluhan terkait kendala teknis aplikasi, seperti
masalah login, transaksi, dan pembaruan sistem, sedangkan ulasan positif
menyoroti kemudahan penggunaan, kecepatan transaksi, dan manfaat aplikasi.
Parameter terbaik diperoleh pada nilai MinPts = 9 dan eps = 0.2463 dengan nilai
Silhouette Coefficient sebesar 0.4311. Hasil klasterisasi ini dapat dimanfaatkan
sebagai bahan evaluasi bagi pengembang untuk meningkatkan kualitas dan kinerja
aplikasi BRImo.
Kata kunci: Klasterisasi, DBSCAN, TF-IDF, Ulasan Pengguna, BRImo.
Detail Information
| Item Type |
Skripsi (S1)
|
|---|---|
| Penulis |
LEYLA MARIELA SIDABUTAR - Personal Name
|
| Student ID |
222510141
|
| Dosen Pembimbing |
Indra Kelana Jaya, S.T., M.Kom. - - Dosen Pembimbing 1
Samuel Manurung, S.Kom., M.Kom. - - Dosen Pembimbing 2 |
| Penguji |
Dr. Ir. Darwis Robinson Manalu, S.Kom., M.M., M.Kom. - - Penguji 1
|
| Kode Prodi PDDIKTI |
55201
|
| Edisi |
Published
|
| Departement |
Teknik Informatika
|
| Kontributor | |
| Bahasa |
Indonesia
|
| Penerbit | Universitas Methodist Indonesia : Medan., 2026 |
| Edisi |
Published
|
| Subyek | |
| No Panggil | |
| Copyright |
Fakultas Ilmu Komputer Universitas Methodist Indonesia
|
| Doi |