Skripsi
“ANALISIS SENTIMEN TERHADAP LAYANAN APLIKASI GRAB DRIVER MENGGUNAKAN METODE K-MEANS
- Bagikan:
ABSTRAK
Dalam era digital yang semakin maju, layanan transportasi online seperti Grab
Driver telah menjadi bagian penting dalam kehidupan masyarakat. Namun, seiring
meningkatnya penggunaan, muncul pula berbagai ulasan dan opini dari pengguna
terkait kualitas layanan yang diberikan. Penelitian ini bertujuan untuk
menganalisis sentimen pengguna terhadap layanan aplikasi Grab Driver dengan
menggunakan metode K-Means Clustering. Data yang digunakan berasal dari 101
ulasan pengguna aplikasi Grab Driver di Google Play Store selama periode
September hingga November 2024.Metode yang digunakan dalam penelitian ini
meliputi tahapan preprocessing teks (case folding, cleaning, tokenizing, filtering,
dan stemming), pembobotan kata menggunakan metode TF-IDF, serta penerapan
algoritma K-Means untuk mengelompokkan data ke dalam tiga kategori sentimen,
yaitu positif, netral, dan negatif. Hasil dari penelitian menunjukkan bahwa metode
K-Means mampu mengelompokkan ulasan pengguna ke dalam cluster yang
merepresentasikan tingkat kepuasan mereka secara efektif. Evaluasi dilakukan
dengan pendekatan visualisasi dan interpretasi data berdasarkan hasil
clustering.Penelitian ini memberikan manfaat bagi pihak Grab Indonesia sebagai
masukan strategis dalam memperbaiki kualitas layanan berdasarkan persepsi dan
pengalaman pengguna yang direpresentasikan melalui analisis sentimen. Hasil
analisis ini diharapkan dapat menjadi dasar dalam pengambilan keputusan
perusahaan dalam meningkatkan performa aplikasi dan layanan bagi mitra
pengemudi serta pelanggan.
Kata kunci: Grab Driver, Analisis Sentimen, Text Mining, K-Means Clustering,
TF-IDF, Ulasan Pengguna
Detail Information
| Item Type |
Skripsi (S1)
|
|---|---|
| Penulis |
Kevin Maharta Lumban Batu - Personal Name
|
| Student ID |
221510147
|
| Dosen Pembimbing |
Indra Kelana Jaya, ST., M.Kom - - Dosen Pembimbing 1
Tamado Simon Sagala, S.IP., M.Si - - Dosen Pembimbing 2 |
| Penguji | |
| 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 |