SENTIMENT ANALYSIS PENGGUNAAN APLIKASI HALODOC MENGGUNAKAN ALGORITMA DEEP LEARNING DAN NAÏVE BAYES

SENTIMENT ANALYSIS PENGGUNAAN APLIKASI HALODOC MENGGUNAKAN ALGORITMA DEEP LEARNING DAN NAÏVE BAYES

• By Saadah, Rabiatus;
• Tesis
• 277

Berdasarkan data Asosiasi Penyelenggara Jasa Internet (APJII) yang mewakili
asosiasi masyarakat bahwa sebanyak 51,06% pengguna melakukan pencarian di
bidang kesehatan dan melakukan konsultasi dengan ahli kesehatan sebanyak
14.05%. Aplikasi Halodoc adalah salah satu aplikasi kesehatan yang digunakan
oleh masyarakat Indonesia, menawarkan program konsultasi kesehatan online.
Analisis sentimen adalah proses pengklasifikasian dokumen teks berdasarkan opini
masyarakat yang secara otomatis dapat memahami, mengolah dan mengekstrak
data teks untuk mengetahui apakah jawabannya positif atau negatif. Penelitian ini
menghasilkan bahwa pengguna aplikasi Halodoc mengacu pada emosional positif.
Deep learning mendapatkan nilai akurasi 98.92% dengan AUC 0.995. Algoritma
Naïve Bayes dengan akurasi 92.92% dengan AUC 990 dan algoritma SVM
mendapatkan nilai akurasi 50.45% dengan AUC 0.582. Hasil eksperimen
menunjukkan bahwa algoritma yang sesuai untuk sentiment analisis pada aplikasi
halodoc yaitu algoritma Naïve Bayes dan Deep Learning

• Katakunci Halodoc application, Sentiment analysis, Deep learning, Nave Bayes, SVM
• URL http://
• Penerbit ,

REFERENSI