DAVID PRASTYAWAN (2025) ANALISIS SENTIMEN PENGGUNA APLIKASI BMT UMY MOBILE MENGGUNAKAN ALGORITMA SUPPORT VECTOR MACHINE DAN LOGISTIC REGRESSION. S1 thesis, Universitas Muhammadiyah Yogyakarta.

[thumbnail of Halaman Judul] Text (Halaman Judul)
Halaman Judul.pdf
Download (403kB)
[thumbnail of Lembar Pengesahan] Text (Lembar Pengesahan)
Lembar Pengesahan.pdf
Restricted to Registered users only
Download (508kB)
[thumbnail of Abstrak] Text (Abstrak)
Abstrak.pdf
Restricted to Registered users only
Download (10kB)
[thumbnail of Bab I] Text (Bab I)
Bab I.pdf
Download (82kB)
[thumbnail of Bab II] Text (Bab II)
Bab II.pdf
Restricted to Registered users only
Download (229kB)
[thumbnail of Bab III] Text (Bab III)
Bab III.pdf
Restricted to Registered users only
Download (282kB)
[thumbnail of Bab IV] Text (Bab IV)
Bab IV.pdf
Restricted to Registered users only
Download (3MB)
[thumbnail of Bab V] Text (Bab V)
Bab V.pdf
Restricted to Registered users only
Download (77kB)
[thumbnail of Daftar Pustaka] Text (Daftar Pustaka)
Daftar Pustaka.pdf
Restricted to Registered users only
Download (143kB)
[thumbnail of Lampiran] Text (Lampiran)
Lampiran.pdf
Restricted to Registered users only
Download (200kB)
[thumbnail of Naskah Publikasi] Text (Naskah Publikasi)
Naskah Publikasi.pdf
Restricted to Registered users only
Download (789kB)
[thumbnail of Full Text] Text (Full Text)
Full Text.pdf
Restricted to Repository staff only
Download (5MB)

Abstract

Baitul Maal wal Tanwil Universitas Muhammadiyah Yogyakarta (BMT UMY) adalah salah satu koperasi yang mengadopsi sistem teknologi mobile banking syariah bernama BMT UMY Mobile. Kurangnya pemahaman tentang persepsi pengguna terhadap aplikasi BMT UMY Mobile, maka studi ini bertujuan untuk memahami sentimen pengguna tentang kualitas layanan dan kebutuhan pengguna yang terus berkembang. Untuk menganalisis sentimen ulasan pengguna aplikasi BMT UMY Mobile, studi ini membandingkan efektivitas dua algoritma machine learning, yaitu Support Vector Machine (SVM) dan Logistic Regression (LR). Metode yang digunakan dalam penelitian ini meliputi pengumpulan data ulasan melalui scraping review aplikasi di Google Play Store dan kuesioner daring pengguna aplikasi, diikuti dengan penerapan kedua algoritma untuk mengklasifikasikan sentimen menjadi negatif, netral, dan positif. Hasil penelitian dari total 1180 data ulasan dengan persentase positif 59,9%, negatif 32,7%, dan netral 7,3% menunjukkan bahwa algoritma SVM menghasilkan akurasi sebesar 85,16%, sedangkan algoritma LR mencapai akurasi 84,74%. Temuan ini menunjukkan bahwa SVM sedikit lebih efektif dalam analisis sentimen dibandingkan LR. Penelitian ini diharapkan dapat memberikan wawasan berharga bagi pengelola aplikasi dalam meningkatkan pengalaman pengguna berdasarkan umpan balik yang diperoleh.

Dosen Pembimbing: Asroni, S.T., M.Eng. and Nurwahyu Alamsyah, S.Kom., M.Kom., M.IM., Ph.D | NIDN0526047401, NIDN0527029004
Item Type: Thesis (S1)
Uncontrolled Keywords: BMT, Sentiment Analysis, Classification, Support Vector Machine, Logistic Regression
Divisions: Fakultas Teknik > S1 Teknologi Informasi
Depositing User: Aidilla Qurotianti
Date Deposited: 14 Feb 2025 02:37
Last Modified: 14 Feb 2025 02:37
URI: https://etd.umy.ac.id/id/eprint/49793

Actions (login required)

View Item View Item