ESTD PERPUSTAKAAN UNTAD
ESTD PERPUSTAKAAN UNTAD
| JudulAnalisis Sentimen Dan Pemodelan Topik Ulasan Pengguna Aplikasi Bibit Menggunakan Metode Ensemble Voting Dan Latent Dirichlet Allocation |
| Nama: ANDI NURRAHMA |
| Tahun: 2025 |
| Abstrak Investasi online adalah kegiatan perdagangan efek melalui internet, menggunakan situs web atau aplikasi. Namun, kemunculan investasi online membuka peluang penipuan investasi yang menawarkan keuntungan tidak logis dan merugikan investor. Salah satu platform investasi yang populer di Indonesia adalah aplikasi bibit yang menarik perhatian banyak pengguna dengan berbagai ulasan di Google Play Store. Penelitian ini bertujuan untuk menganalisis sentimen pengguna terhadap aplikasi Bibit menggunakan metode ensemble voting yang terdiri dari Multinomial Naive Bayes (MNB), K-Nearest Neighbors (KNN), dan Decision Tree C4.5, serta mengidentifikasi topik sentimen negatif melalui Latent Dirichlet Allocation (LDA). Hasil analisis sentimen menunjukkan bahwa aplikasi Bibit didominasi oleh sentimen positif dengan model ensemble voting menghasilkan akurasi sebesar 82% yang menunjukkan kemampuan model dalam memprediksi ulasan secara tepat. Selanjutnya, analisis topik pada sentimen negatif menghasilkan nilai coherence tertinggi sebesar 0.315, yaitu terdapat 2 topik yang membicarakan tentang keluhan pengguna terkait transaksi keuangan dan proses akses aplikasi Bibit. Kata Kunci: Analisis Sentimen, Aplikasi Bibit, Ensemble Voting, Latent Dirichlet Allocation, Pemodelan Topik. |