DERANI IRIYANTI (2025) PENERAPAN ARTIFICIAL NEURAL NETWORK (ANN) UNTUK KLASIFIKASI SENTIMEN TERHADAP PENGGUNAAN APLIKASI MOBILE JAMINAN KESEHATAN NASIONAL (JKN). Skripsi thesis, Universitas Bina Insan Lubuklinggau.
![[img]](http://eprints.univbinainsan.ac.id/style/images/fileicons/text.png) |
Text
RAMA_55201_2102020076.pdf Download (24MB) |
Abstract
Mobile JKN merupakan aplikasi resmi BPJS Kesehatan yang dirancang untuk mempermudah akses layanan kesehatan masyarakat. Namun, beragam ulasan pengguna di platform digital mencerminkan kualitas layanan yang perlu dievaluasi. Untuk mengklasifikasikan sentimen ulasan pengguna aplikasi Mobile JKN, menggunakan metode Artificial Neural Network (ANN) dan menggunakan metode Synthetic Minority Over-sampling Technique (SMOTE) untuk mengatasi ketidakseimbangan data (imbalance). Data ulasan yang terdiri dari sentimen positif, netral, dan negatif melalui tahapan pra-pemrosesan, seperti pembersihan teks dan pembobotan menggunakan TF-IDF. Model ANN dilatih dengan parameter yang telah dioptimalkan dan dievaluasi menggunakan 10 k-fold cross validation untuk memastikan akurasi dan generalisasi model. Hasil penelitian ini menunjukkan performa model dengan rata-rata akurasi, precision, recall, dan F1 score masing-masing sebesar 0,92%. Kata Kunci: Mobile JKN, Artificial Neural Network, SMOTE, klasifikasi sentimen, ketidakseimbangan data.
| Item Type: | Thesis (Skripsi) |
|---|---|
| Subjects: | T Technology > T Technology (General) |
| Depositing User: | Admin Perpus UnivBI |
| Date Deposited: | 06 Feb 2026 04:19 |
| Last Modified: | 06 Feb 2026 04:19 |
| URI: | http://eprints.univbinainsan.ac.id/id/eprint/475 |
Actions (login required)
 |
View Item |
