Klasifikasi Ulasan Aplikasi Shopee Menggunakan Algoritma Probabilistic Neural Network Dan K-Nearest Neighbor

Abstract

Google Play Store merupakan layanan konten digital yang dimiliki oleh Google yang melingkupi toko online. Peningkatan unduhan aplikasi shopee pada google play store membawa berbagai macam komentar yang di berikasn oleh semua orang yang menggunakan aplikasi shopee meliputi komentar yang positif, netral atau negatif mengenai aplikasi shopee tersebut. Penelitian ini dilakukan bertujuan untuk melihat perbandingan menggunakan 2 algoritma klasifikasi yaitu algoritma Probabilistic Neural Network (PNN) dan K-Nearest Neighbor (KNN). Pembagian data penelitian ini menggunakan K-Fold Cross Validation yang kemudian dihitung akurasinya pada data ulasan aplikasi dan produk Shopee. Akurasi data ulasan aplikasi KNN lebih tinggi dibandingkan PNN dengan akurasi KNN sebesar 77,85% sedangkan PNN dengan akurasi 72,43%. Untuk data produk akurasi KNN lebih tinggi dibanding PNN dengan akurasi KNN sebesar 91,43% sedangkan PNN sebesar 85,71%. Jadi hasil akurasi pada data yang digunakan dalam penelitian ini, algoritma KNN memiliki performa lebih baik dibading PNN.

Penerapan Algoritma Supervised Learning untuk Klasifikasi Program Keluarga Harapan

“…PNN dikembangkan oleh Donald F. Specht pada tahun 1988 yang merupakan salah satu metode klasifikasi jaringan syaraf tiruan [21] dan termasuk kedalam struktur metode feedforward [22]. PNN didasarkan pada jaringan saraf radial.…”