Analisis Review Pengguna Google Meet dan Zoom Cloud Meeting Menggunakan Algoritma Naïve Bayes

Jurnal Infortech Pub Date : 2020-12-15 DOI:10.31294/INFORTECH.V2I2.9286

Muhammad Rezki, Desiana Nur Kholifah, Muhammad Faisal, P. Priyono, Rachmat Suryadithia

{"title":"Analisis Review Pengguna Google Meet dan Zoom Cloud Meeting Menggunakan Algoritma Naïve Bayes","authors":"Muhammad Rezki, Desiana Nur Kholifah, Muhammad Faisal, P. Priyono, Rachmat Suryadithia","doi":"10.31294/INFORTECH.V2I2.9286","DOIUrl":null,"url":null,"abstract":"Saat ini seluruh dunia sedang menghadapi wabah penyakit menular yaitu virus Covid 19. Pembatasan sosial atau menjaga jarak adalah serangkaian tindakan pengendalian infeksi nonfarmasi yang dimaksudkan untuk menghentikan atau memperlambat penyebaran penyakit menular tersebut. Sehingga seluruh masyarakat diharapkan untuk beraktifitas dirumah untuk menghentikan penyebaran virus Covid 19. Agar tetap bisa menjalankan aktifitas dirumah diperlukan virtual meet untuk berkomunikasi sesama team atau rekan kerja. Saat ini virtual meet telah banyak dipakai. Penilaian Sebuah Aplikasi di Playstore memiliki tujuan untuk memberikan ulasan tentang kelebihan dan kekurangan dalam penggunaan aplikasi khsusunya virtual video conference. Untuk mengetahui sejauh mana analisa review pengguna aplikasi Google Meet dan Zoom Cloud Meeting berdasarkan pemberian jumlah bintang dengan menggunakan teknik klasifikasi yaitu perbandingan Algoritma Naïve Bayes dengan feature optimasi SMOTE Upsampling dan PSO. Penggunaan feature selection synthetic minority over-sampling technique (SMOTE) dan feature optimasi Particle swarm optimization (PSO) pada algoritma klasifikasi terbukti sangat berpengaruh untuk meningkatkan akurasi pada algoritma Naïve Bayes untuk pengolahan data review pengguna Google Meet dan Zoom Cloud Meeting pada google play berdasarkan perolehan skor bintang. Hasil pengujian mendapatkan hasil akurasi sebesar 85,76 % yang ditambah dengan Feature Smote dan PSO untuk review Zoom Cloud Meeting, sedangkan untuk pengguna Google Meet yang ditambah dengan Feature Smote dan PSO hanya mampu mendapat tingkat akurasi sebesar 79,33 %.","PeriodicalId":105912,"journal":{"name":"Jurnal Infortech","volume":null,"pages":null},"PeriodicalIF":0.0000,"publicationDate":"2020-12-15","publicationTypes":"Journal Article","fieldsOfStudy":null,"isOpenAccess":false,"openAccessPdf":"","citationCount":"7","resultStr":null,"platform":"Semanticscholar","paperid":null,"PeriodicalName":"Jurnal Infortech","FirstCategoryId":"1085","ListUrlMain":"https://doi.org/10.31294/INFORTECH.V2I2.9286","RegionNum":0,"RegionCategory":null,"ArticlePicture":[],"TitleCN":null,"AbstractTextCN":null,"PMCID":null,"EPubDate":"","PubModel":"","JCR":"","JCRName":"","Score":null,"Total":0}

引用次数: 7

Abstract

Saat ini seluruh dunia sedang menghadapi wabah penyakit menular yaitu virus Covid 19. Pembatasan sosial atau menjaga jarak adalah serangkaian tindakan pengendalian infeksi nonfarmasi yang dimaksudkan untuk menghentikan atau memperlambat penyebaran penyakit menular tersebut. Sehingga seluruh masyarakat diharapkan untuk beraktifitas dirumah untuk menghentikan penyebaran virus Covid 19. Agar tetap bisa menjalankan aktifitas dirumah diperlukan virtual meet untuk berkomunikasi sesama team atau rekan kerja. Saat ini virtual meet telah banyak dipakai. Penilaian Sebuah Aplikasi di Playstore memiliki tujuan untuk memberikan ulasan tentang kelebihan dan kekurangan dalam penggunaan aplikasi khsusunya virtual video conference. Untuk mengetahui sejauh mana analisa review pengguna aplikasi Google Meet dan Zoom Cloud Meeting berdasarkan pemberian jumlah bintang dengan menggunakan teknik klasifikasi yaitu perbandingan Algoritma Naïve Bayes dengan feature optimasi SMOTE Upsampling dan PSO. Penggunaan feature selection synthetic minority over-sampling technique (SMOTE) dan feature optimasi Particle swarm optimization (PSO) pada algoritma klasifikasi terbukti sangat berpengaruh untuk meningkatkan akurasi pada algoritma Naïve Bayes untuk pengolahan data review pengguna Google Meet dan Zoom Cloud Meeting pada google play berdasarkan perolehan skor bintang. Hasil pengujian mendapatkan hasil akurasi sebesar 85,76 % yang ditambah dengan Feature Smote dan PSO untuk review Zoom Cloud Meeting, sedangkan untuk pengguna Google Meet yang ditambah dengan Feature Smote dan PSO hanya mampu mendapat tingkat akurasi sebesar 79,33 %.

查看原文本刊更多论文

彭古那谷歌会见丹变焦云会见孟古那坎算法Naïve贝叶斯

今天，全世界都将面临科维德病毒19的传染病爆发。社会限制或限制距离是一系列旨在阻止或减缓传染病传播的非药物感染措施。因此，整个社区都被期望在室内活动，以阻止Covid病毒的传播。要在家里进行活动，需要虚拟会议来沟通他的队友或同事。今天的虚拟满足有很多用途。Playstore上的一个应用程序评估的目的是审查它在使用虚拟kh老掉牙视频会议上的利弊。要了解谷歌Meet应用程序用户对恒星数量的分析与缩放云会议的基础知识，方法是使用一种分析方法，将Naive Bayes算法与SMOTE outsampling优化算法和PSO进行比较。事实证明，在分类算法中使用的合成选择性微分技术和PSO粒子优化(PSO)的使用对提高了在处理谷歌相会用户审查数据集和缩放云会议上的准确性的高度。测试结果的准确率为85.76 %，这是加上了缩放云雾会议的Feature和PSO，而谷歌满足的用户与Feature Smote和PSO见面，只能获得79.33 %的准确率。

本文章由计算机程序翻译，如有差异，请以英文原文为准。

求助全文

约1分钟内获得全文求助全文

来源期刊

Jurnal Infortech

自引率

0.00%

发文量