skip to main content

Pengembangan Aplikasi Analisis Sentimen Terhadap Brand Berbasis Web Menggunakan Kerangka Kerja Flask

*Thendy Chandra Harita  -  Departemen Teknik Komputer, Universitas Diponegoro, Jl. Prof. Sudarto, SH, Tembalang, Semarang, Indonesia 50275, Indonesia
Rinta Kridalukmana orcid scopus  -  Departemen Teknik Komputer, Universitas Diponegoro, Jl. Prof. Sudarto, SH, Tembalang, Semarang, Indonesia 50275, Indonesia
Dania Eridani orcid scopus  -  Departemen Teknik Komputer, Universitas Diponegoro, Jl. Prof. Sudarto, SH, Tembalang, Semarang, Indonesia 50275, Indonesia
Akses Terbuka Copyright (c) 2022 Jurnal Teknik Komputer

Creative Commons License
This work is licensed under a Creative Commons Attribution-ShareAlike 4.0 International License.

Citation Format:
Sari
Media sosial dirancang dengan tujuan sebagai media komunikasi dan berbagi informasi secara publik. Banyaknya informasi yang tersedia pada media sosial memunculkan berbagai opini yang berbeda-beda. Untuk mengetahui sentimen publik pada satu topik tertentu dapat dilakukan analisis sentimen dengan mengumpulkan data opini dari pengguna media sosial. Penelitian ini dilakukan untuk membuat suatu aplikasi analisis sentimen berbasis web yang dapat membantu pengguna dalam menetukan dan membandingkan brand smartphone yang akan digunakan berdasarkan opini yang diberikan pengguna lainnya. Aplikasi ini dibuat dengan menggunakan bahasa pemrograman python dengan memanfaatkan kerangka kerja Flask. Selain menampilkan data real-time pengguna media sosial twitter, aplikasi juga dapat menyimpan data analisis sentimen dari tiga brand yaitu Samsung, Apple dan Xiaomi. Seluruh data yang telah dianalisis kemudian disimpan pada database melalui MySQL. Hasil penelitian yang diperoleh berupa aplikasi analisis sentimen terhadap brand smartphone berbasis web yang dapat diakses secara online. Aplikasi tersebut dibuat menggunakan bahasa pemrograman python dan berjalan pada kerangka kerja Flask. Aplikasi menggunakan layanan hosting pada platform Heroku yang telah mendukung penggunaan kerangka kerja Flask.

Catatan: Artikel ini mempunyai file lampiran.

Fulltext View|Download |  Instrumen Riset
Tidak berjudul
Subjek
Tipe Instrumen Riset
  Unduh (280KB)    metadata pengindeksan
Kata Kunci: Python;Flask;MySQL;Sentimen Analisis

Article Metrics:

  1. Admin, Materi. 2022. “Pengertian Python, Fungsi, Kelebihan dan Kekurangan”, https://materibelajar.co.id/pengertian-python/, diakses pada 15 Juni 2022
  2. Wikipedia. 2021. “Flask”, https://id.wikipedia.org/wiki/Flask/, diakses pada 15 Juni 2022
  3. R. Handayanto, Herlawati, P. Atika, F. Khasanah, A. Yusuf dan D. Yoga. “Analisis Sentimen Pada Situs Google Review dengan Naïve Bayes dan Support Vector Machine”, vol. 5, no. 2, pp. 153–163, 2021
  4. Adinegoro R.W, Wahyuni Eka dan Arifiyanti Amalia. “Aplikasi Website Sentiment Analysis Ulasan Tokopedia”, 2020. [Online]. Available: http://jifosi.upnjatim.ac.id/index.php/jifosi/article/view/193/125/
  5. N. Sharma, R. Pabreja, U. Yaqub, S.A Chun, J. Vaidya and V. Atluri, “Web-based Application for Sentiment Analysis of Live Tweets” 19th Annual International Conference, 2018, DOI: 10.1145/3209281.3209402
  6. D. Ningtyas dan N. Setiyawati. “Flask Framework Implementation in Development Purchasing Approval Request Application”, vol. 1, no. 1, pp. 19–34, 2021, DOI: 10.25008/janitra.v1i1.120
  7. R. Dawood. 2012. “Belajar Flask: Template”, http://ngoprek.rahmad.my.id/2012/05/belajar-flask-template.html, diakses pada 15 Juni 2022

Last update:

No citation recorded.

Last update:

No citation recorded.