ANALISIS SENTIMEN PENGGUNA APLIKASI INDODAX DI TWITTER DENGAN MENGGUNAKAN ALGORITMA NAÏVE BAYES

• RADEN RESTU NAFIS FARIZKY

---

ABSTRAK

ABSTRAK

Raden Restu Nafis Farizky (12182320), Analisis Sentimen Pengguna Aplikasi Indodax Dengan Menggunakan Algoritma Naïve Bayes.

Indodax merupakan platform jual beli aset digital yang eksis sejak tahun 2014. Kantor pusatnya berada daerah di Jakarta Selatan, Indodax resmi dan legal terdaftar di Badan Pengawasan Perdagangan Berjangka Komoditi (Bappebti), @indodax Indodax juga juga memberikan pelayanan baik pertanyaan, complain, maupun customer service bisa melalui Twitter. Penelitian ini bertujuan untuk mengetahui opini pengguna Indodax Twitter berdasarkan penggunanya dari tweet dengan menggunakan algoritma Naïve Bayes. Banyak pengguna mentweet sebuah produk atau layanan yang mereka gunakan. Tweet tersebut dapat digunakan sebagai sumber data untuk menilai sentimen pada Twitter. Pengguna sering menggunakan singkatan kata dan ejaan kata yang salah, dimana dapat menyulitkan fitur yang diambil serta mengurangi ketepatan klasifikasi. Dalam penelitian ini menggunakan Twitter Search API untuk mengambil data dari twitter, penulis menerapkan proses n-gram karakter untuk seleksi fitur serta menggunakan algoritma Naive Bayes Classifier untuk mengklasifikasi sentimen secara otomatis. Penulis menggunakan 827 data tweet tentang sentimen kepada kata kunci Indodax. Data tersebut diklasifikasi secara manual dan dibagi kedalam masingmasing 200 data untuk sentimen positif, negatif dan netral. Untuk proses latih di gunakan 3000 data tweet dan 92 tweet yang sudah di sortir tiap kategori sentimentnya. Hasil penelitian ini menghasilkan sebuah sistem yang dapat mengklasifikasi sentimen secara otomatis dengan hasil pengujian 827 data latih dan akurasi Naïve Bayes Split mencapai 54.11% sedangkan Akurasi Naïve Bayes Cross mencapai 61.11%.

Kata Kunci : cryptocurrency, Indodax, mata uang digital, bitcoin, Analisa, Sentimen

KATA KUNCI

Algoritma Naive Bayes

---

DAFTAR PUSTAKA

DAFTAR PUSTAKA

[1] M. Pramadani, R. Putra, K. Rizky, and N. Wardani, “JUTIM (Jurnal Teknik Informatika Musirawas) PENERAPAN TEXT MINING DALAM MENGANALISIS KEPRIBADIAN PENGGUNA MEDIA SOSIAL.” [1] M Pramadani Riyanis Putra and Kiki Rizky Nova Wardani, “text mining,” PENERAPAN TEXT MINING DALAM MENGANALISIS KEPRIBADIAN PENGGUNA MEDIA SOSIAL, Jun. 2020.

[2] Nia Saurina, “analisis sentiment ,” Analisis Sentimen Ulasan Pelanggan Batik Ecoprint Menggunakan Naïve Bayes Dan KNN Classifier , Jun. 2022, Accessed: Jun.02,2022. [Online]. Available: https://jurnal.mdp.ac.id/index.php/jatisi/article/view/1483/814

[3] Bayu Rima Aditya, “Penggunaan Web Crawler Untuk Menghimpun Tweets dengan Metode Pre-Processing Text Mining,” 2018. https://ejournal.st3telkom.ac.id/index.php/infotel/article/view/35/36 (accessed Jun. 04, 2022).

[4] Latius Hermawan and Maria Bellaniar Ismiati, “Metode Pre-Processing Text Mining,” pembelajaran text preprocessing , 2020.

[5] Syailendra Reza Irwansyah Rezeki, Yuliana Restiviani, and Rita Zahara, “twitter,” penggunaan sosial media twitter, 2020.

[6] Herianto “PENERAPAN TEXT-MINING UNTUK MENGIDENTIFIKASI PENGGUNA TWITTER TERHADAP FENOMENA PERAN DPR RI” penerapan text mining untuk mengidentifikasi pengguna twitter terhadap fenomena peran dpr ri, 2018.

[7] U. D. Pamungkas and A. Firmansyah, “Bagaimana Pengaturan Kepemilikan Cryptocurrency Oleh Perusahaan Berdasarkan Standar Akuntansi Keuangan?,” Jurnal Ilmiah Akuntansi Kesatuan, vol. 9, no. 3, pp. 489–510, Dec. 2021, doi: 10.37641/jiakes.v9i3.895. 2021.

[8] Ratu Aulia Rahmani Bernatta and Tina Kartika, “media sosial,” fenomena massa dalam mencari informasi viral pada media sosial, 2020.

[9] Heni Rohaeni and Nisa Marwa, “kualitas pelayanan terhadap kepuasan pelanggan,” 2018.

[10] Goesth and Davis, kualitas pelayanan. 2019.

[11] Abdullah and Tantri, “kualitas pelayanan,” 2019.

[12] Adhi Viky Sudiantoro and Eri Zuliarso, “ANALISIS SENTIMEN TWITTER MENGGUNAKAN TEXT MINING DENGAN ALGORITMA NAÏVE BAYES CLASSIFIER,” 2018.

[13] Sindonews. com Liputan6.com, “indodax.”