ANALISIS SENTIMEN PENGGUNA INDIHOME DI MEDIA SOSIAL TWITTER MENGGUNAKAN ALGORITMA NAÏVE BAYES

• DEVINA SYAFA RIZIKA

---

ABSTRAK

ABSTRAK

IndiHome merupakan salah satu hasil dari proyek Indonesia Digital Network yang dibentuk oleh PT. Telkom Indonesia yang rilis pada tahun 2015. IndiHme menyediakan layanan digital paket komunikasi dan data yang sudah tersebar hampir di seluruh wilayah Indonesia. IndiHome menyediakan layanan pelanggan melalui telepon, email, dan berbagai platform media social, salah satu media sosial yang sangat aktif dalam melayani pengguna IndiHome adalah Twitter. Dengan akun @indihome dan @indihomecare, IndiHome memberikan pelayanan pada pengguna IndiHome baik pertanyaan maupun komplain. Penelitian ini bertujuan untuk mengetahui opini pengguna IndiHome di media sosial Twitter berdasarkan sentimen dari tweet dengan menggunakan algoritma Naïve Bayes, Analisa yang dilakukan juga melalui dua tahap validasi yaitu split dan cross-10k folds serta membandingkan hasil dari kedua validasi tersebut. Nilai akurasi setelah melalui tahap evaluasi terbaik didapatkan pada split validation yaitu 92.41% dengan kappa 0.873.

Kata Kunci : Indihome, Analisa, Sentimen, Twitter, Naïve Bayes, Validasi Split, Validasi Cross, Text Mining

KATA KUNCI

Algoritma Naive Bayes

---

DAFTAR PUSTAKA

Daftar Pustaka

[1] Mahira, P. Hadi, and H. Nastiti, “Pengaruh Kualitas Produk Dan Kualitas Pelayanan Terhadap Kepuasan Pelanggan Indihome,” Pros. Konf. Ris. Nas. Ekon. Manajemen, dan Akunt., vol. 2, no. 1, pp. 1267–1283, 2021.

[2] D. Darwis, N. Siskawati, and Z. Abidin, “Penerapan Algoritma Naive Bayes Untuk Analisis Sentimen Review Data Twitter Bmkg Nasional,” J. Tekno Kompak, vol. 15, no. 1, p. 131, 2021, doi: 10.33365/jtk.v15i1.744.

[3] H. Tuhuteru and U. Kristen Indonesia Maluku Jl Ot Pattimaipauw, “Analisis Sentimen Masyarakat Terhadap Pembatasan Sosial Berksala Besar Menggunakan Algoritma Support Vector Machine,” Inf. Syst. Dev., vol. 5, no. 2, pp. 7–13, 2020.

[4] A. Harun and D. P. Ananda, “Analysis of Public Opinion Sentiment About Covid-19 Vaccination in Indonesia Using Naïve Bayes and Decission Tree Analisa Sentimen Opini Publik Tentang Vaksinasi Covid-19 di Indonesia Menggunakan Naïve Bayes dan Decission Tree,” Indones. J. Mach. Learn. Comput. Sci., vol. 1, no. April, pp. 58–63, 2021.

[5] S. D. Agusti, S. Y. Dahda, N. Hidayah, and A. T. Tektonika, “Analisis Sentiment Isu Pilpres 2019 Dengan Menggunakan Algoritma Naive Bayes,” J. Voice Informatics, vol. 10, no. 1, pp. 1–10, 2021.

[6] A. P. Giovani, A. Ardiansyah, T. Haryanti, L. Kurniawati, and W. Gata, “Analisis Sentimen Aplikasi Ruang Guru Di Twitter Menggunakan Algoritma Klasifikasi,” J. Teknoinfo, vol. 14, no. 2, p. 115, 2020, doi: 10.33365/jti.v14i2.679.

[7] H. P. P. Zuriel and A. Fahrurozi, “Implementasi Algoritma Klasifikasi Support Vector Machine Untuk Analisa Sentimen Pengguna Twitter Terhadap Kebijakan Psbb,” J. Ilm. Inform. Komput., vol. 26, no. 2, pp. 149–162, 2021, doi: 10.35760/ik.2021.v26i2.4289.

[8] S. Ernawati and R. Wati, “Penerapan Algoritma K-Nearest Neighbors Pada Analisis Sentimen Review Agen Travel,” J. Khatulistiwa Inform., vol. 6, no. 1, pp. 64–69, 2018.

[9] M. A. Hasanah, S. Soim, and A. S. Handayani, “Implementasi CRISP-DM Model Menggunakan Metode Decision Tree dengan Algoritma CART untuk Prediksi Curah Hujan Berpotensi Banjir,” J. Appl. Informatics Comput., vol. 5, no. 2, pp. 103–108, 2021, doi: 10.30871/jaic.v5i2.3200.

[10] B. Herwijayanti, D. E. Ratnawati, and L. Muflikhah, “Klasifikasi Berita Online dengan menggunakan Pembobotan TF-IDF dan Cosine Similarity,” Pengemb. Teknol. Inf. dan Ilmu Komput., vol. 2, no. 1, pp. 306–312, 2018, [Online]. Available: https://j-ptiik.ub.ac.id/index.php/j-ptiik/article/view/796

[11] L. P. Supratman, “Penggunaan Media Sosial oleh Digital Native,” J. ILMU Komun., vol. 15, no. 1, pp. 47–60, 2018, doi: 10.24002/jik.v15i1.1243.

[12] A. A. Khoirunnisa, A. Wijayanto, D. A. Bisnis, and U. Diponegoro, “Pengaruh Kualitas Pelayanan Terhadap Loyalitas Pelanggan IndiHome di Kota 45 Semarang,” vol. X, no. I, pp. 672–680, 2021.

[13] A. N. Yusuf, E. Supriyati, and T. Listyorini, “Analisis Sentimen Mengenai Layanan Provider Indihome Berdasarkan Pendapat Pelanggan Melalui Media Sosial Twitter dengan Metode Naïve Bayes Classifier,” J. Inf. Eng. Educ. Technol., vol. 4, no. 2, pp. 75–78, 2020, doi: 10.26740/jieet.v4n2.p75-78.

[14] S. Pamungkas and J. B. B. Darmawan, “Klasifikasi Sentiment Tweet Pelanggan IndiHome Selama Pandemi Covid-19 Menggunakan Algoritma Multinomial Naive Bayes,” pp. 339–344, 2022.