ANALISIS SENTIMEN PROVIDER TELKOMSEL DAN XL DI TWITTER MENGGUNAKAN MAXIMUM ENTROPY, MULTINOMIAL NAIVE BAYES DAN COMPLEMENT NAÏVE BAYES

• TRISIWI INDRA CAHYANI
• 14002458

---

ABSTRAK

 

BSTRAK Nama : Trisiwi Indra Cahyani NIM : 14002458 Program Studi : Ilmu Komputer Jenjang : Strata Dua (S2) Konsentrasi : Data Mining Judul Thesis : Analisis Sentimen Provider Telkomsel dan XL di Twitter
menggunakan Maximum Entropy, Multinomial Naïve Bayes,
dan Complement Naïve Bayes Perkembangan teknologi yang terus bertumbuh sampai mencapai 80% dari penduduk Indonesia merupakan pengguna Internet. Dua layanan provider internet Telkomsel dan XL saling bersaing untuk menjadi nomor satu. Pertumbuhan pengguna juga meningkatkan jumlah feedback atau ulasan secara positif dan negatif. Melalui media sosial pengguna lebih mudah untuk jujur dalam memberikan ulasan, salah satu media sosial yang sering menjadi tempat ulasan yaitu Twitter. Ulasan pengguna akan membentuk media rekomendasi melalui electric word of
wouth yang artinya reputasi brand dapat jatuh dan naik secara bebas sesuai dengan sentiment yang dibicarakan. Sehingga untuk meminimalisir kerugian dan menguji kepuasan pengguna, perlu dilakukan analisis sentimen untuk mengetahui bahwa karakteristik pengguna provider Internet Telkomsel dan XL. Penelitian ini memiliki tujuan untuk mengamati pandangan masyarakat terhadap provider Telkomsel dan XL berdasarkan tweet yang ada di twitter pada Bulan Juli dan Agustus 2022. Dataset diambil secara langsung dari Twitter menggunakan API Twitter dengan kata kunci “XL internet”, “Telkomsel Internet”, “MyXL”, dan “MyTelkomsel”. Hasil data yang didapatkan sebanyak 1 7.543 data. data kemudian dilakukan proses case folding, tokenisasi, normalisasi, stopword
removal, stemming dan pembobotan TF-IDF. Model klasifikasi menggunakan
Multinomial Naïve Bayes, Complement Naïve Bayes, dan Maximum Entropy. Proses evaluasi menggunakan nilai akurasi dan presisi dari confusion matrix. Untuk menguji kemampuan model dalam menggeneralisasi dilakukan proses 10 Fold
Cross Validation. Hasil menunjukkan metode Maximum Entropy lebih baik jika dibandingkan dengan MNB dan CNB dibuktikan dengan nilai akurasi. Akurasi ME sebesar 84%, MNB sebesar 81%, dan CNB sebesar 79%. Secara keseluruhan model mampu menggeneralisasi dengan baik. Pada bulan Juli sentimen cenderung netral namun ketika bulan Agustus sentimen cenderung positif. Kata kunci: Analisis Sentimen, Complement Naïve Bayes, Multinomial Naïve Bayes,
Maximum Entropi Telkomsel, XL, Provider Internet
 

KATA KUNCI

Analisis Sentimen,Maximum Entropy,Multinomial Naive Bayes,Complement Naive Bayes

---

DAFTAR PUSTAKA

 

DAFTAR PUSTAKA [1] Opensignal, "Laporan Pengalaman Jariangan Seluler Indonesia," Opensignal Limited, 2022. [2] APJII, "Indonesia Digital Outlook 2022," Asosiasi Penyelengara Jasa Internet Indonesia, Jakarta, 2022. [3] I. N. Husada and H. Toba, "Pengaruh Metode Penyeimbangan Kelas Terhadap Tingkat Akurasi Analisis Sentimen pada Tweets Berbahasa Indonesia," Jurnal
Teknik Informatika dan Sistem Informasi, vol. 6, no. 2, pp. 400-413, 2020. [4] K. V. S. Toy, Y. A. Sari and I. Cholissodin, "Analisis Sentimen Twitter menggunakan Metode Naive Bayes dengan Relevance Frequency Feature Selection," Jurnal Pengembangan Teknologi Informasi dan Ilmu Komputer, vol. 5, no. 11, pp. 5068-5074, 2021. [5] E. M. Sipayung, H. Maharani and I. Zefanya, "Perancangan Sistem Analisis Sentimen Komentar Pelanggan Menggunakan Metode Naive Bayes Classifier,"
Jurnal Sistem Informasi (JSI), vol. 8, no. 2, pp. 958 - 965, 2016. [6] D. Darwis, N. Siskawati and Z. Abidin, "Penerapan Algoritma Naïve Bayes untuk Analisis Sentimen Review Data Twitter BMKG Nasional," Jurnal Tekno Kompak, vol. 15, no. 1, pp. 131-145, 2021. [7] F. Ratnawati, "Implementasi Algoritma Naive Bayes Terhadap Analisis Sentimen Opini Film pada Twitter," Jurnal Inovtek Polbeng, vol. 3, no. 1, pp. 50-60, 2018. [8] G. R. Fernandes and I. M. Lina, "Sentiment Analysis on Twitter Using Maximum Entropy : a Case Study on Indosat Ooredoo," E-Komtek, vol. 6, no. 1, pp. 27-35, 2022. [9] F. K. Sutrisno, Jondri and K. M. Lhaksmana, "Analisis Sentimen Destinasi Wisata Kuliner di Twitter Menggunakan TF-IDF dan Complement Naive Bayes pada Dataset Tidak Seimbang," in Proceeding of Engineering, 2021. [10] E. Y. Hidayat, R. W. Hardiansyah and Affandy, "Analisis Sentimen Twitter untuk Menilai Opini Terhadap Perusahaan Publik Menggunakan Algoritma Deep Neural Network," Jurnal Nasional Teknologi dan Sistem Informasi, vol. 07, no. 02, pp. 108- 118, 2021.
44 [11] G. G. S. Putra, W. Swastika and P. L. T. Irawan, "Perbandingan Particle Swarm Optimization dengan Genetic Algorithm dalam Feature Selection untuk Analisis Sentimen pada Permendikbudristek PPKS-LPT," JEPIN, vol. 8, no. 3, pp. 412-421, 2022. [12] D. H. Wahid and S. N. Azhari, "Peringkasan Sentimen Esktraktif di Twitter Menggunakan Hybrid TF-IDF dan Cosine Similarity," IJCCS : Indonesian Journal
of Computing and Cybernetics Systems, vol. 10, no. 2, pp. 207-218, 2016. [13] A. C. Herlingga, P. E. Prismana, D. R. Prehanto and D. A. Dermawan, "Algoritma Stemming Nazief & Adriani dengan Metode Cosine Similarity untuk Chatbot Telegram Terintegrasi dengan E-layanan," JINACS : Journal of Informatics and
Computer Science, vol. 2, no. 1, pp. 19-26, 2020. [14] M. N. Randhika, J. C. Young, A. Suryadibrata and H. Mandala, "Impelementasi Algoritma Complement dan Multinomial Naïve Bayes Classifier pada Klasifikasi Kategori Berita Media Online," Ultimatics : Jurnal Teknik Informatika, vol. 13, no. 1, 2021. [15] A. F. Shabily, P. P. Adikara and M. A. Fauzi, "Analisis Sentimen Pemilihan Presiden 2019 pada Twitter menggunakan metode Maximum Entropy," Jurnal
Pengembangan Teknologi Informasi dan Ilmu Komputer, vol. 3, no. 5, pp. 4204- 4209, 2019. [16] B. Seref and E. Bostanci, "Performance Comparison of Naïve Bayes and Complement Naïve Bayes Algorithm," in 2019 IEEE 6th International Conference
on Electrical and Electronics Engineering (ICEEE), USA, 2019. [17] H. F. Tapikab, B. S. Djahi and T. Widiastuti, "Klasifikasi Spam E-mail Menggunakan Metode Transformed Complement Naïve Bayes (TCNB)," J-ICON :
J. Komputer dan Informatika, , vol. 7, no. 1, pp. 21 -26, 2019. [18] M. Choudhary and P. K. Choudhary, "Sentiment Analysis of Text Reviewing Algorithm using Data Mining," in 2018 Inter. Conf. on Smart Sys. and Inventive
Tech. (ICSSIT), 2018. [19] R. Amelia, Damansah, N. S. Prastiwi and M. E. Purbaya, "Implementasi Algoritma Naïve Bayes terhadap Analisis Sentimen Opini Masyarakat Indonesia Mengenai Drama Korea pada Twitter," JURIKOM : Jurnal Riset Komputer, vol. 9, no. 2, pp. 338-343, 2022.
45 [20] Y. A. Singgalen, "Pemilihan Metode dan Algoritma dalam Analisis Sentimen di Media Sosial : Sistematic Literature Review," Jurnal of Information System and
Informatics, vol. 3, no. 2, pp. 278-302, 2021. [21] T. F. T. Hidayat, Garno and A. A. Ridha, "Analisis Sentimen Permindahan Ibu Kota pada Twitter dengan Metode Support Vector Machine," Jurnal Ilmu Komputer, vol. 14, no. 2, 2021. [22] J. M. B. Sembiring and Hendry, "Naive Bayes Algorithm Classification in Sentimen Analysis Covid-19 Wikipedia," Jutif : Jurnal Teknik Informatika, vol. 3, no. 4, pp. 869-875, 2022. [23] B. S. Rintyarna, "Sentiment Analysis pada Data Twitter dengan Pendekatan Naive Bayes Multinomial," Justindo : Jurnal Sistem dan Teknologi Informasi Indonesia, vol. 2, no. 1, 2017. [24] R. D. Himawan and Eliyani, "Perbandingan Akurasi Analisis Sentimen Tweet terhadap Pemerintah Provinsi DKI Jakarta di Masa Pandemi," JEPIN, vol. 7, no. 1, pp. 58-63, 2021. [25] M. D. Alizah, A. Nugroho, U. Radiyah and W. Gata, "Sentimen Analisis Terkait Lockdown pada Sosial Media Twitter," CSRID, vol. 12, no. 3, pp. 143-149, 2021. [26] N. Buslim, Busman, N. S. Sinartya and T. S. Kania , "Analisa Sentimen Menggunakan Data Twitter, Flume, Give pada Hadoop dan Java untuk Deteksi Kemancetan di Jakarta," Jurnal Online Informatika, vol. 3, no. 1, pp. 1 -9, 2018. [27] S. Dodi and S. Iin, "Analisis Sentimen Masyarakat Terhadap Data Tweet Lazada Indonesia Menggunakan Text Mining dengan Algoritma Naive Bayes Classifier,"
Seminar Nasional Sistem Informasi dan Manajemen Informatika Universitas Nusa
Putra, vol. 1, no. 1, pp. 11 -18, 2021. [28] A. M. Zakiyyah and M. Rahman, "Internet Service Provider (ISP) RT-RW Net di Desa Kasiyan Timur Kec. Puger Kab. Jember," Jurnal Pengabdian Masyarakat
Ipteks, vol. 7, no. 1, pp. 30-36, 2021. [29] K. Anam, "Dear Pengguna Internet, Sudah Tahu Fungsi ISP & Jenisnya?," 12 October 2022. [Online]. Available: https://www.cnbcindonesia.com/tech/20221012162910-37-379222/dear-penggunainternet-sudah-tahu-fungsi-isp-jenisnya. [30] D. Wulandari, "Mix.co.id," 14 September 2021. [Online]. Available:
46 https://mix.co.id/indonesia-most-engaged-brand/telkomsel-the-most-engagedinternet-service-provider-brand-2021 -mobile-broadband-internet-category/. [31] J. Waring, "Axiata, XL take stake in Indonesia ISP," 23 Juni 2022. [Online]. Available: https://www.mobileworldlive.com/asia/asia-news/axiata-xl-take-stakein-indonesia-isp/. [32] Garaika and Darmanah, Metodologi Penelitian, Lampung Selatan: CV. Hira Tech, 2019. [33] F. Wahid, "Metodologi Penelitian Sistem Informasi : Sebuah Gambaran Umum,"
Media Inform, vol. 2, no. 1, pp. 69-81, 2004. [34] J. Sarwono, Metode Penelitian Kuantitatif dan Kualitatif, Yogyakarta: Graha Ilmu, 2006. [35] N. I. A. Rahmadhan, "Skripsi Evaluasi Kepuasan Pengguna Office Automation System Menggunakan model end-user Computing Satisfaction pada Kementrian Badan Usaha Milik Negara," 2019.