Analisis Sentimen Pelanggan Terhadap Pelayanan Indihome Di Twitter Menggunakan Metode Naive Bayes Classifier

Yulio,, Yoga Vika Panggung and Drs. Wiyata, M.AB.,ph.D (2023) Analisis Sentimen Pelanggan Terhadap Pelayanan Indihome Di Twitter Menggunakan Metode Naive Bayes Classifier. Sarjana thesis, Universitas Brawijaya.

Abstract

Twitter menjadi salah satu media sosial yang sering dimanfaatkan konsumen untuk menyampaikan keluhan ataupun opini terkait layanan yang diberikan oleh suatu perusahaan. Dimana keluhan atau opini yang disampaikan melalui tweet tersebut dapat diolah untuk mengetahui sentimen yang terkandung dalam tweet tersebut. Metode yang digunakan untuk proses klasifikasi pada penelitiaan ini yaitu dengan menggunakan metode Naïve Bayes. Data tweet diambil menggunakan bantuan aplikasi website open source yaitu Jupyter Notebook, menggunakan bahasa pemrograman yaitu python yang dimulai dengan proses pengkodingan data dan pengumpulan data melalui web-scraping menggunakan tools yaitu snscrape, Dimana data tweet akan diberi label positif dan negatif untuk memudahkan data tersebut diproses. Tweet yang diambil menggunakan kata kunci “Layanan Indihome”. Data yang digunakan berjumlah 169 data dengan pembagian untuk data latih sebanyak 152 data dan data uji sebanyak 17 data. Tujuan dari penelitian adalah untuk mengetahui serta menganalisa kecenderungan opini pelanggan terhadap layanan Indihome serta melihat tingkat akurasi pada klasifikasi sentimen yang dihasilkan. Sentimen terhadap layanan Indihome cenderung memiliki nilai positif, hal ini dilihat dari jumlah data dengan kelas positif cenderung lebih banyak dibandingkan dengan jumlah data dengan kelas negatif. Evalusasi klasifikasi sentimen yang dilakukan dengan Confusion Matrix menunjukkan accuracy sebesar 94%, recall sebesar 90%, precission sebesar 96%, dan nilai fi sebesar 92%

English Abstract

Twitter is a social media that is often used by consumers to convey complaints or opinions regarding the services provided by a company. Where complaints or opinions conveyed through tweets can be processed to determine the sentiment contained in the tweet. The method used for the classification process in this research is using the Naïve Bayes method. Tweet data was taken using the help of an open source website application, namely Jupyter Notebook, using the programming language, namely Python, which begins with the process of coding data and collecting data through web-scraping using tools, namely snscrape, where tweet data will be labeled positive and negative to make it easier for the data to be processed. . Tweets taken using the keyword "Indihome Services". The data used was 169 data, divided into 152 training data and 17 test data. The aim of the research is to determine and analyze trends in customer opinion towards Indihome services and to see the level of accuracy in the resulting sentiment classification. Sentiment towards Indihome services tends to have a positive value, this can be seen from the amount of data in the positive class which tends to be greater than the amount of data in the negative class. Evaluation of sentiment classification carried out using the Confusion Matrix shows an accuracy of 94%, recall of 90%, precision of 96%, and fi value of 92%

Item Type:	Thesis (Sarjana)
Identification Number:	052303
Uncontrolled Keywords:	Analisis Sentimen, Naïve Bayes, Opini, Twitter, Indihom-Sentiment Analysis, Naïve Bayes, Opinion, Twitter, Indihome
Divisions:	Fakultas Ilmu Administrasi > Ilmu Administrasi Bisnis / Niaga
Depositing User:	Unnamed user with username suprihatin
Date Deposited:	19 Jan 2024 07:05
Last Modified:	19 Jan 2024 07:05
URI:	http://repository.ub.ac.id/id/eprint/212505

Text (DALAM MASA EMBARGO) Yoga Vika Panggung Yulio.pdf Restricted to Registered users only until 31 December 2025. Download (2MB)

Actions (login required)

View Item