ANALISIS SENTIMEN PERBANDINGAN JASA
PENGIRIMAN PT. POS INDONESIA DAN J&T
EXPRESS PADA MEDIA SOSIAL TWITTER DENGAN
ALGORITMA SUPPORT VERCTOR MACHINE
Total View This Week0
Total View This Week0
Institusion
Universitas Siliwangi
Author
Ramdani, Ara
Subject
T Technology (General)
Datestamp
2023-02-09 08:01:08
Abstract :
ABSTRAK Peningkatan jumlah pengguna Pos Indonesia dan J&T Express membuat opini yang disampaikan pengguna terkait layanan dari perusahaan tersebut juga ikut meningkat. Twitter menjadi salah satu tempat yang sering digunakan oleh pelanggan untuk menyampaikan keluhan serta pendapat terkait layanan dari suatu perusahaan. Keluhan yang umumnya disampaikan oleh pelanggan terhadap jasa pengirman antara lain harga layanan yang mahal, keterlambatan pengirman, barang yang hilang saat proses pengiriman, dan keluhan terhadap pegawai yang bersikap tidak baik. Diperlukan suatu metode untuk mengetahui kecenderungan opini-opini tersebut berisi sentimen positif atau negatif dari pengguna terhadap layanan dari Pos Indonesia dan J&T Express. Metode yang dapat digunakan untuk mengetahui kecenderungan opini berisi sentimen positif atau negatif adalah analisis sentimen. Algoritma untuk melakukan klasifikasi sentimen menggunakan algoritma Support Vector Machine (SVM). Hasil analisis sentimen mendapatkan 110 data sentimen positif terhadap Pos Indonesia dan 96 data sentimen positif terhadap J&T Express. Hal ini menggambarkan pelanggan Pos Indonesia merasa lebih puas dibandingkan pelanggan J&T Express. Tingkat akurasi paling tinggi dengan menggunakan algoritma SVM dalam melakukan klasifikasi sentimen yaitu sebesar 80,14% dengan perbandingan data 70% data latih dan 30% data uji dengan rata-rata precision 90%, rata-rata recall 51,74% dan rata-rata f-measure 47,80%. Kata Kunci: J&T Express, Pos Indonesia, Sentimen, Support Vector Machine, Twitter.
ABSTRAK Peningkatan jumlah pengguna Pos Indonesia dan J&T Express membuat opini yang disampaikan pengguna terkait layanan dari perusahaan tersebut juga ikut meningkat. Twitter menjadi salah satu tempat yang sering digunakan oleh pelanggan untuk menyampaikan keluhan serta pendapat terkait layanan dari suatu perusahaan. Keluhan yang umumnya disampaikan oleh pelanggan terhadap jasa pengirman antara lain harga layanan yang mahal, keterlambatan pengirman, barang yang hilang saat proses pengiriman, dan keluhan terhadap pegawai yang bersikap tidak baik. Diperlukan suatu metode untuk mengetahui kecenderungan opini-opini tersebut berisi sentimen positif atau negatif dari pengguna terhadap layanan dari Pos Indonesia dan J&T Express. Metode yang dapat digunakan untuk mengetahui kecenderungan opini berisi sentimen positif atau negatif adalah analisis sentimen. Algoritma untuk melakukan klasifikasi sentimen menggunakan algoritma Support Vector Machine (SVM). Hasil analisis sentimen mendapatkan 110 data sentimen positif terhadap Pos Indonesia dan 96 data sentimen positif terhadap J&T Express. Hal ini menggambarkan pelanggan Pos Indonesia merasa lebih puas dibandingkan pelanggan J&T Express. Tingkat akurasi paling tinggi dengan menggunakan algoritma SVM dalam melakukan klasifikasi sentimen yaitu sebesar 80,14% dengan perbandingan data 70% data latih dan 30% data uji dengan rata-rata precision 90%, rata-rata recall 51,74% dan rata-rata f-measure 47,80%. Kata Kunci: J&T Express, Pos Indonesia, Sentimen, Support Vector Machine, Twitter.
File :
01. COVER TA.pdf
02. LEMBAR PENGESAHAN TUGAS AKHIR.pdf
11. DAFTAR LAMPIRAN.pdf
12. BAB 1.pdf
13. BAB 2.pdf
14. BAB 3.pdf
15. BAB 4.pdf
16. BAB 5.pdf
17. DAFTAR PUSTAKA.pdf
03. LEMBAR PENGESAHAN PENGUJI.pdf
04. LEMBAR PERNYATAAN KEASLIAN.pdf
05. ABSTRAK.pdf
06. ABSTRACT.pdf
07. KATA PENGANTAR.pdf
08. DAFTAR ISI.pdf
09. DAFTAR TABEL.pdf
10. DAFTAR GAMBAR.pdf
Download
book
BibTex
Latex, Jabref
cloud_download
Original Resource
url resource Institution
