ANALISIS SENTIMEN PADA PELAYANAN JARINGAN INTERNET
INDIHOME DENGAN METODE MULTINOMIAL NAÃVE BAYES MASA PANDEMI COVID-19
Total View This Week0
Total View This Week0
Institusion
Universitas Muhammadiyah Jember
Author
Reddy, Dion
Subject
004 Data Processing, Computer Science
Datestamp
2022-02-24 01:16:55
Abstract :
Pada saat pandemi Internet sangat dibutuhkan masyarakat karena semua pekerjaan dilakukan dirumah aja. Salah satu pelayanan jaringan internet di Indonesia adalah Indihome. Pengguna Indihome pun semakin banyak dengan imbasnya pandemi covid-19. Dengan semakin bertambahnya pengguna maka, banyak pula yang berkomentar tentang pelayanan internet di salah satu platform sosial media seperti Facebook. Penelitian ini bertujuan melakukan analisis sentimen pada komentar Facebook yang diambil dari fanspage Indihome. Menganalisis sentimen komentar masyarakat dengan klasifikasi metode Naïve Bayes. Dataset yang diambil menggunakan aplikasi facepager berjumlah total 854 data yang diambil pada saat masa pandemi. Kemudian dilabelin manual oleh pakar Bahasa dan dilakukan proses Text Mining. Sentimen pada dataset mempunyai 3 kelas yaitu Positif, Negatif, dan Netral. Tools yang digunakan untuk menghitung Naïve Bayes adalah Python. Mengklasifikasi dengan metode Naïve Bayes di prediksi menggunakan 4 Skenario dengan total 21 Akurasi. Dari 21 kali percobaan menghasilkan akurasi tertinggi menggunakan 10 fold iterasi 8 dengan Nilai sebesar 85.8%. Dari hasil uji coba dapat disimpulkan bahwa rata-rata tingkat akurasi cenderung meningkat dengan bertambahnya data training.
Pada saat pandemi Internet sangat dibutuhkan masyarakat karena semua pekerjaan dilakukan dirumah aja. Salah satu pelayanan jaringan internet di Indonesia adalah Indihome. Pengguna Indihome pun semakin banyak dengan imbasnya pandemi covid-19. Dengan semakin bertambahnya pengguna maka, banyak pula yang berkomentar tentang pelayanan internet di salah satu platform sosial media seperti Facebook. Penelitian ini bertujuan melakukan analisis sentimen pada komentar Facebook yang diambil dari fanspage Indihome. Menganalisis sentimen komentar masyarakat dengan klasifikasi metode Naïve Bayes. Dataset yang diambil menggunakan aplikasi facepager berjumlah total 854 data yang diambil pada saat masa pandemi. Kemudian dilabelin manual oleh pakar Bahasa dan dilakukan proses Text Mining. Sentimen pada dataset mempunyai 3 kelas yaitu Positif, Negatif, dan Netral. Tools yang digunakan untuk menghitung Naïve Bayes adalah Python. Mengklasifikasi dengan metode Naïve Bayes di prediksi menggunakan 4 Skenario dengan total 21 Akurasi. Dari 21 kali percobaan menghasilkan akurasi tertinggi menggunakan 10 fold iterasi 8 dengan Nilai sebesar 85.8%. Dari hasil uji coba dapat disimpulkan bahwa rata-rata tingkat akurasi cenderung meningkat dengan bertambahnya data training.
Download
book
BibTex
Latex, Jabref
cloud_download
Original Resource
url resource Institution
