Analisis Komentar Pembeli Tentang Pelayanan Penjualan Material Bangunan Menggunakan Metode Naïve Bayes Pada PT. Bumi Indah
Article Sidebar
Main Article Content
Abstract
Analisis komentar adalah suatu teknik mengekstrak data teks untuk mendapatkan informasi tentang sentimen bernilai positif, netral maupun negatif. Tujuan analisis komentar diberikan oleh pengguna internet pada media sosial untuk memberikan suatu penilaian atau opini pribadi. PT. Bumi Indah yang sering mendapatkan sentimen pengguna melalui media sosial adalah PT. Bumi Indah . Adanya sentimen opini dari konsumen tentang Toko Paga Lewu dapat dianalisis dan dimanfaatkan untuk mendapatkan informasi yang berguna bagi pelanggan lain maupun pihak toko Toko Paga Lewu. Dengan menggunakan teknik Text Mining metode klasifikasi, akan diketahui suatu sentimen bernilai positif, netral atau negatif. Salah satu algoritme yang banyak digunakan dalam analisis sentimen adalah metode klasifikasi Naïve Bayes. Penelitian ini menggunakan metode Naïve Bayes Classifier (NBC) dengan pembobotan tf-idf disertai penambahan fitur konversi ikon emosi (emoticon) untuk mengetahui kelas sentimen yang ada dari tweet tentang toko PT. Bumi Indah . Hasil penelitian menunjukkan bahwa metode Naïve Bayes tanpa penambahan fitur mampu mengklasifikasi sentimen dengan nilai akurasi sebesar 96,44%, sementara jika ditambahkan fitur pembobotan tf-idf disertai konversi ikon emosi mampu meningkatkan nilai akurasi menjadi 98%.
Downloads
Article Details
Ernawati, Siti, and Risa Wati. 2018. “Penerapan Algoritma K-Nearest Neighbors Pada Analisis Sentimen Review Agen Travel.” Jurnal Khatulistiwa Informatika 6(1): 64–69.
Hendri, Rifwan. 2018. “No Title.” https://travel.tempo.co/read/1149739/enam-manfaat-traveling-di-kehidupan-yang-semakin-sibuk.
Mentari, Nurul Dyah, M Ali Fauzi, and Lailil Muflikhah. 2018. “Analisis Sentimen Kurikulum 2013 Pada Sosial Media Twitter Menggunakan Metode K-Nearest Neighbor Dan Feature Selection Query Expansion Ranking.” Jurnal Pengembangan Teknologi Informasi dan Ilmu Komputer (J-PTIIK) Universitas Brawijaya 2(8): 2739–43.
Salam, Abu, Junta Zeniarja, and Rima Septiyan Uswatun Khasanah. 2018. “Analisis Sentimen Data Komentar Sosial Media Facebook Dengan K-Nearest Neighbor (Studi Kasus Pada Akun Jasa Ekspedisi Barang J&T Ekpress Indonesia).” Prosiding SINTAK: 480–86.
Wilianto, L., Pudjiantoro, T. H., & Umbara, F. R. 2017. Analisis Sentimen Terhadap Tempat Wisata Dari Komentar Pengunjung Dengan Menggunakan Metode Naive Bayes Classifier Studi Kasus Jawa Barat. Jurnal Prosiding Snatif Vol. 4.
Liu, B. 2012. Sentiment analysis and opinion mining. Synthesis lectures on human language technologies. California: Morgan & Claypool Publishers.
Kim, S. B., Han, K. S., Rim, H. C., & Myaeng, S. H. 2006. “Some effective techniques for naive bayes text classification.” IEEE transactions on knowledge and data engineering, 18(11), 1457- 1466.
Haudi, H., Rahadjeng, E., Santamoko, R., Putra, R., Purwoko, D., Nurjannah, D., ... & Purwanto, A. (2022). The role of e-marketing and e-CRM on e-loyalty of Indonesian companies during Covid pandemic and digital era. Uncertain Supply Chain Management, 10(1), 217-224.
Haudi, H., Wijoyo, H., & Cahyono, Y. (2020). Effect of product innovation and marketing strategy on consumer purchase decisions in Indonesia’s lightweight roof steel industry. Journal of Critical Reviews, 7(13).
Haudi, H., Wijoyo, H., & Sunarsi, D. (2020). Pengaruh Harga Produk dan Kualitas Pelayanan terhadap Kepuasan Pelanggan Kitchen Outlet Berbasis Online di Wilayah Tangerang Selatan. Jurnal Ilmu Komputer dan Bisnis, 11(2a), 9-16.
Haudi, H., Santamoko, R., Rachmansyah, A., Surono, Y., Mappedeceng, R., & Wijoyo, H. (2022). The effects of social media marketing, store environment, sales promotion and perceived value on consumer purchase decisions in small market. International Journal of Data and Network Science, 6, 67-72.
Prasuteja, S. G., Wibowo, A., Racma, D. F., Widiastuti, R. Y., & Suyudi, S. (2024). Website-based Collection Inventory Information System Design at Wayang Sendang Mas Banyumas Museum. Journal of Intelligent Systems and Information Technology, 1(2), 94-104.
This work is licensed under a Creative Commons Attribution-ShareAlike 4.0 International License.