使用 Naive Bayes 算法分析 Twitter 用户对 Indihome 提供商服务的情绪

H. Hartatik, Muhammad Enggar Aziz Hibbannuari
{"title":"使用 Naive Bayes 算法分析 Twitter 用户对 Indihome 提供商服务的情绪","authors":"H. Hartatik, Muhammad Enggar Aziz Hibbannuari","doi":"10.47134/jacis.v3i1.53","DOIUrl":null,"url":null,"abstract":"Indihome merupakan salah satu penyediaan layanan internet (ISP) yang ada di Indonesia yang jangkauan layanan sudah tercakup ke seluruh wilayah Indonesia. Sebuah penyedia layanan seperti Indihome pasti memiliki keluhan atau aduan tentang kepuasan atau kelayakan menggunakan Indihome, melalui data pengguna Twitter untuk mendapatkan akurasi nilai positif dan negatif terhadap layanan Indihome. Menggunakan data tweet pada Twitter merupakan memanfaatkan layanan yang disediakan untuk keluhan ataupun aduan terhadap Indihome. Pengambilan data tweet pada Twitter menggunakan script Bahasa Python. Data tersebut di klasikasi menggunakan Naive Bayes Classifier. Naive Bayes Classifier merupakan algoritma yang memanfaatkan perhitungan probabilitas dan statistik yang dikemukakan oleh Ilmuwan Inggris Thomas Bayes, yaitu memprediksi probabilitas di masa mendatang berdasarkan data pada masa sebelumnya. Analisis Sentimen memiliki tahapan yaitu crawling, pre-processing, pembobotan kata, pembentukan model dan klasifikasi sentimen. Pada pembobotan kata digunakan metode TF - IDF. Data yang ada akan diklasifikasikan ke dalam 2 kelas, yaitu positif dan negatif. Data tersebut akan diuji melalui confusion matrix dengan parameter akurasi, recall dan precision","PeriodicalId":354716,"journal":{"name":"Journal Automation Computer Information System","volume":"23 1","pages":"0"},"PeriodicalIF":0.0000,"publicationDate":"2023-05-30","publicationTypes":"Journal Article","fieldsOfStudy":null,"isOpenAccess":false,"openAccessPdf":"","citationCount":"0","resultStr":"{\"title\":\"Analisis Sentimen Pengguna Twitter Terhadap Layanan Provider Indihome Menggunakan Algoritma Naive Bayes\",\"authors\":\"H. Hartatik, Muhammad Enggar Aziz Hibbannuari\",\"doi\":\"10.47134/jacis.v3i1.53\",\"DOIUrl\":null,\"url\":null,\"abstract\":\"Indihome merupakan salah satu penyediaan layanan internet (ISP) yang ada di Indonesia yang jangkauan layanan sudah tercakup ke seluruh wilayah Indonesia. Sebuah penyedia layanan seperti Indihome pasti memiliki keluhan atau aduan tentang kepuasan atau kelayakan menggunakan Indihome, melalui data pengguna Twitter untuk mendapatkan akurasi nilai positif dan negatif terhadap layanan Indihome. Menggunakan data tweet pada Twitter merupakan memanfaatkan layanan yang disediakan untuk keluhan ataupun aduan terhadap Indihome. Pengambilan data tweet pada Twitter menggunakan script Bahasa Python. Data tersebut di klasikasi menggunakan Naive Bayes Classifier. Naive Bayes Classifier merupakan algoritma yang memanfaatkan perhitungan probabilitas dan statistik yang dikemukakan oleh Ilmuwan Inggris Thomas Bayes, yaitu memprediksi probabilitas di masa mendatang berdasarkan data pada masa sebelumnya. Analisis Sentimen memiliki tahapan yaitu crawling, pre-processing, pembobotan kata, pembentukan model dan klasifikasi sentimen. Pada pembobotan kata digunakan metode TF - IDF. Data yang ada akan diklasifikasikan ke dalam 2 kelas, yaitu positif dan negatif. Data tersebut akan diuji melalui confusion matrix dengan parameter akurasi, recall dan precision\",\"PeriodicalId\":354716,\"journal\":{\"name\":\"Journal Automation Computer Information System\",\"volume\":\"23 1\",\"pages\":\"0\"},\"PeriodicalIF\":0.0000,\"publicationDate\":\"2023-05-30\",\"publicationTypes\":\"Journal Article\",\"fieldsOfStudy\":null,\"isOpenAccess\":false,\"openAccessPdf\":\"\",\"citationCount\":\"0\",\"resultStr\":null,\"platform\":\"Semanticscholar\",\"paperid\":null,\"PeriodicalName\":\"Journal Automation Computer Information System\",\"FirstCategoryId\":\"1085\",\"ListUrlMain\":\"https://doi.org/10.47134/jacis.v3i1.53\",\"RegionNum\":0,\"RegionCategory\":null,\"ArticlePicture\":[],\"TitleCN\":null,\"AbstractTextCN\":null,\"PMCID\":null,\"EPubDate\":\"\",\"PubModel\":\"\",\"JCR\":\"\",\"JCRName\":\"\",\"Score\":null,\"Total\":0}","platform":"Semanticscholar","paperid":null,"PeriodicalName":"Journal Automation Computer Information System","FirstCategoryId":"1085","ListUrlMain":"https://doi.org/10.47134/jacis.v3i1.53","RegionNum":0,"RegionCategory":null,"ArticlePicture":[],"TitleCN":null,"AbstractTextCN":null,"PMCID":null,"EPubDate":"","PubModel":"","JCR":"","JCRName":"","Score":null,"Total":0}
引用次数: 0

摘要

Indihome是印尼现有的互联网服务(ISP)之一,该服务覆盖了整个印尼地区。像Indihome这样的服务提供商肯定对使用Indihome的用户通过Twitter数据获得Indihome的正值和负值的准确性感到不满或担忧。使用Twitter上的推文数据是指对Indihome的投诉或投诉提供的服务。使用Python脚本在Twitter上获取推特数据。数据是用天真的原始材料分类的。天真贝叶斯Classifier提出利用概率和统计计算的算法是由英国科学家托马斯·贝叶斯概率,即预测在未来根据以往的数据。情绪分析有一个阶段,即爬爬、预先处理、降低词句、构建情绪模型和分类。在逃课时,使用了TF - IDF方法。分类的数据会有进了两节课,即积极和消极。这些数据将通过混乱精确参数的准确性,召回和矩阵
本文章由计算机程序翻译,如有差异,请以英文原文为准。
Analisis Sentimen Pengguna Twitter Terhadap Layanan Provider Indihome Menggunakan Algoritma Naive Bayes
Indihome merupakan salah satu penyediaan layanan internet (ISP) yang ada di Indonesia yang jangkauan layanan sudah tercakup ke seluruh wilayah Indonesia. Sebuah penyedia layanan seperti Indihome pasti memiliki keluhan atau aduan tentang kepuasan atau kelayakan menggunakan Indihome, melalui data pengguna Twitter untuk mendapatkan akurasi nilai positif dan negatif terhadap layanan Indihome. Menggunakan data tweet pada Twitter merupakan memanfaatkan layanan yang disediakan untuk keluhan ataupun aduan terhadap Indihome. Pengambilan data tweet pada Twitter menggunakan script Bahasa Python. Data tersebut di klasikasi menggunakan Naive Bayes Classifier. Naive Bayes Classifier merupakan algoritma yang memanfaatkan perhitungan probabilitas dan statistik yang dikemukakan oleh Ilmuwan Inggris Thomas Bayes, yaitu memprediksi probabilitas di masa mendatang berdasarkan data pada masa sebelumnya. Analisis Sentimen memiliki tahapan yaitu crawling, pre-processing, pembobotan kata, pembentukan model dan klasifikasi sentimen. Pada pembobotan kata digunakan metode TF - IDF. Data yang ada akan diklasifikasikan ke dalam 2 kelas, yaitu positif dan negatif. Data tersebut akan diuji melalui confusion matrix dengan parameter akurasi, recall dan precision
求助全文
通过发布文献求助,成功后即可免费获取论文全文。 去求助
来源期刊
自引率
0.00%
发文量
0
×
引用
GB/T 7714-2015
复制
MLA
复制
APA
复制
导出至
BibTeX EndNote RefMan NoteFirst NoteExpress
×
提示
您的信息不完整,为了账户安全,请先补充。
现在去补充
×
提示
您因"违规操作"
具体请查看互助需知
我知道了
×
提示
确定
请完成安全验证×
copy
已复制链接
快去分享给好友吧!
我知道了
右上角分享
点击右上角分享
0
联系我们:info@booksci.cn Book学术提供免费学术资源搜索服务,方便国内外学者检索中英文文献。致力于提供最便捷和优质的服务体验。 Copyright © 2023 布克学术 All rights reserved.
京ICP备2023020795号-1
ghs 京公网安备 11010802042870号
Book学术文献互助
Book学术文献互助群
群 号:481959085
Book学术官方微信