{"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}
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