Article Per Year (5 Year)
p-Index From 2020 - 2025
0.23
P-Index
This Author published in this journals
All Journal Malcom: Indonesian Journal of Machine Learning and Computer Science
Rizki Astuti
STMIK Amik Riau
Computer Science & IT

Published : 1 Documents Claim Missing Document
Claim Missing Document
Check
Articles

Found 1 Documents
Search

 1 
Analisis Sentimen Opini Publik pada Twitter Terhadap Bank BSI Menggunakan Algoritma Machine Learning: Sentiment Analysis of Public Opinion on Twitter Toward BSI Bank Using Machine Learning Algorithms Ratna Andini Husen; Rizki Astuti; Lili Marlia; Rahmaddeni Rahmaddeni; Lusiana Efrizoni
MALCOM: Indonesian Journal of Machine Learning and Computer Science Vol. 3 No. 2 (2023): MALCOM October 2023
Publisher : Institut Riset dan Publikasi Indonesia

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.57152/malcom.v3i2.901

Abstract

Opini publik yang terekspresikan melalui media sosial, khususnya Twitter, telah menjadi sumber informasi yang penting bagi perusahaan dan lembaga keuangan, termasuk Bank BSI. Analisis sentimen opini publik dapat membantu Bank BSI dalam memahami pandangan dan persepsi masyarakat terhadap layanan mereka. Penelitian ini bertujuan untuk mengembangkan dan mengimplementasikan algoritma machine learning yaitu algoritma SVM, naïve bayes dan logistic regression untuk menganalisis sentimen opini publik terhadap Bank BSI yang terdapat dalam tweet di Twitter. Data tweet yang digunakan dalam penelitian ini diambil situs dari kaggle dengan jumlah data 24.401, berisi tentang ulasan komentar pengguna terkait ransomware pada Bank BSI. Hasil dari percobaan yang telah dilakukan diperoleh bahwa SVM menghasilkan akurasi 0,88%, naive bayes menghasilkan akurasi 0,76%, dan logistic regression menghasilkan akurasi 0,86%. Berdasarkan dari hasil percobaan bahwa SVM mendapatkan performa kinerja yang lebih unggul dari pada algoritma naive bayes dan logistic regression . Dalam konteks ini, SVM dapat menjadi pilihan yang baik untuk analisis sentimen secara umum. Penelitian ini mengungkapkan bahwa persentase sentimen negatif terhadap Bank BSI lebih tinggi daripada sentimen positif. Temuan ini menunjukkan adanya keprihatinan dan ketidakpuasan yang signifikan di antara masyarakat terhadap layanan perusahaan. Meskipun ada beberapa sentimen positif yang teridentifikasi.
Co-Authors Efrizoni, Lusiana Lili Marlia Rahmaddeni Rahmaddeni Ratna Andini Husen