Article Per Year (5 Year)
p-Index From 2021 - 2026
0.23
P-Index
This Author published in this journals
All Journal Jurnal Informatika: Jurnal Pengembangan IT
Pangestu, Dony Jacarria
Unknown Affiliation
Computer Science & IT

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

Found 1 Documents
Search

 1 
IMPLEMENTASI MULTINOMIAL NAIVE BAYES UNTUK KLASIFIKASI SENTIMEN TERHADAP PELAYANAN PERUSAHAAN OTOBUS MENGGUNAKAN DATA FACEBOOK Pangestu, Dony Jacarria
Jurnal Informatika: Jurnal Pengembangan IT Vol 7, No 3 (2022)
Publisher : Politeknik Harapan Bersama

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.30591/jpit.v7i3.3981

Abstract

Kepuasan pelanggan dapat dilihat dari baik buruknya kualitas pelayanan. banyak masyarakat yang menggunakan jejaring sosial facebook untuk mengekspresikan opini. Analisis sentimen adalah paduan dari data mining dan teks mining. Oleh karena itu kumpulan postingan facebook yang berupa teks dikumpulkan untuk selanjutnya di olah agar bisa digunakan untuk analisis sentimen. Penggunaan algoritma multinomial Naïve Bayes agar hasil klasifikasi data sentimen lebih optimal. Ada tiga kelas yang digunakan, yaitu negative, netral, dan positif. Sebelum di klasifikasi, data mentah melewati tahap preprocessing terlebih dahulu untuk menormalisasi kata yang ada pada data. penggunaan metode TF-IDF membantu untuk pembobotan data. diperlukan pembagian data dalam tahap klasifikasi, Yang dimana data uji sebesar 20%, dan data latih sebesar 80%. Pengujian data ini menggunakan confusion matrix. jumlah persentase data sentiment terhadap pelayanan perusahaan otobus yang didapatkan dari facebook. dengan persentase 23% sentiment negatif, 53% sentiment netral, dan 25% sentiment Positif. Bisa disimpulkan bahwa pelayanan perusahaan otobus tersebut masih di anggap netral oleh penggunanya. Dari hasil uji data diperoleh nilai akurasinya 95%, precision 95%, dan recall 95%. Penelitian ini menunjukan bahwa metode yang digunakan memiliki tingkatan cukup baik.
Co-Authors