Claim Missing Document
Check
Articles

Found 1 Documents
Search

KlasifikasiOpini Masyarakat Pada Facebook Terhadap Operator Seluler Menggunakan Metode K-Nearest Neighbor Dan Support Vector Machine Abrianto, M. Bagus; Hatman, Hary Junaidi; mirfan, mirfan; Oktavianus, Michael
DIPAKOMSI Vol. 17 No. 2 (2023): Jurnal Dipanegara Komputer Sistem Informasi (DIPAKOMSI)
Publisher : Pusat Penelitian dan Pengabdian kepada Masyarakat Universitas Dipa Makassar

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.36774/dipakomsi.v17i2.1513

Abstract

Dalam beberapa tahun terakhir jumlah pelanggan yang dilayani oleh operator seluler meningkat secara signifikan pada operator seluler Telkomsel, Indosat dan XL,Oleh karena itu media sosial menjadi media pilihan banyak orang untuk menyampaikan pesannya dan operator seluler telkomsel,indosat dan xl memilih Facebookdengan menggunakan metode klasifikasi K-Nearest Neighbors (KNN) dan metode Support Vector Machine (SVM). Hasil analisis menunjukkan bahwa implementasi metode SVM memiliki akurasi yang lebih baik dalam mengklasifikasikan sentimen pengguna terhadap operator seluler. Analisis sentimen mengungkapkan bahwa sentimen negatif mendominasi dibandingkan dengan sentimen positif pada setiap operator. Hal inimengindikasikan adanya kecenderungan masyarakat yang masih merasa ragu terhadap kualitas layanan operator seluler, Telkomsel, Indosat, dan XL, mungkin akibat dari berbagai faktor risiko dan kurangnya kepercayaan.