ANALISIS SENTIMEN PELANGGAN WIFI.ID PADA TWITTER DENGAN SUPPORT VECTOR MACHINE - Apriandi, Dwatra; Afandi, Mohammad Irwan; Wahyuni, Eka Dyar (Jurnal Sistem Informasi dan Bisnis Cerdas, 2016)
Penelitian ini bertujuan untuk membangun suatu aplikasi yang mengimplementasikan support vector machine untuk menganalisis sentimen pelanggan wifi.id pada twitter. Tools yang digunakan untuk mendukung penelitian ini adalah RStudio. Dalam penelitian ini data yang digunakan sepenuhnya berasal dari twitter yang di dalamnya terdapat berbagai sentimen terhadap wifi.id. Algoritma yang digunakan adalah support vector machine dengan metode pembobotan TF-IDF. Kelas sentimen terdiri dari sentimen positif, negatif dan netral. Dari hasil pengujian model didapatkan presentase keakurasian model sebesar 70% dengan 60% data latih dan 40% data uji. Selanjutnya hasil analisis data akan di visualisasikan dalam wordcloud yang dikemas pada sebuah aplikasi berbasis web. Dengan adanya aplikasi yang dihasilkan dari penelitian ini diharapkan dapat dijadikan sebagai media untuk mengukur kualitas produk wifi.id berdasarkan sentimen pelanggannya pada twitter. Sehingga perusahaan dapat dengan tepat meningkatkan aspek kualitas produknya sesuai dengan harapan pelanggan.