The Understanding Public Perception of Low-Cost Broadband Services Through Social Media Text Mining: Evidence from TikTok - Rendi Nurwahid; Yosita Dwiani S; Intan Nuraeni (MDP Student Conference, 2026)
Di era transformasi digital, akses internet berkecepatan tinggi telah bergeser dari kebutuhan sekunder menjadi kebutuhan primer di Indonesia. Munculnya layanan "Internet Rakyat" yang menawarkan 100 Mbps dengan harga Rp100.000 per bulan telah memicu wacana publik yang signifikan dan sentimen yang terpolarisasi di TikTok. Studi ini bertujuan untuk mengidentifikasi persepsi publik dan mengevaluasi kelayakan produk menggunakan pendekatan Analisis Bisnis berbasis penambangan teks. Secara metodologis, studi ini menggunakan pelabelan sentimen berbasis leksikon (InSet) dan algoritma Pembelajaran Mesin (Random Forest, Regresi Logistik, dan K-Nearest Neighbor) untuk menganalisis 393 komentar TikTok. Hasil menunjukkan sentimen netral mendominasi sebesar 53,08%, diikuti oleh sentimen positif (23,85%) dan negatif (23,08%). Dalam pemodelan, Random Forest mencapai akurasi tertinggi sebesar 74,36% dan skor F1 sebesar 0,7257. Temuan ini menunjukkan bahwa meskipun terdapat antusiasme yang tinggi, skeptisisme mengenai stabilitas jaringan masih tetap ada. Penelitian ini memberikan wawasan strategis untuk pemantauan merek dan peningkatan layanan di industri telekomunikasi.