Analisis Sentimen Terhadap Telkomsel dan XL Berbasis Machine Learning Pada Data Twitter

Trisiwi Indra Cahyani (UNIVERSITAS NUSA MANDIRI)
Windu Gata (UNIVERSITAS NUSA MANDIRI)
Dedi Dwi Saputra (UNIVERSITAS NUSA MANDIRI)
Hafifah Bella Novitasari (UNIVERSITAS NUSA MANDIRI)
Hernawati Hernawati (UNIVERSITAS NUSA MANDIRI)

INTECOMS: Journal of Information Technology and Computer Science
Vol 6 No 1 (2023): INTECOMS: Journal of Information Technology and Computer Science

Di Indonesia pengguna internet mencapai lebih dari 200 juta pengguna. Telkomsel dan XL bersaing untuk menjadi penyedia layanan internet nomor satu. Media sosial Twitter membuat pengguna lebih jujur dalam memberikan review. Umpan balik pengguna akan menjadi rekomendasi dari mulut ke mulut (WoW). Pada penelitian ini bertujuan untuk mengetahui pandangan masyarakat terhadap provider Telkomsel dan XL berdasarkan data tweet di Twitter pada bulan Juli dan Agustus 2022. Dataset dikumpulkan dari Twitter menggunakan Twitter API dengan kata kunci “XL Internet”, “Telkomsel Internet”, “MyXL”, dan “MyTelkomsel” dan diperoleh sebanyak 17.543 data. Kemudian dataset akan dilakukan case folding, tokenized, normalized, stopword removal, stemming, dan proses pembobotan TF-IDF. Model klasifikasi menggunakan Entropy Maksimum, Multinomial Naïve Bayes, dan Complement Naïve Bayes. Untuk menguji kemampuan menggeneralisasi, dilakukan 10-Fold Cross Validation untuk masing-masing model. Hasil menunjukkan bahwa metode ME lebih baik dari MNB dan CNB dengan nilai akurasi 84,11%, 81,53%, dan 79,95%.