<![CDATA[X merupakan platform media sosial berbasis mikroblog yang memungkinkan penggunanya berinteraksi secara pribadi maupun publik, sehingga menjadikannya saluran utama bagi masyarakat dalam mengekspresikan opini terhadap berbagai layanan, termasuk layanan telekomunikasi. Indosat Ooredoo sebagai salah satu perusahaan penyedia layanan telekomunikasi terbesar di Indonesia memanfaatkan platform X untuk menyampaikan informasi layanan sekaligus menerima keluhan dan saran dari pelanggan. Namun, volume data tweet yang besar dan tidak terstruktur memerlukan pendekatan komputasional yang mampu mengklasifikasikan sentimen secara otomatis dan efisien. Penelitian ini bertujuan untuk mengevaluasi dan membandingkan efektivitas algoritma Naïve Bayes dan Support Vector Machine (SVM) dalam menganalisis sentimen pengguna Indosat pada platform X. Data yang digunakan berjumlah 1.000 tweet. Tahapan penelitian meliputi preprocessing teks, pelabelan data ke dalam kelas positif dan negatif, pembobotan fitur menggunakan TF-IDF, serta penanganan ketidakseimbangan kelas menggunakan teknik oversampling SMOTE. Evaluasi kinerja model dilakukan menggunakan metrik akurasi, presisi, dan recall. Hasil penelitian menunjukkan bahwa Naïve Bayes menghasilkan akurasi 78%, presisi 78%, dan recall 77%, sedangkan SVM menghasilkan akurasi 72%, presisi 73%, dan recall 72%. Naïve Bayes terbukti memiliki kinerja lebih baik dibandingkan SVM dalam mengklasifikasikan sentimen pengguna Indosat. Hasil analisis secara keseluruhan menunjukkan dominasi sentimen negatif pada ulasan pengguna. Penelitian ini diharapkan dapat membantu Indosat memahami persepsi pelanggan berbasis data serta menjadi referensi bagi pengembangan sistem analisis sentimen pada domain layanan telekomunikasi.]]>
Copyrights © 2026
