Dzul Asfi Warraihan, - (2023) Analisis Sentimen Pengguna Transportasi Online Maxim Pada Instagram Menggunakan Naïve Bayes Classifier dan K-Nearest Neighbour. Jurnal Media Informatika Budidarma, 7 (3). ISSN 2548-8368 (In Press)

Preview

Text Laporan Dzul Asfi FIX.pdf - Published Version Download (9MB) | Preview

Abstract

Maxim merupakan salah satu penyedia transportasi online yang populer di Indonesia. Dalam mengembangkan bisnisnya, Maxim membutuhkan opini pelanggannya terkait penggunaan aplikasi dan pelayanannya. Untuk memudahkan pihak Maxim mengetahui opini pelanggannya, maka penelitian ini melakukan analisis sentimen terhadap opini pengguna Maxim. Sumber data yang digunakan pada penelitian ini berasal dari komentar di akun Instagram resmi Maxim (@maxim_indo). Komentar dibagi menjadi dua jenis, yaitu komentar terkait aplikasi dan komentar terkait pelayanan. Algoritma yang digunakan adalah Naive Bayes Classifier (NBC) dan K-Nearest Neighbor (KNN). Opini dibagi menjadi tiga kelas yaitu negatif, netral, dan positif. Penelitian ini menerapkan metode Random Over Sampling (ROS) dan Random Under Sampling (RUS) untuk balancing data. Metode validasi yang digunakan adalah K-Fold Cross Validation (K = 10). Berdasarkan hasil percobaan, accuracy terbaik didapat ketika data komentar di-balancing menggunakan (ROS) terlebih dahulu. Accuracy pada komentar-kometar terkait aplikasi menggunakan algoritma NBC yaitu 81,03% dan pada algoritma KNN (K = 3) yaitu 80,72%. Sedangkan pada komentar-komentar terkait layanan menghasilkan nilai accuracy pada algoritma NBC yaitu 94% dan Algoritma KNN (K = 3) yaitu 84%.

Actions (login required)

View Item