Analisis Sentimen Pada Ulasan Pelanggan Menggunakan Metode Naïve Bayes Classifier (Studi Kasus: Grab Indonesia)

Penulis

  • Monica Dwijayanti Teknik Informatika, Fakultas Teknik, Universitas Muhammadiyah Prof. Dr. Hamka
  • Firman Noor Hasan Teknik Informatika, Fakultas Teknik, Universitas Muhammadiyah Prof. Dr. Hamka
  • Rizky Zein Adam Teknik Informatika, Fakultas Teknik, Universitas Muhammadiyah Prof. Dr. Hamka

Kata Kunci:

Grab Indonesia, Analisis Sentimen, Naive Bayes Classifier

Abstrak

Transportasi merupakan jenis moda kendaraan yang digunakan seseorang agar mencapai satu tempat ke tempat lainnya yang ingin dituju. Salah satu jenis transportasi yang sangat familiar bagi masyarakat adalah ojek online yaitu Grab Indonesia. Grab terus berinovasi untuk memenuhi kebutuhan pelanggan secara lebih efisien, dan cakupan layanannya juga semakin luas. Namun dari sekian banyak manfaat yang diberikan oleh Grab, terdapat pro dan kontra, dan tidak dapat dipungkiri bahwa hal tersebut menjadi faktor utama kepercayaan terhadap Grab itu sendiri. Tujuan dari penelitian ini adalah untuk mengetahui berapa banyak hasil sentimen positif dan negatif dari dataset, dan mengetahui hasil dari proses pengujian algoritma dan nilai akurasi dari pengujian evaluasi, dan mengetahui apakah pelanggan puas dengan Layanan Grab Indonesia.

Unduhan

Data unduhan belum tersedia.

Biografi Penulis

Monica Dwijayanti, Teknik Informatika, Fakultas Teknik, Universitas Muhammadiyah Prof. Dr. Hamka

Departemen Teknik Informatika
Fakultas Teknik

Firman Noor Hasan, Teknik Informatika, Fakultas Teknik, Universitas Muhammadiyah Prof. Dr. Hamka

Departemen Teknik Informatika
Fakultas Teknik

Rizky Zein Adam, Teknik Informatika, Fakultas Teknik, Universitas Muhammadiyah Prof. Dr. Hamka

Departemen Teknik Informatika
Fakultas Teknik

Referensi

E. Rezki Muhammad, Sukmawati Linda, Riyana Dwiza, “Pengaruh Kualitas Pelayanan Dan Harga

Terhadap Kepuasan Pelanggan Jasa Transportasi Online,” IJCIT (Indonesian J. Comput. Inf. Technol.,

vol. 4, no. 1, pp. 50–57, 2019.

F. N. Hasan, “Implementasi Sistem Business Intelligence Untuk Data Penelitian di Perguruan Tinggi,” in Prosiding Seminar Nasional TEKNOKA

, 2019, vol. 4, no. 2502, pp. I1–I10.

S. Fitriani and F. N. Hasan, “Sistem Informasi Berbasis Android untuk Meningkatkan Layanan Terhadap Alumni (Studi Kasus: Keluarga Mahasiswa Fakultas Teknik Uhamka),” Pros. Semin. Nas. Teknoka, vol. 5, no. 2502, pp. 93–100, 2020.

R. Gustini and F. N. Hasan, “Perancangan Sistem Aplikasi Monitoring Barang menggunakan Barcode Berbasis Android. (study kasus Toko Chacha cell ITC Cempaka mas),” Pros. Semin. Nas. Teknoka, vol. 5, no. 2502, pp. 87–92, 2020.

E. I. Pantoro, R. Jokom, and A. Harianto, “Harapan Dan Persepsi Konsumen Terhadap Kualitas Layanan Di Kantin Di Universitas Kristen Petra,” J. Hosp. dan Manaj. Jasa, vol. 5, no. 2, pp. 501–509, 2017.

B. Liu, Sentiment analysis and opinion mining. Synthesis Lectures on Human Language Technologies. 2012.

F. N. Hasan and A. Febriandirza, “Perancangan Data Warehouse Untuk Data Penelitian di Perguruan Tinggi Menggunakan Pendekatan Nine Steps Methodologhy,” Pseudocode, vol. VIII, no. 1, pp. 49–57, 2021.

A. R. Prananda and I. Thalib, “Sentiment Analysis for Customer Review: Case Study of GO-JEK Expansion,” J. Inf. Syst. Eng. Bus. Intell., vol. 6, no. 1, p. 1, 2020.

F. S. B, “2018_Prediction of Song Popularity Based on BILLBOARD Chart Using The NAÏVE BAYES Algorithm,” J. Inform. UPGRIS, vol. 4, no. 1, pp. 120–122, 2018.

B. Zhang & Liu, “Sentiment Analysis and Opinion Mining,” Encycl. Mach. Learn. Data Min., pp. 1–10, 2016.

Z. Sari, M. Sarosa, and S. Suhari, “‘Si Tole’ Chatterbot untuk Melatih Rasa Percaya Diri Menggunakan Naive Bayes Classification,” J. Nas. Tek. Elektro dan Teknol. Inf., vol. 7, no. 1, pp. 64–71, 2018.

A. Nurzahputra and M. A. Muslim, “Analisis Sentimen pada Opini Mahasiswa Menggunakan Natural Language Processing,” Semin. Nas. Ilmu Komput., no. Snik, pp. 114–118, 2016.

S. Fanissa, M. A. Fauzi, and S. Adinugroho, “Analisis Sentimen Pariwisata di Kota Malang Menggunakan Metode Naive Bayes dan Seleksi Fitur Query Expansion Ranking | Jurnal Pengembangan Teknologi Informasi dan Ilmu Komputer,” J. Pengemb. Teknol. Inf. dan Ilmu Komput., vol. 2, no. 8, pp. 2766–2770, 2018.

F. Felicia and R. Loisa, “Peran Buzzer Politik dalam Aktivitas Kampanye di Media Sosial Twitter,” Koneksi, vol. 2, no. 2, p. 352, 2019.

A. F, “Sistem Monitoring Sentimen Masyarat Terhadap Kinerja Pemerintah Pada Media Sosial,” 2019.

F. Koto and G. Y. Rahmaningtyas, “Inset lexicon: Evaluation of a word list for Indonesian sentiment analysis in microblogs,” Proc. 2017 Int. Conf. Asian Lang. Process. IALP 2017, vol. 2018-Janua, no. December, pp. 391–394, 2018.

Unduhan

Diterbitkan

2022-01-01

Cara Mengutip

Dwijayanti, M., Hasan, F. N., & Adam, R. Z. (2022). Analisis Sentimen Pada Ulasan Pelanggan Menggunakan Metode Naïve Bayes Classifier (Studi Kasus: Grab Indonesia). Prosiding Seminar Nasional Teknoka, 6, 93–99. Diambil dari https://journal.uhamka.ac.id/index.php/teknoka/article/view/10247

Terbitan

Vol 6 (2021): Prosiding Seminar Nasional Teknoka ke - 6

Bagian

Teknik Informatika

Lisensi

Hak Cipta (c) 2022 Prosiding Seminar Nasional Teknoka

Creative Commons License

Artikel ini berlisensiCreative Commons Attribution-NonCommercial-ShareAlike 4.0 International License.

Artikel paling banyak dibaca berdasarkan penulis yang sama

1 2 > >>