Analisis Klasifikasi Sentimen Twitter Terhadap Kinerja Layanan Provider Telekomunikasi Menggunakan Varian Naïve Bayes

Abstract

Pengguna telekomunikasi di Indonesia dari tahun ke tahun terus tumbuh dengan pesat. Seiring dengan kebutuhan publik yang terus meningkat akan komunikasi baik melalui layanan sms, telepon, maupun datamengakibatkan terjadi persaingan para provider telekomunikasi untuk menarik atau mempertahankan pelanggannya. Opini Pelanggan menunjukkan tingkat kualitas layanan yang dilakukan oleh provider. Berbagai opini yang dikemukakan oleh pelanggan tentang provider telekomunikasi dapat diketahui melalui media sosial Twitter. Salah satu teknik yang dapat digunakan untuk menganalisis opini ini adalah dengan melakukan klasifikasi pada data mentah dari Twitter. Salah satu metode klasifikasi yang dapat digunakan adalah Multinomial Naive Bayes Tree. Metode Multinomial Naïve Bayes Tree merupakan adaptasi dari Metode Multinomial Naïve Bayes dan Metode Decision Tree. Metode Multinomial Naïve Bayes merupakan metode Naïve Bayes untuk menangani teks atau dokumen. Multinomial naïve bayes mengembangkan klasifikasi teks di setiap node pada pohon keputusan. Dokumen yang digunakan dalam penelitian ini adalah komentar dari pengguna Twitter tentang provider telekomunikasi GSM Indonesia. Penelitian ini menggunakan metode Multinomial Naïve Bayes Tree untuk mengkategorikan opini sentimen pelanggan terhadap penyedia telekomunikasi di Indonesia. Analisis sentimen hanya mencakup kelas positif, negatif dan netral. Hasil analisis klasifikasi sentimen Twitter terhadap penyedia layanan kinerja telekomunikasi menggunakan Multinomial Naïve Bayes Tree menghasilkan akar pohon keputusan pada kata "Aktif" di mana probabilitas dari kata "Aktif" dalam metode Multinomial Naive Bayes diperoleh pada kelas positif. Tingkat akurasi tertinggi dalam mengevaluasi hasil klasifikasi sentimen Twitter / evaluasi dengan menggunakan dataset yang sama menggunakan metode Multinomial Naïve Bayes Tree (MNBTree) pada 145 fitur adalah 16,26 % sedangkan metode Multinomial Naïve Bayes (MNB) memberikan akurasi tertinggi pada data keseluruhan 1665 fitur yaitu 73,15%. Manfaat yang diharapkan dalam penelitian ini bahwa penyedia telekomunikasi dapat mengevaluasi kinerja dan layanan untuk mencapai kepuasan pelanggan dari berbagai keluhan yang dihadapi.