SENTIMEN ANALISIS STRATEGI PEMASARAN BISNIS MENGGUNAKAN ALGORITMA NAIVE BAYES PADA PT JARINGAN GLOBAL ROBOTIK (TBOTICS)

SENTIMEN ANALISIS STRATEGI PEMASARAN BISNIS MENGGUNAKAN ALGORITMA NAIVE BAYES PADA PT JARINGAN GLOBAL ROBOTIK (TBOTICS)

• By Wahyudi, Agus;
• Skripsi
• 9
• 1-54

        Di era digital ini, peran media sosial dalam pemasaran bisnis semakin penting. Ulasan dan komentar pelanggan di media sosial dapat menjadi sumber informasi berharga untuk memahami sentimen publik terhadap produk, layanan, dan strategi pemasaran bisnis. Analisis sentimen dapat digunakan untuk mengklasifikasikan ulasan dan komentar ini menjadi positif, negatif, atau netral. Penelitian ini bertujuan untuk menganalisis strategi pemasaran bisnis menggunakan algoritma Naive Bayes. Algoritma Naive Bayes dipilih karena kesederhanaannya dan kemampuannya untuk mengklasifikasikan data dengan akurasi yang cukup tinggi dan memiliki sentimen teks data mining. Data yang digunakan dalam penelitian ini adalah ulasan dan komentar pelanggan yang diperoleh dari media sosial. Hasil penelitian menunjukkan bahwa algoritma Naive Bayes dapat mengklasifikasikan ulasan dan komentar pelanggan dengan akurasi yang tinggi. Hasil analisis sentimen menunjukkan bahwa sebagian besar ulasan dan komentar pelanggan bersifat positif. Hal ini menunjukkan bahwa strategi pemasaran bisnis yang diterapkan cukup efektif dalam menarik minat pelanggan. Penelitian ini memberikan kontribusi dalam pengembangan analisis sentimen untuk strategi pemasaran bisnis. Temuan penelitian ini dapat membantu bisnis untuk memahami sentimen publik terhadap produk, layanan, dan strategi pemasaran bisnis.

• Katakunci Analisis Sentimen, Komentar Pelanggan, Media Sosial, Naive Bayes, dan Strategi Pemasaran.
• URL https://repository.bsi.ac.id/repo/52379/SENTIMEN%20ANALISIS%20STRATEGI%20PEMASARAN%20BISNIS%20MENGGUNAKAN%20ALGORITMA%20NAIVE%20BAYES%20PADA%20PT%20JARINGAN%20GLOBAL%20ROBOTIK%20(TBOTICS)
• Penerbit Repository BSI, Jakarta DKI Jakarta

REFERENSI

Apriani, R., Gustian, D., Program, S., Sistem, I., Putra, U. N., Indonesia, S., Raya, J., Kaler, C., 21, N., & Sukabumi, K. (2019). ANALISIS SENTIMEN DENGAN NAÏVE BAYES TERHADAP KOMENTAR APLIKASI TOKOPEDIA. Dalam Jurnal Rekayasa Teknologi Nusa Putra (Vol. 6, Nomor 1).

Cahyo, P. W., Aesyi, U. S., & Santosa, B. D. (2024). Topic Sentiment Using Logistic Regression and Latent Dirichlet Allocation as a Customer Satisfaction Analysis Model. JURNAL INFOTEL, 16(1). https://doi.org/10.20895/infotel.v16i1.1081

Darmawan, G., Alam, S., Imam Sulistyo, M., Studi Teknik Informatika, P., Tinggi Teknologi Wastukancana Purwakarta, S., & Artikel, R. (2023). ANALISIS SENTIMEN BERDASARKAN ULASAN PENGGUNA APLIKASI MYPERTAMINA PADA GOOGLE PLAYSTORE MENGGUNAKAN METODE NAÏVE BAYES INFO ARTIKEL ABSTRAK. 2(3), 100–108. https://doi.org/10.55123

Ernawati, A., Ofta Sari, A., Nurhaliza Sofyan, S., Iqbal, M., & Farta Wijaya, R. (2023). Bulletin of Information Technology (BIT) Implementasi Algoritma Naïve Bayes dalam Menganalisis Sentimen Review Pengguna Tokopedia pada Produk Kesehatan. 4(4), 533–543. https://doi.org/10.47065/bit.v3i1

Ernayanti, T., Mustafid, M., Rusgiyono, A., & Hakim, A. R. (2023). PENGGUNAAN SELEKSI FITUR CHI- SQUARE DAN ALGORITMA MULTINOMIAL NAÏVE BAYES UNTUK ANALISIS SENTIMEN PELANGGGAN TOKOPEDIA. Jurnal Gaussian, 11(4), 562–571. https://doi.org/10.14710/j.gauss.11.4.562-571

Falasari, A., & Muslim, M. A. (2022). Optimize Naïve Bayes Classifier Using Chi Square and TermFrequency Inverse Document Frequency For Amazon Review Sentiment Analysis. Journal of Soft Computing Exploration, 3(1), 31–36. https://doi.org/10.52465/joscex.v3i1.68

Hartati, S., Cipta Sigitta Hariyono, R., Nursetyo, A., Ardhi Prasetyo, F., Wahyu Ningsih, N., Khairun Dhio, Ms., Meningkatkan Minat Bakat Bidang Robotika Pada Siswa Sekolah Dasar Di Sd Madinah Slawi Kab Tegal Sri Hartati, U., Ilmu Komputer, F., & Bhamada Slawi, U. (2024). Copyright. Journal of Human And Education, 4(2), 196–199.

Kaburuan, E. R., Sari, Y. S., & Agustina, I. (2022). Sentiment Analysis on Product Reviews from Shopee Marketplace using the Naïve Bayes Classifier. Lontar Komputer : Jurnal Ilmiah Teknologi Informasi, 13(3), 150. https://doi.org/10.24843/lkjiti.2022.v13.i03.p02

Kumala Sari, A., Anggrasari, H., & Setiyani, R. (2024). Analysis of Fruit Consumer Satisfaction in an Online Purchasing System Using an E-commerce Platform: A Naive Bayes Approach. Dalam West Science Interdisciplinary Studies (Vol. 02, Nomor 03).

Kusuma Wardani, F., Roby Hananto, V., Nurcahyawati, V., Studi, P., & Sistem Informasi,J.(2019).Analisis Sentimen Untuk Pemeringkatan Popularitas Situs Belanja Menggunakan Metode Naive Bayes (Studi Kasus Data Sekunder). Dalam JSIKA (Vol. 08, Nomor 01).

Mantik, J., Saputri, Y. R., & Februariyanti, H. (2022). SENTIMENT ANALYSIS ON SHOPEE E-COMMERCE USING THE NAÏVE BAYES CLASSIFIER ALGORITHM. Dalam Jurnal Mantik (Vol. 6, Nomor 2).

Mardiana, H., Walid, M., & Kisnu Darmawan, A. (2023). Lexicon-Based and Naïve Bayes Sentiment LEXICON-BASED AND NAIVE BAYES SENTIMENT ANALYSIS FOR RECOMMENDING THE BEST MARKETPLACE SELECTION AS A MARKETING STRATEGY FOR MSMES. 19(2). https://doi.org/10.33480/pilar.v19i2.4176

Meifitrah, R., Darmawan, I., & Nurul Pratiwi, O. (2020). Sentiment analysis of tokopedia application review to service product recommender system using neural collaborative filtering for marketplace in Indonesia. IOP Conference Series: Materials Science and Engineering, 909(1). https://doi.org/10.1088/1757-899X/909/1/012071

Pajri, D., Umaidah, Y., & Padilah, T. N. (2020). K-Nearest Neighbor Berbasis Particle SwarmOptimization untuk Analisis Sentimen Terhadap Tokopedia. Jurnal Teknik Informatika dan Sistem Informasi, 6(2). https://doi.org/10.28932/jutisi.v6i2.2658

Prabowo, R., Sujaini, H., & Rismawan, T. (2023). Analisis Sentimen Pengguna Twitter Terhadap Kasus COVID-19 di Indonesia Menggunakan Metode Regresi Logistik Multinomial. Jurnal Sistem dan Teknologi Informasi (JustIN), 11(2), 366. https://doi.org/10.26418/justin.v11i2.57449

Widnyani, N. M., Aristayudha, A. A. N. B., & Sugianta, I. K. A. (2022). Sentiment analysis design of product reviews in the marketplace using naive bayes classifier method; a case study in tokopedia-SENTIMENT ANALYSIS DESIGN OF PRODUCT REVIEWS IN THE MARKETPLACE USING NAIVE BAYES CLASSIFIER METHOD; A CASE STUDY IN TOKOPEDIA under a Creative Commons Attribution-NonCommercial 4.0 International License (CC BY-NC 4.0). Jurnal Ekonomi, 11(01). http://ejournal.seaninstitute.or.id/index.php/Ekonomi

Xiao, S., Wang, H., Ling, Z., Wang, L., & Tang, Z. (2020). Sentiment Analysis for Product Reviews Based on Deep Learning. Journal of Physics: Conference Series, 1651(1). https://doi.org/10.1088/1742-6596/1651/1/012103