ANALISIS SENTIMEN TERHADAP REVIEW APLIKASI MYTELKOMSEL PADA PLAY STORE DENGAN ALGORITMA NAÏVE BAYES

ANALISIS SENTIMEN TERHADAP REVIEW APLIKASI MYTELKOMSEL PADA PLAY STORE DENGAN ALGORITMA NAÏVE BAYES

• By Mochamad Rizki Teguh Esa Pratantio;
• Skripsi
• 14
• 1-84

Perusahaan telekomunikasi seluler terbesar di Indonesia, Telkomsel, didirikan pada tanggal 26 Mei 1995, Perusahaan ini selalu berusaha untuk memberikan layanan yang lebih baik kepada pelanggannya. Oleh karena itu, Telkomsel meluncurkan aplikasi mobile bernama MyTelkomsel untuk memberikan pelayanan prima kepada penggunanya. Dengan sistem self-service, pengguna MyTelkomsel dapat berinteraksi dengan bebas Teknik scrapping untuk mengumpulkan ulasan aplikasi dari Google Play Store dengan metode klasifikasi Naïve bayes untuk menganalisis sentimen ulasan. Metode klasifikasi Naïve bayes digunakan untuk mengklasifikasikan ulasan sebagai positif dan negatif berdasarkan bahasa dan kata-kata yang digunakan dalam ulasan tersebut. Analisis sentimen adalah bidang yang berkembang pesat dalam pengolahan bahasa alami dan text mining. Ini melibatkan pengidentifikasian dan klasifikasi opini, perasaan, atau sentimen yang terkandung dalam teks, sering kali dengan tujuan memahami pandangan atau reaksi publik terhadap berbagai topik, produk, atau layanan. Dalam abstrak ini, Tujuan penelitian ini adalah untuk menganalisis ulasan user terhadap mytelkomsel yang berada di Google Play Store. Metode yang digunakan dalam penelitian ini menggunakan algoritma Naïve bayes. Dataset berisi tentang ulasan mengenai aplikasi instagram di Google Play Store sebanyak 4000 dataset. Hasil penelitian ini menunjukkan accuracy 88%, precision 88%, recall 99% dan f1-score 93%

• Katakunci Analisis sentimen, Scrapping, Google play store, Mytelkomsel, Naïve bayes
• URL http://
• Penerbit ,

REFERENSI

Anindya, & -, A. W. (2024). Analisis Sentimen Ulasan Aplikasi Capcut Menggunakan Metode Naive Bayes. Jurnal Sains Sistem Informasi, 2(1), 9. https://doi.org/10.31602/jssi.v2i1.13372

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 ana. In Jurnal Rekayasa Teknologi Nusa Putra (Vol. 6, Issue 1).

Devi, P. C., Hanafi, A., & Wardhana, A. C. (2020). Evaluasi Aplikasi My Telkomsel Menggunakan Metode Usability Testing. Jurnal Jaring SainTek, 5(1), 29–38. http://ejurnal.ubharajaya.ac.id/index.php/jaring-saintek29

Ibrahim, A., Elisa, F. S., Fernando, J., Salsabila, L., Anggraini, N., & Arafah, S. N. (2021). Pengaruh E-Service Quality Terhadap Loyalitas Pengguna Aplikasi MyTelkomsel. Building of Informatics, Technology and Science (BITS), 3(3), 302–311. https://doi.org/10.47065/bits.v3i3.1076

Ilmawan, L. B., & Mude, M. A. (2020). Perbandingan Metode Klasifikasi Support Vector Machine dan Naïve Bayes untuk Analisis Sentimen pada Ulasan Tekstual di Google Play Store. ILKOM Jurnal Ilmiah, 12(2), 154–161. https://doi.org/10.33096/ilkom.v12i2.597.154-161

Indra Cahyani, T., Gata, W., Dwi Saputra, D., Bella Novitasari, H., & Nusa Mandiri, U. (2023). ANALISIS SENTIMEN TERHADAP TELKOMSEL DAN XL BERBASIS MACHINE LEARNING PADA DATA TWITTER SENTIMENT ANALYSIS TOWARD ISP TELKOMSEL AND XL ON TWITTER USING MACHUNE LEARNING CLASSIFICATION. Journal of Information Technology and Computer Science (INTECOMS), 6(1).

Lisangan, E. A., Gormantara, A., Carolus, R. Y., Informatika, T., Informasi, T., Atma, U., & Makassar, J. (2022). Implementasi Naive Bayes pada Analisis Sentimen Opini Masyarakat di Twitter Terhadap Kondisi New Normal di Indonesia (Vol. 2, Issue 1).

Luthfiansyah Dan, R., Wasito, B., Program, S., & Sistem, I. (2024). ANALISIS SENTIMEN TERHADAP PARA KANDIDAT PRESIDEN 2024 BERDASARKAN NETIZEN PENGGUNA TWITTER DENGAN METODE DATA MINING DAN TEXT MINING.

Maulana, M. P., Eka, &, Sari, P., & Kom, M. (2023). Analisa Kepuasan Pengguna Terhadap Aplikasi My Telkomsel Dengan Menerapkan Metode TAM (Technology Acceptance Model). In Syntax: Jurnal Informatika (Vol. 12, Issue 02).

Normawati, D., & Prayogi, S. A. (2021). Implementasi Naïve Bayes Classifier Dan Confusion Matrix Pada Analisis Sentimen Berbasis Teks Pada Twitter. In Jurnal Sains Komputer & Informatika (J-SAKTI (Vol. 5, Issue 2).

Noviana, R., & Rasal B A Jurusan, I. (2023). PENERAPAN ALGORITMA NAIVE BAYES DAN SVM UNTUK ANALISIS SENTIMEN BOY BAND BTS PADA MEDIA SOSIAL TWITTER. JTS, 2(2).

Nufairi, F., Pratiwi, N., & Herlando, F. (2024). ANALISIS SENTIMEN PADA ULASAN APLIKASI THREADS DI GOOGLE PLAY STORE MENGGUNAKAN ALGORITMA SUPPORT VECTOR MACHINE. JIPI (Jurnal Ilmiah Penelitian Dan Pembelajaran Informatika), 9(1), 339–348. https://doi.org/10.29100/jipi.v9i1.4929

Nurian, A., Ma’arif, M. S., Amalia, I. N., & Rozikin, C. (2024). ANALISIS SENTIMEN PENGGUNA APLIKASI SHOPEE PADA SITUS GOOGLE PLAY MENGGUNAKAN NAIVE BAYES CLASSIFIER. Jurnal Informatika Dan Teknik Elektro Terapan, 12(1). https://doi.org/10.23960/jitet.v12i1.3631

Nurtikasari, Y., Syariful Alam, & Teguh Iman Hermanto. (2022). Analisis Sentimen Opini Masyarakat Terhadap Film Pada Platform Twitter Menggunakan Algoritma Naive Bayes. INSOLOGI: Jurnal Sains Dan Teknologi, 1(4), 411–423. https://doi.org/10.55123/insologi.v1i4.770

Pasek, P., Mahawardana, O., Sasmita, G. A., Agus, P., & Pratama, E. (2022). Analisis Sentimen Berdasarkan Opini dari Media Sosial Twitter terhadap “Figure Pemimpin” Menggunakan Python. In JITTER-Jurnal Ilmiah Teknologi dan Komputer (Vol. 3, Issue 1).

Sari, F. V., & Wibowo, A. (2019). ANALISIS SENTIMEN PELANGGAN TOKO ONLINE JD.ID MENGGUNAKAN METODE NAÏVE BAYES CLASSIFIER BERBASIS KONVERSI IKON EMOSI. Jurnal SIMETRIS, 10(2).

Setian, D., & Seprina, I. (n.d.). ANALISIS SENTIMEN MASYARAKAT TERHADAP DATA TWEET LAZADA MENGGUNAKAN TEXT MINING DAN ALGORITMA NAIVE BAYES CLASSIFIER. Bina Darma Conference on Computer Science.

Soen, G. I. E., Marlina, M., & Renny, R. (2022). Implementasi Cloud Computing dengan Google Colaboratory pada Aplikasi Pengolah Data Zoom Participants. JITU : Journal Informatic Technology And Communication, 6(1), 24–30. https://doi.org/10.36596/jitu.v6i1.781

Suarna, N., & Prihartono, W. (2024). ANALISIS SENTIMEN ULASAN APLIKASI THREADS DI GOOGLE PLAYSTORE MENGGUNAKAN ALGORITMA NAÏVE BAYES. In Jurnal Mahasiswa Teknik Informatika (Vol. 8, Issue 1).

Surya Sayogo, D., Irawan, B., & Bahtiar, A. (2023). ANALISIS SENTIMEN ULASAN INSTAGRAM DI GOOGLE PLAY STORE MENGGUNAKAN ALGORITMA NAÏVE BAYES. In Jurnal Mahasiswa Teknik Informatika (Vol. 7, Issue 6).

Tirta Nugraha, M., Sulistiyowati, N., Enri Informatika, U., Singaperbangsa Karawang Jl HSRonggo Waluyo, U., & Timur, T. (2023). ANALISIS SENTIMEN ULASAN APLIKASI SATU SEHAT PADA GOOGLE PLAY STORE MENGGUNAKAN NAÏVE BAYES CLASSIFIER. In Jurnal Mahasiswa Teknik Informatika (Vol. 7, Issue 5).

Wahyudi, R., Kusumawardhana, G., Purwokerto, A., Letjend, J., Soemarto, P., Purwanegara, K., Purwokerto, T., & Banyumas, K. (2021). Analisis Sentimen pada review Aplikasi Grab di Google Play Store Menggunakan Support Vector Machine. JURNAL INFORMATIKA, 8(2). http://ejournal.bsi.ac.id/ejurnal/index.php/ji