Analisis Sentimen Pada Data Ulasan Pengguna Aplikasi Layanan Telekomunikasi Menggunakan Naïve Bayes Classifier

Hazima, Anisa Hasna (2025) Analisis Sentimen Pada Data Ulasan Pengguna Aplikasi Layanan Telekomunikasi Menggunakan Naïve Bayes Classifier. Other thesis, Institut Teknologi Sepuluh Nopember.

Text 5003201153-Undergraduate_Thesis.pdf - Accepted Version Restricted to Repository staff only until 1 April 2027. Download (3MB) | Request a copy

Abstract

Teknologi berkembang secara pesat termasuk teknologi informasi, seiring dengan perkembangan tersebut kebutuhan internet pun meningkat secara signifikan. Pada tahun 2023, pengguna internet di Indonesia adalah 78,19% dari total populasi masyarakat Indonesia, tingginya penggunaan internet tentu saja merupakan peluang bagi bisnis pada bidang layanan telekomunikasi. Terdapat 3 perusahaan dengan jumlah pengguna layanan telekomunikasi tertinggi yaitu XL Axiata, Telkomsel, dan Indosat Ooredoo. Persaingan ketat tentu terjadi sehingga mengakibatkan perusahaan berlomba-lomba untuk memberikan layanan terbaik demi loyalitas konsumen. Ulasan pengguna aplikasi dapat dilihat melalui kolom ulasan pada Google Play Store dan sering digunakan sebagai alat yang efektif dan efisien dalam menemukan informasi. Penelitian ini melakukan analisis sentimen pada data ulasan pengguna aplikasi myXL, My Telkomsel, dan myIM3 serta klasifikasi menggunakan metode Naïve Bayes Classifier (NBC). Pelabelan dilakukan berdasarkan rating yang diberikan dengan kriteria negatif pada rating kurang dari sama dengan 3 dan lebih dari 3 untuk positif. Hasil dari penelitian ini didapatkan bahwa metode NBC dengan SMOTE pada aplikasi My Telkomsel memiliki rata-rata persentase nilai Area Under Curve (AUC) pada data testing yang lebih tinggi dibanding dengan aplikasi myXl dan myIM3 yaitu sebesar 96,11%
======================================================================================================================================
Technology is developing rapidly including information technology, along with these developments the need for the internet has increased significantly. In 2023, internet users in Indonesia accounted for 78.19% of the total population of Indonesian, the high use of the internet is certainly an opportunity for businesses in the field of telecommunications services. There are 3 companies with the highest number of telecommunication service users, namely XL Axiata, Telkomsel, and Indosat Ooredoo. Fierce competition definitely occurs, resulting in companies competing to provide the best service for consumer loyalty. Application user reviews can be seen through the review column on the Google Play Store and are often used as an effective and efficient tool for finding information. This research conducts sentiment analysis on user review data of myXL, My Telkomsel, and myIM3 applications and classification using the Naïve Bayes Classifier (NBC) method. Labeling is based on the specified rating, with negative criteria for rating less than equal to 3 and positive criteria for rating greater than 3. According to the findings of this study, NBC method with SMOTE in My Telkomsel application has a higher average Area Under Curve (AUC) percentage value (96,11%) in testing data compared to myXl and myIM3 applications.

Item Type:	Thesis (Other)
Uncontrolled Keywords:	Analisis Sentimen, Layanan Telekomunikasi, Naïve Bayes Classifier, Rating, Ulasan Pengguna, Naïve Bayes classifier, Rating, Sentiment Analysis, Telecommunication Services, User Review.
Subjects:	H Social Sciences > HA Statistics
Divisions:	Faculty of Science and Data Analytics (SCIENTICS) > Statistics > 49201-(S1) Undergraduate Thesis
Depositing User:	Anisa Hasna Hazima
Date Deposited:	06 Feb 2025 07:34
Last Modified:	06 Feb 2025 07:34
URI:	http://repository.its.ac.id/id/eprint/118474

Actions (login required)

View Item