ANALISIS SENTIMEN TERHADAP XIAOMI INDONESIA MENGGUNAKAN METODE NAÏVE BAYES

Ranita Wahyu Utami
Ahmad Jazuli
Tutik Khotimah

Abstract


Seiring berkembangnya teknologi, hampir seluruh aspek kehidupan manusia menggunakan teknologi untuk membantu tugasnya. Peran teknologi pada pekerjaan, dunia Pendidikan, maupun sebagai hiburan. Salah satu perusahaan elektronik yang digandrungi masyarakat adalah brand Xiaomi. Penelitian ini bertujuan untuk mengetahui sentimen masyarakat terhadap brand Xiaomi menggunakan metode Naïve Bayes Classifier (NBC). Penelitian ini mengambil data dari media sosial twitter menggunakan teknik scrapping sebanyak 2.078 data tweet. Dalam proses analisis ini menggunakan library text bloob untuk mendapatkan labelling otomatis dari data tweet. Berdasarkan hasil penelitian, analisis sentimen terhadap brand Xiaomi mendapatkan akurasi sebesar 71.88% dengan data polaritas positif 39%, polaritas netral 51%, dan polaritas negatif sebesar 10%.

Teks Lengkap:

PDF

Referensi


APRIYANI, N. and SUHARTI, S., 2017. Analisis Pengaruh Persepsi Kebermanfaatan, Persepsi Kemudahan dan Kepercayaan Terhadap Minat Beli Ulang Pengguna Smartphone Xiaomi. Manajemen Dewantara, 1(1), pp.21-34.

BAITA, A., PRISTYANTO, Y. and CAHYONO, N., 2021. Analisis Sentimen Mengenai Vaksin Sinovac Menggunakan Algoritma Support Vector Machine (SVM) dan K-Nearest Neighbor (KNN). Information System Journal, 4(2), pp.42-46.

D'ANDREA, E., DUCANGE, P., BECHINI, A., RENDA, A. and MARCELLONI, F., 2019. Monitoring the public opinion about the vaccination topic from tweets analysis. Expert Systems with Applications, 116, pp.209-226.

D'ANDREA, E., DUCANGE, P., BECHINI, A., RENDA, A. and MARCELLONI, F., 2019. Monitoring the public opinion about the vaccination topic from tweets analysis. Expert Systems with Applications, 116, pp.209-226.

FATAYAT, F. AND NUGROHO, R.A., 2021. Analisa Penentuan Dosen Pembimbing Tugas Akhir Mahasiswa Menggunakan Naive Bayes Classifier. Simtika, 4(3), pp.1-7.

Kominfo. (Rmg). 2018. dilansir pada 07 November 2013 from https://kominfo.go.id/index.php/content/detail/3415/Kominfo+%3A+Pengguna+Internet+di+Indonesia+63+Juta+Orang/0/berita_satker.

ROZI, I.F., ARDIANSYAH, R. AND REBEKA, N., 2019. Penerapan Normalisasi Kata Tidak Baku Menggunakan Levenshtein Distance pada Analisa Sentimen Layanan PT. KAI di Twitter. In Seminar Informatika Aplikatif Polinema (pp. 106-111).

ROZI, I.F., HAMDANA, E.N. and ALFAHMI, M.B.I., 2018. Pengembangan Aplikasi Analisis Sentimen Twitter Menggunakan Metode Naïve Bayes Classifier (Studi Kasus SAMSAT Kota Malang). Jurnal Informatika Polinema, 4(2), pp.149-149.

SINAGA, L.M. and SUWILO, S., 2020. Analysis of classification and Naïve Bayes algorithm k-nearest neighbor in data mining. In IOP Conference Series: Materials Science and Engineering (Vol. 725, No. 1, p. 012106). IOP Publishing.

WARDANI, N.R. and ERFINA, A., 2021, September. Analisis Sentimen Masyarakat Terhadap Layanan Konsultasi Dokter Menggunakan Algoritma Naive Bayes. In Seminar Nasional Sistem Informasi dan Manajemen Informatika Universitas Nusa Putra (Vol. 1, No. 01, pp. 11-18).

WINAHYU, J. and SUHARJO, I., 2021. Aplikasi Web Analisis Sentimen Dengan Algoritma Multinomial Naïve Bayes. KARMAPATI (Kumpulan Artikel Mahasiswa Pendidikan Teknik Informatika), 10(2), pp.206-214.

YULITA, W., 2021. Analisis Sentimen Terhadap Opini Masyarakat Tentang Vaksin Covid-19 Menggunakan Algoritma Naïve Bayes Classifier. Jurnal Data Mining dan Sistem Informasi, 2(2), pp.1-9.




DOI: https://doi.org/10.24176/ijtis.v3i1.7514

Article Metrics

Abstract views : 339| PDF views : 191

Refbacks

  • Saat ini tidak ada refbacks.




Indexed:

    

 

Creative Commons License
Anargya : Indonesian Journal of Technology, Informatics and Science (IJTIS) is licensed under a Creative Commons Attribution 4.0 International License.

Dedicated to: