Analisis Sentimen Terhadap Layanan Transjakarta Pada Media Sosial Instagram Menggunakan Naïve Bayes dan Seleksi Fitur Information Gain
Abstract
PT. Transportasi Jakarta (Transjakarta) menanggapi kebijakan Pemerintah Provinsi DKI Jakarta mengenai pembatasan pada moda transportasi. Pada tanggal 22 Oktober 2021, Transjakarta mengumumkan layanan akan kembali normal. Walaupun layanan kembali beroperasional dengan normal masih banyak pengguna transjakarta yang menuangkan kritik dan opini yang berkaitan dengan layanan pada akun instagram transjakarta. Penelitian ini bertujuan untuk membangun model klasifikasi sentimen dengan menggunakan metode naïve bayes dan seleksi fitur information gain terhadap opini masyarakat terkait pelayanan transjakarta di media sosial instagram. Data komentar dibagi menjadi kelas positif dan negatif selanjutnya data tersebut akan dilakukan preprocessing, pembobotan TF-IDF, seleksi fitur, dan pembagian data sebesar 70% data latih dan 30% data uji. Hasil evaluasi untuk model klasifikasi naïve bayes memperoleh akurasi sebesar 81,42%, recall sebesar 69,64%, precision sebesar 63,93%, dan specificity sebesar 85,71%. Sedangkan hasil model klasifikasi naïve bayes dengan information gain memperoleh akurasi sebesar 86,66%, recall sebesar 71,42%, precision sebesar 76,92%, dan specificity sebesar 92,20%.
Keywords
References
Yustinus, A. D. P. (2020). Mulai Senin, Pembatasan Transportasi Umum Di Jakarta Berlaku. URL : https://jakarta.bisnis.com/read/20200321/77/1216430/mulai-senin-pembatasan-transportasi-umum-di-jakarta-berlaku. Diakses pada 10 November 2021.
Lestari, T. Y. (2020). Transjakarta Hanya Operasikan 13 Rute, Penumpang di Sejumlah Halte Mengular Panjang. URL : https://www.merdeka.com/peristiwa/transjakarta-hanya-operasikan-13-rute-penumpang-di-sejumlah-halte-mengular-panjang.html. Diakses pada 10 November 2021.
Nichols, T. R., Wisner, P. M., Cripe, G., & Gulabchand, L. (2010). Putting the kappa statistic to use. Quality Assurance Journal, 13(3–4), 57–61. https://doi.org/10.1002/qaj.481
Werdiningsih, I., Nuqoba, B. & M., 2020. Data Mining Menggunakan Android, Weka, dan SPSS. Surabaya: Airlangga University Press.
Nugraha, F. A., Harani, N. H. & Habibi, R., 2020. Analisis Sentimen Terhadap Pembatasan Sosial Menggunakan Deep Learning. Bandung: Kretif Industri Nusantara.
Luqyana, W. A., Cholissodin, I., & Perdana, R. S. (2018). Analisis Sentimen Cyberbullying Pada Komentar Instagram dengan Metode Klasifikasi Support Vector Machine. Jurnal Pengembangan Teknologi Informasi Dan Ilmu Komputer (J-PTIIK) Universitas Brawijaya, 2(11), 4704–4713
Yutika, C. H., Adiwijaya, A., & Faraby, S. Al. (2021). Analisis Sentimen Berbasis Aspek pada Review Female Daily Menggunakan TF-IDF dan Naïve Bayes. Jurnal Media Informatika Budidarma, 5(2), 422–430. https://doi.org/10.30865/mib.v5i2.2845
Irsyad, H., Farisi, A., & Pribadi, M. R. (2019). Klasifikasi Opini Masyarakat Terhadap Jasa ISP MyRepublic dengan Naïve Bayes. Jurnal Nasional Teknik Elektro Dan Teknologi Informasi (JNTETI), 8(1), 30. https://doi.org/10.22146/jnteti.v8i1.487
Sabrani, A., Wedashwara W., I. G. W., & Bimantoro, F. (2020). Multinomial Naïve Bayes untuk Klasifikasi Artikel Online tentang Gempa di Indonesia. Jurnal Teknologi Informasi, Komputer, Dan Aplikasinya (JTIKA ), 2(1), 89–100. https://doi.org/10.29303/jtika.v2i1.87
Aini, S. H. A., Sari, Y. A., & Arwan, A. (2018). Seleksi Fitur Information Gain untuk Klasifikasi Penyakit Jantung Menggunakan Kombinasi Metode K-Nearest Neighbor dan Naïve Bayes. Jurnal Pengembangan Teknologi Informasi Dan Ilmu Komputer, 2(9), 2546–2554.
Adinugroho, Sigit., & Yuita Arum Sari. (2018). Implementasi Data Mining Menggunakan WEKA. Malang : UB Press.
Refbacks
- There are currently no refbacks.
Copyright (c) 2023 Seminar Nasional Mahasiswa Bidang Ilmu Komputer dan Aplikasinya
This work is licensed under a Creative Commons Attribution-NonCommercial-NoDerivatives 4.0 International License.