ANALISIS SENTIMEN PENGGUNA PROVIDER TRI PADA APLIKASI X MENGGUNAKAN ALGORITMA KLASIFIKASI NAÏVE BAYES

Abstract

Dalam beberapa tahun terakhir, kemajuan teknologi informasi berdampak signifikan pada berbagai aspek kehidupan, termasuk teknologi, bisnis, dan pendidikan. Transformasi aplikasi X sebagai produk teknologi mencerminkan perubahan paradigma dalam masyarakat modern, memengaruhi interaksi dan akses layanan telekomunikasi melalui penyedia Tri. Pemahaman mendalam tentang persepsi pelanggan terhadap layanan Tri penting. Analisis sentimen digunakan untuk memahami sudut pandang pengguna dan potensial sebagai penggerak perbaikan layanan. Penelitian ini menginvestigasi sentimen pengguna terhadap layanan penyedia telekomunikasi Tri dengan klasifikasi Naïve Bayes dan ekstraksi fitur TF-IDF. Tingkat kepuasan dievaluasi melalui Net Promoter Score (NPS) dari tweet pengguna Twitter dengan kata kunci "provider Tri". Proses penelitian melibatkan pengumpulan data, preprocessing, labeling sentimen, ekstraksi fitur, penerapan algoritma Naïve Bayes, evaluasi model, perhitungan tingkat kepuasan, dan penilaian kualitas layanan. Temuan menunjukkan korelasi positif antara analisis sentimen dan kualitas layanan Tri, dengan 73.02% ulasan positif. Akurasi algoritma klasifikasi Naïve Bayes mencapai 78.59%. Tingkat kepuasan pelanggan mencapai 7.67, mencerminkan kepuasan dan loyalitas tinggi. Dapat disimpulkan bahwa analisis sentimen pada ulasan pengguna Tri menggunakan klasifikasi Naïve Bayes dan NPS bersifat komprehensif, memberikan panduan bagi penyedia layanan Tri dalam merancang strategi perbaikan. Penelitian ini berkontribusi pada analisis sentimen dan klasifikasi teks dengan memanfaatkan algoritma Naive Bayes.