Analisis Sentimen Performansi Operator Telekomunikasi di Indonesia Menggunakan Metode Text Mining

Penulis

  • Ersha Aisyah Elfaiz Universitas Negeri Surabaya
  • Riza Akhsani Setyo Prayoga Universitas Negeri Surabaya
  • Monica Cinthya Universitas Negeri Surabaya
  • Muhammad Sonhaji Akbar Universitas Negeri Surabaya
  • Rizky Basatha Universitas Negeri Surabaya

DOI:

https://doi.org/10.54259/satesi.v5i1.4024

Kata Kunci:

Sentiment Analysis, Telecommunications, Text Mining, VADER

Abstrak

Sektor telekomunikasi di Indonesia telah mengalami perkembangan yang pesat dalam beberapa tahun terakhir, ditandai dengan semakin banyaknya operator telekomunikasi yang menawarkan berbagai layanan dan produk. Oleh karena itu, terjadi persaingan yang kompetitif diantara operator. Diperlukan strategi yang tepat untuk dapat bertahan dan bersaing secara efektif. Salah satu upaya yang dapat dilakukan oleh perusahaan telekomunikasi adalah dengan melakukan evaluasi terhadap performansi operasional. Penelitian ini bertujuan untuk menganalisis sentimen pengguna X terhadap performansi operasional dengan menggunakan metode Naïve Bayes, Support Vector Machine dan Decision Tree Learning. Hasil dari penelitian menggunakan teknik split validation dan cross validation adalah metode Support Vector Machine memiliki akurasi yang paling baik dibandingkan kedua metode lain. Selain itu, diketahui operator telekomunikasi yang memiliki sentimen positif dan negative yang lebih banyak.

Unduhan

Data unduhan belum tersedia.

Referensi

S. Kemp, “Digital 2024: Indonesia,” Feb. 2024.

I. A. N. Gunawan, . S., and I. Shalahuddin, “Dampak Penggunaan Media Sosial Terhadap Gangguan Psikososial Pada Remaja: A Narrative Review,” Jurnal Kesehatan, vol. 15, no. 1, pp. 78–92, Jun. 2022, doi: 10.23917/jk.v15i1.17426.

H. P. Elisa, M. Fakhri, and M. Pradana, “The moderating effect of social media use in impulsive buying of personal protective equipments during the COVID-19 pandemic,” Cogent Soc Sci, vol. 8, no. 1, Dec. 2022, doi: 10.1080/23311886.2022.2062094.

L. R. Megawati, “The Analysis of Effects of Operating Leverage, Financial Leverage, and Liquidity on Profitability in the Telecommunications Industry Listed in Indonesia Stock Exchange,” in Proceedings of the First ASEAN Business, Environment, and Technology Symposium (ABEATS 2019), Paris, France: Atlantis Press, 2020. doi: 10.2991/aebmr.k.200514.025.

R. Wyrzykowski, “Mobile Network Experience Report,” Indonesia, Dec. 2024.

OpenSignal, “OpenSignal Methodology,” https://www.opensignal.com/our-approach/mobile-metrics.

A. Novanto, D. Indra, and W. Astuti, “Analisis Pre-processing Sentimen Terhadap Komentar Layanan Indihome Pada Twitter,” Literatur Informatika & Komputer, vol. 1, no. 2, pp. 145–152, 2024, doi: 10.33096/linier.vxix.xxxx.

D. Puspitasari, N. Nazhiifah, and T. Sutabri, “Analisis Sentimen Pada Ulasan Mobile Jkn Berdasarkan Pada Media Sosial Twitter (X) Menggunakan Metode Support Verctor Machine (SVM),” Nusal ntal ral Journal l of Multidisciplinal ry Science, vol. 2, no. 6, pp. 1273–1282.

D. Sarkar, “Sentiment Analysis,” in Text Analytics with Python, Berkeley, CA: Apress, 2019, pp. 567–629. doi: 10.1007/978-1-4842-4354-1_9.

D. R. Lazuardi, T. A. Munandar, H. Harsiti, Z. Mutaqin, and R. N. Hays, “Sentiment analysis of public opinions on the welfare of honorary educators using Naive Bayes,” IOP Conf Ser Mater Sci Eng, vol. 830, no. 3, p. 032018, Apr. 2020, doi: 10.1088/1757-899X/830/3/032018.

E. E. Pratama, Helen Sastypratiwi, and Yulianti, “Analisis Kecenderungan Informasi Terkait Covid-10 Berdasarkan Big Data Sosial Media dengan Menggunakan Metode Data Mining,” Jurnal Informatika Polinema, vol. 7, no. 2, pp. 1–6, Feb. 2021, doi: 10.33795/jip.v7i2.453.

V. A. Permadi, “Analisis Sentimen Menggunakan Algoritma Naive Bayes Terhadap Review Restoran di Singapura,” Jurnal Buana Informatika, vol. 11, no. 2, pp. 141–151, Oct. 2020, doi: 10.24002/jbi.v11i2.3769.

M. Rezki, D. N. Kholifah, M. Faisal, P. Priyono, and R. Suryadithia, “Analisis Review Pengguna Google Meet dan Zoom Cloud Meeting Menggunakan Algoritma Naïve Bayes,” Jurnal Infortech, vol. 2, no. 2, pp. 264–270, Dec. 2020, doi: 10.31294/infortech.v2i2.9286.

F. Sudirjo, K. Diantoro, J. A. Al-Gasawneh, H. Khootimah Azzaakiyyah, and A. M. Almaududi Ausat, “Application of ChatGPT in Improving Customer Sentiment Analysis for Businesses,” Jurnal Teknologi Dan Sistem Informasi Bisnis, vol. 5, no. 3, pp. 283–288, Jul. 2023, doi: 10.47233/jteksis.v5i3.871.

F. Fridom Mailo et al., “Analisis Sentimen Data Twitter Menggunakan Metode Text Mining Tentang Masalah Obesitas di Indonesia,” 2019.

D. Xhemali, C. J. Hinde, and R. G. Stone, “Naïve Bayes vs. Decision Trees vs. Neural Networks in the Classification of Training Web Pages,” IJCSI International Journal of Computer Science Issues, vol. 4, no. 1, 2009.

C. Cortes and V. Vapnik, “Support-vector networks,” Mach Learn, vol. 20, no. 3, pp. 273–297, Sep. 1995, doi: 10.1007/BF00994018.

S. Shalehanny, A. Triayudi, and E. T. E. Handayani, “PUBLIC’S SENTIMENT ANALYSIS ON SHOPEE-FOOD SERVICE USING LEXICON-BASED AND SUPPORT VECTOR MACHINE,” Jurnal Riset Informatika, vol. 4, no. 1, pp. 1–8, Dec. 2021, doi: 10.34288/jri.v4i1.287.

R. Nooraeni, H. D. Sariyanti, A. F. F. Iskandar, S. F. Munawwaroh, S. Pertiwi, and Y. Ronaldias, “Analisis Sentimen Data Twitter Mengenai Isu RUU KPK Dengan Metode Support Vector Machine (SVM),” Paradigma - Jurnal Komputer dan Informatika, vol. 22, no. 1, pp. 55–60, Mar. 2020, doi: 10.31294/p.v22i1.6869.

I. S. K. Idris, Y. A. Mustofa, and I. A. Salihi, “Analisis Sentimen Terhadap Penggunaan Aplikasi Shopee Mengunakan Algoritma Support Vector Machine (SVM),” Jambura Journal of Electrical and Electronics Engineering, vol. 5, no. 1, pp. 32–35, Jan. 2023, doi: 10.37905/jjeee.v5i1.16830.

C. J. Hutto and E. Gilbert, “VADER: A Parsimonious Rule-based Model for Sentiment Analysis of Social Media Text,” 2014. [Online]. Available: http://sentic.net/

W. Silalahi and A. Hartanto, “Klasifikasi Sentimen Support Vector Machine Berbasis Optimasi Menyambut Pemilu 2024,” JRST (Jurnal Riset Sains dan Teknologi), vol. 7, no. 2, p. 245, Sep. 2023, doi: 10.30595/jrst.v7i2.18133.

H. Hafid, “Penerapan K-Fold Cross Validation untuk Menganalisis Kinerja Algoritma K-Nearest Neighbor pada Data Kasus Covid-19 di Indonesia.” [Online]. Available: http://www.ojs.unm.ac.id/jmathcos

J. J. Purnama, Nina Kurnia Hikmawati, and Sri Rahayu, “Analisis Algoritma Klasifikasi Untuk Mengidentifikasi Potensi Risiko Kesehatan Ibu Hamil,” Journal of Applied Computer Science and Technology, vol. 5, no. 1, pp. 120–127, Jun. 2024, doi: 10.52158/jacost.v5i1.809.

Diterbitkan

2025-04-20

Cara Mengutip

Ersha Aisyah Elfaiz, Prayoga, R. A. S., Monica Cinthya, Muhammad Sonhaji Akbar, & Rizky Basatha. (2025). Analisis Sentimen Performansi Operator Telekomunikasi di Indonesia Menggunakan Metode Text Mining . SATESI: Jurnal Sains Teknologi Dan Sistem Informasi, 5(1), 14–22. https://doi.org/10.54259/satesi.v5i1.4024

Terbitan

Bagian

Articles