Article Per Year (5 Year)
p-Index From 2019 - 2024
0.23
P-Index
This Author published in this journals
All Journal JATI (Jurnal Mahasiswa Teknik Informatika)
Al Maeni, Nurul
Unknown Affiliation
Computer Science & IT

Published : 1 Documents Claim Missing Document
Claim Missing Document
Check
Articles

Found 1 Documents
Search

 1 
ANALISIS SENTIMEN PENGGUNA SHOPEE BERDASARKAN DATA TWEET DARI TWITTER MENGGUNAKAN METODE NAIVE BAYES CLASSIFIER Al Maeni, Nurul; Suarna, Nana; Prihartono, Willy
JATI (Jurnal Mahasiswa Teknik Informatika) Vol. 8 No. 2 (2024): JATI Vol. 8 No. 2
Publisher : Institut Teknologi Nasional Malang

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.36040/jati.v8i2.8298

Abstract

Dalam era digital saat ini, Twitter (sekarang dikenal sebagai "X") menjadi platform yang sangat populer untuk berbagi pendapat dan pengalaman pengguna terhadap produk atau layanan, termasuk platform e-commerce seperti Shopee. Tujuan penelitian ini adalah untuk menemukan sentimen positif dan negatif dari tweet yang berkaitan dengan Shopee. Untuk menganalisis sentimen, penelitian ini menggunakan Naive Bayes Classifier. Langkah pertama dalam penelitian ini adalah pengumpulan dataset tweet yang terkait dengan Shopee. Kemudian, data tweet dilakukan pre-processing untuk membersihkan dan mengubah formatnya untuk analisis sentimen. Setelah pre-processing, dataset dibagi menjadi dua bagian: data pelatihan dan data pengujian. Model Naive Bayes Classifier dilatih dengan menghitung kemungkinan setiap fitur (atau kata) muncul dalam setiap kategori sentimen. Data pelatihan digunakan untuk melatih model ini. Hasil penelitian ini menunjukkan bahwa metode Naive Bayes Classifier dengan rasio pembagian data 5:5 dapat mencapai akurasi sebesar 95,00%, nilai ketepatan sebesar 47,50%, dan nilai recall sebesar 50.00%. Hasil ini menunjukkan bahwa metode pembagian data yang seimbang dapat memberikan hasil analisis sentimen yang lebih akurat. Perusahaan dapat lebih memahami kekuatan dan kelemahan platform mereka dengan menganalisis sentimen tweet.
Co-Authors Prihartono, Willy Suarna, Nana