DIPANEGARA KOMPUTER SISTEM INFORMASI (DIPAKOMSI)
Vol 17 No 2 (2023): Jurnal Dipanegara Komputer Sistem Informasi (DIPAKOMSI)

KlasifikasiOpini Masyarakat Pada Facebook Terhadap Operator Seluler Menggunakan Metode K-Nearest Neighbor Dan Support Vector Machine

M. Bagus Abrianto (UNIVERSITAS DIPA MAKASSAR)
Hary Junaidi Hatman (UNIVERSITAS DIPA MAKASSAR)
mirfan mirfan (UNIVERSITAS DIPA MAKASSAR)
Michael Oktavianus (UNIVERSITAS DIPA MAKASSAR)



Article Info

Publish Date
19 Mar 2024

Abstract

Dalam beberapa tahun terakhir jumlah pelanggan yang dilayani oleh operator seluler meningkat secara signifikan pada operator seluler Telkomsel, Indosat dan XL,Oleh karena itu media sosial menjadi media pilihan banyak orang untuk menyampaikan pesannya dan operator seluler telkomsel,indosat dan xl memilih Facebookdengan menggunakan metode klasifikasi K-Nearest Neighbors (KNN) dan metode Support Vector Machine (SVM). Hasil analisis menunjukkan bahwa implementasi metode SVM memiliki akurasi yang lebih baik dalam mengklasifikasikan sentimen pengguna terhadap operator seluler. Analisis sentimen mengungkapkan bahwa sentimen negatif mendominasi dibandingkan dengan sentimen positif pada setiap operator. Hal inimengindikasikan adanya kecenderungan masyarakat yang masih merasa ragu terhadap kualitas layanan operator seluler, Telkomsel, Indosat, dan XL, mungkin akibat dari berbagai faktor risiko dan kurangnya kepercayaan.

Copyrights © 2023






Journal Info

Abbrev

dipakomsi

Publisher

Subject

Computer Science & IT Languange, Linguistic, Communication & Media

Description

Jurnal Penelitian Universitas Dipa Makassar yang khusus untuk penerbitan Hasil Penelitian Mahasiswa dan Dosen Program Studi Sistem ...