HAFIDZ, DARMAWAN ZAKKY (2017) Implementasi Sentimen Analisis Untuk Menentukan Tingkat Kepuasan Pelanggan Terhadap Layanan PT. Pos Indonesia Menggunakan Metode Naive Bayes Classifier. Skripsi,Fakultas Ilmu Komputer.
![]()
| PDF Download (4Kb) | Preview |
Abstract
PT. Pos Indonesia, merupakan badan usaha milik negara (BUMN) yang bergerak dibidang jasa kurir, logistik, dan transaksi keuangan. PT. Pos Indonesia menyediakan berbagai layanan nasional maupun internasional. Pada tahun 2015 tercatat sebanyak 230 juta layanan yang dikirim ke dalam negeri maupun luar negeri. Berdasarkan laporan tahunan PT. Pos Indonesia terjadi penurunan layanan operasional dari tahun 2014 hingga tahun 2015 yang sebelumnya mengalami kenaikan pesat pada tahun 2010 hingga 2013. Sehingga dapat disimpulkan bahwa minimnya minat masyarakat yang menggunakan layanan PT. Pos Indonesia. Berdasarkan permasalahan tersebut, penelitian ini dilakukan untuk mengetahui opini pelanggan terhadap layanan operasional PT. Pos Indonesia. Dengan mengimplementasikan analisis sentimen untuk mengklasifikasikan opini pelanggan kedalam class positif dan class negatif menggunakan metode Naive Bayes Classifier. Data diperoleh dari tweet pelanggan PT. Pos Indonesia yang berisikan opini yang dikirimkan ke akun twitter resmi PT. Pos Indonesia. Tahapan sebelum melakukan proses klasifikasi yaitu preprocessing untuk mendapatkan data siap untuk dianalisis. Selanjutnya adalah tahap pengujian dengan metode confussion matrix untuk mengetahui tingkat akurasi dan error rate dari metode. Hasil penelitian menunjukan bahwa klasifikasi opini pelanggan menggunakan metode Naive Bayes Classifier memiliki akurasi sebesar 85.4% dan error rate sebesar 14.6%. dari hasil tersebut dapat ditarik kesimpulan bahwa metode Naive Bayes Classifier baik dalam mengklasifikasi tweet pelanggan terhadap layanan operasional PT. Pos Indonesia
Item Type: | Article |
---|---|
Subjects: | T Technology > Teknik Informatika Universitas Dian Nuswantoro > Fakultas Ilmu Komputer > Teknik Informatika |
Divisions: | Fakultas Ilmu Komputer |
Depositing User: | Psi Udinus |
Date Deposited: | 13 Dec 2017 16:40 |
Last Modified: | 13 Dec 2017 16:40 |
URI: | http://eprints.dinus.ac.id/id/eprint/23033 |
Actions (login required)
View Item |