Nuari, Ilham Fajar (2022) ANALISIS SENTIMEN TERHADAP TINGKAT KEPUASAN PENGGUNA LAYANAN INDIHOME PADA TWITTER MENGGUNAKAN ALGORITMA SUPPORT VECTOR MACHINE. Diploma thesis, Universitas Pembangunan Nasional "Veteran" Yogyakarta.
Text
1.SKRIPSI FULL_ILHAM FAJAR NUARI_123150095_IF.pdf Restricted to Repository staff only Download (3MB) |
|
Text
1.SKRIPSI FULL_ILHAM FAJAR NUARI_123150095_IF.pdf Restricted to Repository staff only Download (3MB) |
|
Text
2.COVER.pdf Download (158kB) |
|
Text
3.HALAMAN PENGESAHAN PEMBIMBING.pdf Download (432kB) |
|
Text
4.HALAMAN PENGESAHAN PENGUJI.pdf Download (447kB) |
|
Text
5.ABSTRAK.pdf Download (34kB) |
|
Text
6.DAFTAR ISI.pdf Download (72kB) |
Abstract
PT.Telekomunikasi Indonesia, Tbk selaku penyedia layanan IndiHome dengan
menggabungkan beberapa layanan menjadi satu, saat ini memiliki promosi layanan menarik
yang mampu menarik banyak konsumen. Mulai banyaknya jumlah pengguna membuat
PT.Telekomunikasi Indonesia, Tbk menyediakan layanan berupa feedback penilaian
terhadap produk IndiHome. Indihome adalah salah satu produk layanan intenet terbaru dari
PT. Telkom. Pengguna Indihome sampai saat ini mencapai 300 ribu pengguna. Banyaknya
jumlah pengguna Indihome yang akan semakin bertambah, membuat PT. Telkom ingin
menyediakan layanan berupa feedback penilaian produk Indihome agar dapat mengetahui
respon dari konsumen terhadap produk Indihome. Sentimen publik bisa dijadikan sebagai
indikator untuk melihat apakah layanan Indihome mendapat respon positif, negatif atau
netral. Banyak konsumen yang membahas tentang Indihome di media sosial khususnya
twitter, baik dari kualitas layanan internet yang bagus ataupun sebaliknya (Herdiawan,
2016). Namun sayangnya media sosial tidak mampu memberikan informasi kepuasan
pelanggan terhadap suatu produk sehingga diperlukan sebuah analisis yang menghasilkan
informasi sentimen pasar terhadap suatu produk. Oleh karena itu diperlukan sebuah analisis
kepuasan pelanggan terhadap suatu layanan atau produk. Salah satu metode yang dapat
digunakan yaitu Support Vector Machine (SVM). Hasil dari pengujian menggunakan
confusion matrix mendapatkan hasil akurasi sebesar 78.9%, error rate sebesar 21,1%,
presisi sebesar 86%, dan recall sebesar 63%.
Kata kunci: Analisis Sentimen; Indihome; TF.IDF; Support Vector Machine; Confusion
Matrix;
Item Type: | Thesis (Diploma) |
---|---|
Uncontrolled Keywords: | Analisis Sentimen; Indihome; TF.IDF; Support Vector Machine; Confusion Matrix; |
Subjects: | Q Science > Q Science (General) |
Divisions: | Faculty of Engineering, Science and Mathematics > School of Engineering Sciences |
Depositing User: | Eny Suparny |
Date Deposited: | 14 Dec 2022 08:16 |
Last Modified: | 14 Dec 2022 08:16 |
URI: | http://eprints.upnyk.ac.id/id/eprint/31907 |
Actions (login required)
View Item |