Analisis Sentimen Dompet Elektronik Pada Twitter Menggunakan Metode Naïve Bayes Classifier

Abstract

Twitter selain sebagai media sosial untuk berinteraksi dengan teman di dunia maya ternyata juga bisa menjadi suatu media untuk melakukan penelitian. Banyak peneliti menjadikan twitter sebagai wadah untuk melakukan penelitian baik berupa Social Network Analysis ataupun Analisis Sentimen. Dompet elektronik merupakan salah satu hasil perkembangan teknologi bidang transaksi online. Kompleksitas kegiatan masyarakat membuat mereka mencari suatu media pembayaran yang cepat dan aman. Perekembangan Dompet Elektronik di Indonesia bisa dibilang sangat pesat, karena semakin banyaknya masyarakat yang menggunakan dompet elektronik seperti Dana, OVO dan Go-Pay. Banyaknya tawaran keuntungan menjadi nilai lebih bagi masyarakat untuk menggunakan Dompet Elektronik tersebut. Penelitian ini bertujuan untuk menganalisa tanggapan masyarakat atas hadirnya berbagai aplikasi dompet elektronik di Indonesia dengan mengklasifikasikannya kedalam tiga kelas yakni positif, negatif dan netral dengan menggunakan metode Naïve Bayes dan menggunakan perangkat lunak Rapidminer untuk menganalisisa suatu sentiment ataupun sejenisnya dengan melewati suatu proses preprocessing. Data diperoleh secara langsung dari situs microblogging Twitter dengan hashtag pencarian #GoPay, #OVO dan #DANA, dari data tersebut, diambil 100 data dengan rincian 70 data latih dan 30 data uji. Hasil dari penelitian ini menunjukkan bahwa analisis sentimen pada dompet elektronik GoPay lebih banyak dinilai positif oleh pengguna twitter yaitu sebesar 46,67% diikuti oleh Dana sebesar 37,50% dan OVO sebesar 16,67%. Dompet elektronik OVO memiliki nilai negatif yang lebih tinggi yaitu sebesar 63,33% diikuti oleh GoPay sebesar 53,33% dan Dana sebesar 30,00%. Penelitian ini memberikan bukti empiris dan merekomendasikan kepada masyarakat untuk lebih menggunakan GoPay kegiatan jual beli dikehidupan sehari-hari.

Sentiment Analysis of Online Gojek Transportation Services on Twitter Using the Naïve Bayes Method

“…The population can be interpreted as a generalization area consisting of: objects/subjects that have certain qualities and characteristics determined by the researcher to be studied and then conclusions drawn [11] Population as a whole group, people, events or things that are interesting for researchers to study [11].…”

“…The sample is a number of examples from a population that has the same characteristics as the population and is directly the target of research [11].…”

Analisis Sentimen Mengenai Gangguan Bipolar Pada Twitter Menggunakan Algoritma Naïve Bayes

“…Setelah tweet berhasil diambil maka selanjutnya akan dilakukan proses data mining (text mining) dan data akan diuji keakurasiannya menggunakan Confusion Matrix. Penelitian-penelitian terdahulu yang membahas tentang analisis sentimen dijelaskan sebagai berikut: Pertama, penelitian yang membahas mengenai analisis sentimen dompet elektronik meliputi GoPay, OVO, dan DANA pada media sosial twitter menggunakan metode Naïve Bayes Classifier yang bertujuan memberikan rekomendasi kepada masyarakat aplikasi dompet mana yang tepat untuk digunakan dalam kegiatan jual beli dikehidupan sehari-hari [3], [4]. Kedua, Penelitian ini akan membahas mengenai bentuk tanggapan masyarakat terkait dengan obesitas yang diambil dari setiap tweet dengan bertujuan untuk memperluas pemahan mengenai literasi kesehatan melalui media sosial terkait obesitas melewati media sosial dalam meningkatkan pemahan dan kemampuan mempercayai informasi kesehatan guna mempertahankan sentiment positif yang ada [5].…”

Analisis Sentimen Pengguna Twitter Terhadap Rokok Elektrik (Vape) Di Indonesia Menggunakan Metode Naïve Bayes

“…Tahap ketiga tokenizng merupakan proses untuk memisahkan data teks menjadi beberapa token. Tokenizing secara garis besar memecah sekumpulan karakter dalam suatu teks menjadi suatu kata [10]. Tahap keempat stopword, didefinisikan sebagai term yang tidak berhubungan (irrelevant) dengan subyek utama dari database meskipun kata tersebut sering kali hadir di dalam dokumen [8].…”