Implementasi Naïve Bayes Untuk Klasifikasi Venting Negatif Feelings Terhadap Penyedia Jasa Komunikasi Pada Media Sosial Twitter

Abstract

Kesan masyarakat terhadap suatu penyedia jasa layanan komunikasi dapat dianalisa melalui respon mereka. Salah satu media yang dapat digunakan untuk mendapatkan kesan tersebut adalah media sosial twitter. Seiring dengan perkembangan Internet, saat ini WoM telah berkembang menjadi electronic word-of-mouth. Electronic Word of Mouth (e-WoM) communication merujuk pada pernyataan positif atau negatif dari pelanggan potensial, pelanggan aktual atau mantan pelanggan mengenai suatu produk atau perusahaan via internet. Salah satu motif dalam e-Wom adalah Venting Negative Feelings, yaitu keinginan mengungkapkan ketidakpuasan konsumen terhadap produk atau perusahaan.
 Penelitian ini akan menganalisa percakapan tentang venting negative feelings pada media sosial twitter. Untuk mendapatkan data dari twitter akan mengunakan bahasa R yang telah menyediakan library untuk mengaksesnya. Hasil penelitian ini berupa data motif e-wom Venting Negative Feelings yang dapat digunakan sebagai pendukung keputusan pengguna internet dalam memilih penyedia jasa layanan internet yang baik.

Characteristics of Cryptoasset-Related Crimes and Convergence-Based Law Enforcement Policies

“…One form of manifestation of developing technological developments in the last ten years is cryptoassets, such as Bitcoin, Ethereum, Litecoin, Ripple, Namecoin, Swiftcoin, and many more, all based on blockchain technology. Blockchain is a database technology that distributes and records transactions provided to parties collected in a distributed database (Yulianton et al, 2018). Blockchain technology has undergone several developments to reach at least four current phases, which include (Bhattacharya et al, 2018).…”