ANALISIS SENTIMEN PADA AKUN TWITTER BNI CUSTOMER CARE
MENGGUNAKAN METODE NAÃVE BAYES CLASSIFIER (NBC)
Total View This Week12
Total View This Week12
Institusion
STMIK Akakom
Author
- 165410042, Awaluddin
Subject
Analisis Sistem
Datestamp
2021-11-24 02:25:46
Abstract :
BNI sebagai salah satu Bank BUMN mempunyai akun twitter yaitu BNICustomerCare yang khusus melayani keluhan, memberikan solusi kepada nasabah dan memberikan informasi terkait dengan pelayanan Bank Negara Indonesia (BNI). Sehingga pada akun twitter BNI terdapat banyak komentar atau masukan terkait pelayanan BNI yang dapat di analysis setimen, apakah sentimen pelayanan yang diberikan BNI terhadap nasabahnya bernilai positif, netral atau negatif. Karena banyaknya keluhan atau komentar yang ada twitter Bank BNI yang tidak dapat di klasifikasi sentimen-nya satu persatu secara manual dikarenakan akan memakan waktu yang sangat lama, maka dapat dibuat sebuah sistem yang mampu menganalisis dan mengklasifikasi sebuah kalimat keluhan nasabah secara otomatis menggunakan teknologi ML (Mechine Learning). Ada beberapa metode yang biasa digunakan dalam ML untuk mengklasfikasi sebuah kalimat atau teks salah satunya adalah Naive Bayes Classifier (NBC). Metode ini membantu untuk mengukur akurasi test dari klasifikasi sentimen yang sudah ditentukan sebelumnya pada sistem ML yang di buat berbasis web. Pada sistem yang dibuat ini tidak hanya menentukan senitmen dari setiap keluhan nasabah, tetapi juga memberikan info grafik Word Cloud atau kata-kata yang sering di keluhkan oleh nasabah pada akun twitter BNI. Kata kunci : Analisis Sentimen. Naive Bayes Classifier. Python Language Programming.
BNI sebagai salah satu Bank BUMN mempunyai akun twitter yaitu BNICustomerCare yang khusus melayani keluhan, memberikan solusi kepada nasabah dan memberikan informasi terkait dengan pelayanan Bank Negara Indonesia (BNI). Sehingga pada akun twitter BNI terdapat banyak komentar atau masukan terkait pelayanan BNI yang dapat di analysis setimen, apakah sentimen pelayanan yang diberikan BNI terhadap nasabahnya bernilai positif, netral atau negatif. Karena banyaknya keluhan atau komentar yang ada twitter Bank BNI yang tidak dapat di klasifikasi sentimen-nya satu persatu secara manual dikarenakan akan memakan waktu yang sangat lama, maka dapat dibuat sebuah sistem yang mampu menganalisis dan mengklasifikasi sebuah kalimat keluhan nasabah secara otomatis menggunakan teknologi ML (Mechine Learning). Ada beberapa metode yang biasa digunakan dalam ML untuk mengklasfikasi sebuah kalimat atau teks salah satunya adalah Naive Bayes Classifier (NBC). Metode ini membantu untuk mengukur akurasi test dari klasifikasi sentimen yang sudah ditentukan sebelumnya pada sistem ML yang di buat berbasis web. Pada sistem yang dibuat ini tidak hanya menentukan senitmen dari setiap keluhan nasabah, tetapi juga memberikan info grafik Word Cloud atau kata-kata yang sering di keluhkan oleh nasabah pada akun twitter BNI. Kata kunci : Analisis Sentimen. Naive Bayes Classifier. Python Language Programming.
File :
1_165410042_HALAMAN_DEPAN - Awal uddin.pdf
2_165410042_BAB_I - Awal uddin.pdf
3_165410042_BAB_II - Awal uddin.pdf
4_165410042_BAB_III - Awal uddin.pdf
5_165410042_BAB_IV - Awal uddin.pdf
6_165410042_BAB_V - Awal uddin.pdf
7_165410042_DAFTAR_PUSTAKA - Awal uddin.pdf
8_165410042_CARA_MENJALANKAN_PROGRAM - Awal uddin.pdf
9_165410042_LISTING_PROGRAM - Awal uddin.pdf
SURAT KETERANGAN PERSETUJUAN PUBLIKASI - Awal uddin.pdf
Download
book
BibTex
Latex, Jabref
cloud_download
Original Resource
url resource Institution
