Analisis Sentimen Jasa Ekspedisi Pengiriman Barang Menggunakan Metode Naive Bayes

Authors

  • Agnes Febrianti Matondang Universitas Islam Negeri Sumatera Utara
  • Sajaratud Dur Universitas Islam Negeri Sumatera Utara
  • Hendra Cipta Universitas Islam Negeri Sumatera Utara

DOI:

https://doi.org/10.30605/proximal.v7i1.3653

Keywords:

Setimen Analysis, Naive Bayes Classification, Rapidminer

Abstract

Based on the comment data that has been collected through data provided by the Nugraha Eka Courier route regarding serivce to customers, a sentiment analysis will e carried out to determine positive and negative comments. The collected data is divided to be used as training data and testing data for the classification process which is supported by the rapidminer application. The method used for clarification in this study is the Naïve Bayes method. This study aims to get the value of service accuracy based on comments given by the community. The results showed that the naïve bayes method was able to classify the comments that had been collected by getting an accuracy value for positive comments of 82,25% for negative comments getting an accuracy value of 17,75%. It is avident that the proposed method can be used to classify the services of the Nugraha Eka courier (JNE) line through the comments that have been collected.

Downloads

Download data is not yet available.

References

Amirullah, A.Z., Anas, A.S., dan Hidayat, M.A.J. 2020. Analisis sentimen movie review menggunakan naïve bayes classifier dengan seleksi fitur chi square.Jurnal bite. 2(1): 40-44

Anggita, S.D dan ikmah. 2021. Komparasi algoritma klasifikasi berbasis particle swarm optimization pada analisis sentimen ekspedisi barang.Jurnal resti. 4(2): 362-369

Annur Haditsah. 2018. Klasifikasi masyarakat miskin menggunakan metode naïve bayes. Jurnal ilmiah. 10(2): 160-165

Astari, A.J., Divayana, D.E.H., dan Indrawan, G. 2020. Analisis sentimen dokumen twitter mengenai dampak virus corona menggunakan metode naïve bayes classifier. Jurnal sistem dan informatika(JSI). 22-29

Buani, Duwi Cahya Putri. 2016.Optimasi Algoritma naïve bayes dengan menggunakan algoritma genetika untuk prediksi kesuburan (Fertility). Evolusi 4(1): 54–63.

Budiman, E.A dan Widjaja, A. 2020.Analisis Pengaruh Teks Preprocessing Terhadap Deteksi Plagiarisme Pada Dokumen Tugas Akhir.Jurnal Teknik Informatika dan Sistem Informasi. 6(2): 475-488

Duli, Nikolaus. 2019. Metodologi Penelitian Kuantitatif Beberapa Konsep Dasar Untuk Penulisan Skripsi dan Analisis Data dengan SPPS. Yogyakarta: DEEPUBLISH

Fadlan, C., Ningsih, S., dan Windarto, A.P. 2018.Penerapan metode naïve bayes dalam klasifikasi kelayakan keluarga penerima beras rastra.Jutim. 3(1): 1-8

Feldman, R., Sanger, J., 2007, The Text Mining Handbook: Advanced Approaches in Analyzing Unstructured Data. Cambridge University Press, New York.

Fridiyanto. 2019. Paradigma Wahdatul ‘Ulum Universitas Islam Negeri Sumatera Utara Sebuah Upaya Filosofis Menghadapi Era Disrupsi. Jurnal Analytica Islamica. 21(2): 149-155

Indraloka, D.S., Santosa, B., 2017. Penerapan Text Mining untuk Melakukan Clustering Data Tweet Shopee Indonesia. Jurnal Sains dan Seni Pomits 6 (2), A-51-A56.

Jumeilah, Fithri Silva. 2018. Klasifikasi opini masyarakat terhadap jasa ekspedisi JNE dengan naïve bayes.Jurnal sistem informasi. 92-98

Mesran., Sulaiman, O.K., Wijoyo, H., Putra, S.H., Watrianthos, R., Reflina., Mardiana, R., Megasari, G., dan Indarto, S.L. 2020. Merdeka kreatif di era pandemi covid-19. Medan: Green press(STMIK Budi Darma)

Mulia, Victor Marudut. 2018. Sistem pendukung keputusan penentuan insentif bulanan pegawai dengan menggunakan metode naïve bayes.Jurnal estimasi. 7(2): 89-94

Mustika, Ardilla, Y., Manuhutu, A., dan Ahmad, N. 2021. Data mining dan aplikasinya. Bandung: Widina Bhakti Persada Bandung.

Nugraha Bagja. 2020. Metode klasifikasi analisis sentimen pada media sosial. Jurnal informatika. 9(2): 119-123

Nugraha, F.A., Harani,N.H., dan Habibi,R. 2020. Analisis sentimen terhadap pembatasan sosial menggunakan deep elearning.Bandung: Kreatif Industri Nusantara

Nurjanah, W.E., Perdana, R.S., dan Fauzi, M.A. 2017. Analisis sentimen terhadap tayangan televisi berdasarkan opini masyarakat pada media sosial twitter menggunakan metode K-Nearest Neighbor dan Pembobotan jumlah retweet.Jurnal pengembangan teknologi informasi dan ilmu komputer. 1(2): 1750-1757

Raksanagara, R., Chirisnanto, Y.H., dan Hadiana, A.I. 2016.Analisis sentiment jasa expedisi pengiriman barang menggunakan metode naïve bayes. 19-24

Nofitri, R., dan Irawati, N. 2019. Analisis data hasil keuntungan menggunakan software rapidminer. JURTEKSI(Jurnal teknologi dan sistem informasi). 5(2): 199-204

Rokhman, Fathur dan Surahmat.2020.Linguistik Disruptif. Jakarta Timur: PT Bumi Aksara.

Sidiq, Y.N.S., Fathonah, N.S., dan Riza, N. 2020. Metode klasifikasi menentukan kenaikan level UKM Bandung Timur dengan algoritma naïve bayes pada system juragan berbasis komunitas. Bandung: Kreatif Industri Nusantara

Suryani, P.S.M., Linawati., dan Saputra, K.O. 2019. Pengguna metode naïve bayes classifier pada analisis sentiment facebook berbahasa Indonesia.Jurnal ilmiah teknologi eklektro. 18(1): 145-148

Zubair, A dan Muksin, M. 2018. Penerapan metode naïve bayes untuk klasifikasi status giji (studi kasus di klinik Bromo Malang). 1204-1208

Downloads

Published

2024-05-06

How to Cite

Matondang, A. F., Dur, S., & Cipta, H. (2024). Analisis Sentimen Jasa Ekspedisi Pengiriman Barang Menggunakan Metode Naive Bayes. Proximal: Jurnal Penelitian Matematika Dan Pendidikan Matematika, 7(1), 377–386. https://doi.org/10.30605/proximal.v7i1.3653