Analisis Sentimen MyPertamina Menggunakan Klasifikasi Naive Bayes Berseleksi Fitur Genetic Algorithm

Sayyidah, Wardatun (2024) Analisis Sentimen MyPertamina Menggunakan Klasifikasi Naive Bayes Berseleksi Fitur Genetic Algorithm. Skripsi thesis, Universitas Hasanuddin.

Abstract (Abstrak)

PT. Pertamina menciptakan loyalitas program dengan tujuan memfasilitasi transaksi non-tunai melalui aplikasi MyPertamina. Perubahan kebijakan yang mewajibkan pengendara roda empat untuk mendaftar di MyPertamina dan melakukan uji coba yang telah memicu perbincangan di media sosial, khususnya Twitter. Pengklasifikasian ke dalam kelompok positif dan negatif dalam menggunakan aplikasi MyPertamina memungkinkan untuk memahami pandangan publik dengan efektif untuk meningkatkan pelayanan dan pengambilan keputusan yang lebih baik. Penelitian ini bertujuan untuk mengetahui hasil klasifikasi dan kinerja metode klasifikasi pada data opini publik tentang aplikasi MyPertamina. Metode klasifikasi yang digunakan adalah metode Naïve Bayes dengan seleksi fitur Genetic Algorithm. Klasifikasi sentimen mengungkapkan sentimen negatif mendominasi, menunjukkan kritik terhadap aplikasi MyPertamina menghasilkan akurasi 91,67%, presisi 94,44%, dan recall 85%. Dari perhitungan kinerja tersebut, dapat disimpulkan bahwa metode klasifikasi Naïve Bayes dengan seleksi fitur Genetic Algorithm dikategorikan sebagai "excellent classification" menurut metode ROC.

Actions (login required)