ANALISIS SENTIMEN PADA PELAYANAN JARINGAN INTERNET INDIHOME DENGAN METODE MULTINOMIAL NAÏVE BAYES MASA PANDEMI COVID-19

Pada saat pandemi Internet sangat dibutuhkan masyarakat karena semua pekerjaan
dilakukan dirumah aja. Salah satu pelayanan jaringan internet di Indonesia adalah
Indihome. Pengguna Indihome pun semakin banyak dengan imbasnya pandemi
covid-19. Dengan semakin bertambahnya pengguna maka, banyak pula yang
berkomentar tentang pelayanan internet di salah satu platform sosial media seperti
Facebook. Penelitian ini bertujuan melakukan analisis sentimen pada komentar
Facebook yang diambil dari fanspage Indihome. Menganalisis sentimen komentar
masyarakat dengan klasifikasi metode Naïve Bayes. Dataset yang diambil
menggunakan aplikasi facepager berjumlah total 854 data yang diambil pada saat
masa pandemi. Kemudian dilabelin manual oleh pakar Bahasa dan dilakukan proses
Text Mining. Sentimen pada dataset mempunyai 3 kelas yaitu Positif, Negatif, dan
Netral. Tools yang digunakan untuk menghitung Naïve Bayes adalah Python.
Mengklasifikasi dengan metode Naïve Bayes di prediksi menggunakan 4 Skenario
dengan total 21 Akurasi. Dari 21 kali percobaan menghasilkan akurasi tertinggi
menggunakan 10 fold iterasi 8 dengan Nilai sebesar 85.8%. Dari hasil uji coba dapat
disimpulkan bahwa rata-rata tingkat akurasi cenderung meningkat dengan
bertambahnya data training.