Analisis Pre-processing Sentimen terhadap Komentar Layanan Indihome pada Twitter


Achmad Novanto(1*); Dolly Indra(2); Wistiani Astuti(3);

(1) Universitas Muslim Indonesia
(2) Universitas Muslim Indonesia
(3) Universitas Muslim Indonesia
(*) Corresponding Author

  

Abstract


Dalam era globalisasi yang terus berkembang, peran teknologi informasi menjadi krusial dalam mengubah cara manusia berinteraksi dan mengakses informasi. Perusahaan telekomunikasi, seperti PT Telkom Indonesia dengan layanannya, IndiHome, memanfaatkan kemajuan teknologi untuk menyediakan layanan digital berbasis Internet, Telepon Rumah, dan TV Interaktif/IPTV. Meskipun sudah menjangkau seluruh Indonesia, pemahaman mengenai kepuasan pengguna terhadap layanan IndiHome masih perlu diperdalam. Penelitian ini difokuskan pada analisis sentimen pengguna terhadap layanan IndiHome melalui media sosial twitter. twitter menjadi platform yang signifikan dalam mengekspresikan pandangan, kritik, dan kepuasan pengguna. Pembatasan karakter dalam setiap cuitan memunculkan gaya bahasa baru, yang memicu kreativitas pengguna. Meski demikian, menganalisis sentimen dari tweet memiliki tantangan tersendiri, terutama karena penggunaan kata-kata non-baku dan bahasa informal. Oleh karena itu, pentingnya preprocessing data dalam analisis sentimen menjadi fokus utama penelitian ini. Langkah awal dalam penelitian ini bertujuan untuk meningkatkan keberhasilan klasifikasi sentimen dengan membersihkan dan normalisasi data tweet. Hasil penelitian diharapkan dapat memberikan wawasan yang lebih akurat mengenai respons pengguna terhadap layanan IndiHome. Melalui langkah-langkah preprocessing yang dilibatkan, penelitian ini menyimpulkan bahwa data yang telah dipersiapkan menjadi lebih siap untuk tahap analisis sentimen. Dengan demikian, analisis sentimen dapat memberikan hasil yang lebih relevan dan akurat, membuka peluang untuk mengambil langkah-langkah strategis terkait dengan polarisasi sentimen yang teridentifikasi.

Keywords


Analisis Sentimen;Indihome;Twitter;Preprocessing

  
     

Article Metrics

Abstract view: 38 times
     

Digital Object Identifier

doi  https://doi.org/10.33096/busiti.v5i1.2066
  

Cite

Refbacks

  • There are currently no refbacks.


Copyright (c) 2024 Buletin Sistem Informasi dan Teknologi Islam (BUSITI)

Creative Commons License
This work is licensed under a Creative Commons Attribution-ShareAlike 4.0 International License.