Multi-Aspect Sentiment Analysis pada Jasa Layanan Transportasi Online Menggunakan Metode Maximum Entropy (Studi Kasus: Go-Jek dan Grab)

ANNISA OCTAVIANA SARI

Informasi Umum

Kode

19.04.3458

Klasifikasi

006.312 - Data mining

Jenis

Karya Ilmiah - Skripsi (S1) - Reference

Subjek

Text Mining

Dilihat

49 kali

Informasi Lainnya

Abstraksi

Meningkatnya pengguna internet di Indonesia berbanding lurus dengan meningkatnya penggunaan aplikasi berbasis online seperti Go-Jek dan Grab oleh pelanggan. Sebagian pelanggan menyampaikan opini melalui media sosial Twitter. Opini dari pelanggan tersebut dapat dimanfaatkan untuk keperluan evaluasi perusahaan. Namun banyaknya opini dari pelanggan membuat perusahaan sulit untuk mendefinisikan aspek kategori dari opini tersebut. Oleh karena itu, pada penelitian ini melakukan analisis sentimen berbasis multi-aspect yang berpedoman pada Standar Internasional CSI dengan tujuh aspek yaitu availability, accessibility, information, time, customer service, comfort, dan safety yang ditujukan untuk membantu perusahaan dalam menentukan aspek yang memerlukan perhatian lebih. Untuk menyelesaikan masalah tersebut maka solusinya dengan melakukan analisis sentimen dengan menggunakan metode Maximum Entropy dan ekstraksi fitur N-Gram. Multi-aspect pada penelitian ini menghasilkan akurasi aspek availability sebesar 91.69%, accessibility sebesar 91.81%, information sebesar 88.49%, time sebesar 92.66%, customer service sebesar 89.29%, comfort sebesar 88.29%, dan safety sebesar 83.08%.