IMPLEMENTASI NAIVE BAYES UNTUK ANALISIS SENTIMEN TWEET PELAYANAN TRANSPORTASI PT TRANSJAKARTA

Penulis

  • Ahmad Taufik Aurahman Universitas Budi Luhur

Kata Kunci:

Analisis Sentimen, Transjakarta, Naive Bayes, Kualitas Pelayanan

Abstrak

Transportasi publik, khususnya Transjakarta, memainkan peran penting dalam mobilitas harian penduduk Jakarta, namun sering mendapat kritik terkait ketepatan waktu, kenyamanan, kebersihan, dan keamanan. Penilaian penumpang di media sosial seperti Twitter memberikan gambaran persepsi dan kepuasan terhadap layanan tersebut. Penelitian ini mengembangkan sistem analisis sentimen menggunakan metode Naive Bayes untuk mengevaluasi layanan Transjakarta melalui data Twitter. Sistem ini diharapkan membantu manajemen Transjakarta mengambil langkah strategis untuk meningkatkan kepuasan penumpang dan efisiensi operasional. Kontribusi penelitian ini adalah pengembangan pendekatan yang memanfaatkan data real-time dari media sosial untuk memberikan evaluasi lebih dinamis dan relevan terhadap layanan Transjakarta. Hasil analisis menunjukkan akurasi 51,30%, presisi 51,80%, dan recall 45,26%. Temuan ini memberikan wawasan penting bagi pengelola Transjakarta dalam memperbaiki aspek-aspek kritis layanan, guna meningkatkan kualitas transportasi publik di Jakarta.

Referensi

A. Ligthart, C. Catal, and B. Tekinerdogan, Systematic reviews in sentiment analysis: a tertiary study, vol. 54, no. 7. Springer Netherlands, 2021.

M. Fahmi, A. Puspita, and Y. Yuningsih, “Sentiment Analysis of Online Gojek Transportation Services on Twitter Using the Naïve Bayes Method,” JITK (Jurnal Ilmu Pengetah. dan Teknol. Komputer), vol. 8, no. 2, pp. 84–90, 2023, doi: 10.33480/jitk.v8i2.4004.

H. Zhafran Muflih and F. Noor Hasan, “KLIK: Kajian Ilmiah Informatika dan Komputer Analisis Sentimen Terhadap Pelayanan TransJakarta Berdasarkan Tweets Menggunakan Metode Naïve Bayes Classifier,” Media Online), vol. 4, no. 6, pp. 3044–3052, 2024, doi: 10.30865/klik.v4i6.1927.

Intania Widyaningrum and Mia Kamayani, “Analisis sentimen opini masyarakat terhadap penggunaan layanan maxim menggunakan algoritma naïve bayes,” J. CoSciTech (Computer Sci. Inf. Technol., vol. 4, no. 3, pp. 651–660, 2023, doi: 10.37859/coscitech.v4i3.6194.

A. N. Alfarobby and H. Irawan, “Analisis Sentimen Kepuasan Konsumen Pengguna Transportasi Online Pada Ulasan Google Playstore Menggunakan Indobert Dan Topic Modeling (Studi kasus: Gojek dan Grab),” e-Proceeding Manag., vol. 11, no. 1, p. 72, 2024.

E. Dwianto and M. Sadikin, “Analisis Sentimen Transportasi Online pada Twitter Menggunakan Metode Klasifikasi Naïve Bayes dan Support Vector Machine,” Format J. Ilm. Tek. Inform., vol. 10, no. 1, p. 94, 2021, doi: 10.22441/format.2021.v10.i1.009.

Merinda Lestandy, Abdurrahim Abdurrahim, and Lailis Syafa’ah, “Analisis Sentimen Tweet Vaksin COVID-19 Menggunakan Recurrent Neural Network dan Naïve Bayes,” J. RESTI (Rekayasa Sist. dan Teknol. Informasi), vol. 5, no. 4, pp. 802–808, 2021, doi: 10.29207/resti.v5i4.3308.

Rina Noviana and Isram Rasal, “Penerapan Algoritma Naive Bayes Dan Svm Untuk Analisis Sentimen Boy Band Bts Pada Media Sosial Twitter,” J. Tek. dan Sci., vol. 2, no. 2, pp. 51–60, 2023, doi: 10.56127/jts.v2i2.791.

T. Ridwansyah, “Implementasi Text Mining Terhadap Analisis Sentimen Masyarakat Dunia Di Twitter Terhadap Kota Medan Menggunakan K-Fold Cross Validation Dan Naïve Bayes Classifier,” KLIK Kaji. Ilm. Inform. dan Komput., vol. 2, no. 5, pp. 178–185, 2022, doi: 10.30865/klik.v2i5.362.

E. R. B. Sebayang, Y. H. Chrisnanto, and Melina, “Klasifikasi Data Kesehatan Mental di Industri Teknologi Menggunakan Algoritma Random Forest,” IJESPG J., vol. 1, no. 3, pp. 237–253, 2023.

M. I. Santoso and A. R. Dzikrillah, “Analisis Sentimen Pengguna Terhadap Kinerja Sistem Transportasi Umum Jakarta Menggunakan Algoritma Naive Bayes,” KLIK Kaji. Ilm. Inform. dan Komput., vol. 4, no. 6, pp. 3032–3043, 2024, doi: 10.30865/klik.v4i6.1936.

N. Silalahi, “Analisis Sentimen Peringkat Pengguna Aplikasi Layanan Online Transportasi Melalui Komentar di Twitter,” KETIK J. Inform., vol. 1, no. 1, pp. 5–10, 2023, [Online]. Available: https://jurnal.faatuatua.com/index.php/KETIK.

K. D. Indarwati and H. Februariyanti, “Analisis Sentimen Terhadap Kualitas Pelayanan Aplikasi Gojek Menggunakan Metode Naive Bayes Classifier,” JATISI (Jurnal Tek. Inform. dan Sist. Informasi), vol. 10, no. 1, 2023, doi: 10.35957/jatisi.v10i1.2643.

A. Rifa’I, R. Ardhani, D. Pratama, and F. Fatihanursari, “Analisis Sentimen Terhadap Layanan Aplikasi Grab Indonesia Menggunakan Metode Naïve Bayes,” JATI (Jurnal Mhs. Tek. Inform., vol. 8, no. 1, pp. 303–309, 2024, doi: 10.36040/jati.v8i1.8425.

T. Agustiranti, A. K. Izzati Kurdiana, B. Al Ghiffari, E. Dwi Juniar, and D. Gita Purnama, “Penerapan Naive Bayes Terhadap Sentimen Analisis Media Sosial Twitter Pengguna Kereta Cepat Jakarta-Bandung (Whoosh),” J. Ilmu Komput. dan Sist. Inf., vol. 7, no. 1, pp. 297–305, 2024, doi: 10.55338/jikomsi.v7i1.2946.

Unduhan

Diterbitkan

30-09-2024

Cara Mengutip

Taufik Aurahman, A. (2024). IMPLEMENTASI NAIVE BAYES UNTUK ANALISIS SENTIMEN TWEET PELAYANAN TRANSPORTASI PT TRANSJAKARTA. Prosiding Seminar Nasional Mahasiswa Fakultas Teknologi Informasi (SENAFTI), 3(2), 704–713. Diambil dari https://senafti.budiluhur.ac.id/index.php/senafti/article/view/1457

Terbitan

Vol 3 No 2 (2024): Prosiding SENAFTI Ke-5 September 2024

Bagian

Artificial Intelligence

Lisensi

Hak Cipta (c) 2024 Prosiding Seminar Nasional Mahasiswa Fakultas Teknologi Informasi (SENAFTI)

Creative Commons License

Artikel ini berlisensiCreative Commons Attribution-ShareAlike 4.0 International License.