Volume 5, Nomor 2, Juli - Desember 2023 p-ISSN: 2656-8918 e-ISSN: 2684-8317 DOI: https://doi.org/10.31539/jomb.v5i2.8301

## ANALISIS SENTIMENT REVIEW KEPUASAN PENGGUNA WI-FI FIRST MEDIA DI TWITTER
March Vircan Karuna 1 , Hendra Mayatopani 2
Universitas Pradita 1,2
march.vircan@student.pradita.ac.id 1

## ABSTRAK
Teknologi  pada  era  sekarang  ini  sudah  sangat  berkembang  di  lingkungan  Masyarakat. Internet  yang  membantu  Masyarakat  dalam  mencari  informasi  ataupun  berkomunikasi dengan satu sama lain. Terdapat salah satu provider internet yang menyediakan layanan internet  yaitu  “First  Media”.  Provider  ini  juga  memilki  akun  layanan  pada Twitter dengan  nama @FirstMediaCares yang  bertujuan  untuk  memberikan feedback dari pelanggan  yang  menggunakan  layanan  pada  provider  tersebut.  Sehingga  tujuan  pada penelitian  ini  adalah  untuk  dapat  menganalisa  sentiment  pada feedback ataupun  tweet yang diberikan oleh pelanggan atau konsumen. Terdapat 845 data yang ditarik dari akun tersebut  pada  bulan  Agustus  sampai  September.  Kemudian  diolah  kembali  yang kemudian  menjadi  310  data  valid  yang  dapat  digunakan  untuk  dianalisis.  Algoritma yang digunakan yaitu Naïve Bayes, yang merupakan salah satu metode klasifikasi yang dapat menentukan probabilitas dengan berdasarkan pengamalan pada masa lampau.
Kata Kunci: Kepuasan Pengguna, Sentiment Review, Wi-Fi First Media

## ABSTRACT
Technology  in  the  current  era  has  developed  greatly  in  society.  The  internet  helps people  search  for  information  or  communicate  with  each  other.  There  is  one  internet provider that provides internet services, namely "First Media". This provider also has a service  account  on  Twitter  with  the  name  @FirstMediaCares  which  aims  to  provide feedback from customers who use services at this provider. So the aim of this research is  to  be  able  to  analyze  sentiment  in  feedback  or  tweets  provided  by  customers  or consumers.  There  was  845  data  pulled  from  the  account  from  August  to  September. Then it is processed again to become 310 valid data that can be used for analysis. The algorithm  used  is  Naïve  Bayes,  which  is  a  classification  method  that  can  determine probability based on past experience.
Keywords: User Satisfaction, Review Sentiment, Wi-Fi First Media

## PENDAHULUAN
Perkembangan teknologi Internet saat ini telah memberikan dampak transformatif pada  beberapa  bidang  kehidupan  manusia,  seperti  pendidikan,  perdagangan, pemerintahan,  dan  media  social  (Darwis  et  al.,  n.d.).  Internet  merupakan  hasil kompleksitas  dan  kemajuan  ilmu  pengetahuan  dan  teknologi  buatan.  Internet  adalah singkatan  dari  Network  Connection  yang  dalam  bahasa  Indonesia  berarti  rangkaian komputer yang terhubung dalam banyak jaringan (Susana & Suarna, 2022). Pengertian Internet secara harfiah adalah kumpulan komputer di seluruh dunia  yang terhubung ke dalam  sebuah  jaringan.  Internet  bisa  dianalogikan  sebagai  perpustakaan  besar  yang
memuat beragam macam informasi yang dibutuhkan Masyarakat. Dalam Kamus Besar Bahasa  Indonesia  (KBBI),  internet  adalah  jaringan  komunikasi  elektronik  yang menghubungkan jaringan komputer dengan fasilitas komputer di seluruh dunia. Jaringan ini tersusun dan terorganisir melalui telepon atau satelit. Sementara itu, menurut tokoh dan  pakar  di  bidang  teknologi  informasi  Onno  W.  Purbo,  Internet  merupakan  media yang  memungkinkan  terjadinya  komunikasi  efektif  dengan  menghubungkan  perangkat dengan  berbagai  aplikasi  (Apriyanti  et  al.,  2022).  Internet  berisi  berbagai  informasi dalam  bentuk  teks,  musik,  video,  dll.  dapat  diakses  melalui World  Wide  Web [6]. Masyarakat  dapat  mengakses  Internet dengan mengirimkan data menggunakan standar Internet Protocol atau yang dikenal dengan IP [6]. Menurut Tirto, informasi yang dapat diakses melalui internet sangat lengkap dan kaya (Vinka et al., 2021).
Dengan  berkembangnya  internet,  banyak  sekali  provider  yang  bermunculan  dan menawarkan  layanan  –  layanan  yang  mereka  berikan  untuk  dapat  mengakses  internet. Layanan  –  layanan  ini  berbentuk  Wi-Fi  sebagai  protokolnya  dan  tetap  menggunakan internet  sebagai  layanannya.  Internet  inilah  yang  bekerja  pada  akhirnya  untuk  dapat menyambungkan  dari  perangkat  satu  ke  perangkat  lainnya.  Seperti  yang  kita  ketahui, internet  inilah  yang  dapat  kita  akses  untuk  mendapatkan  suatu  informasi  dari  jaringan sosial yang sudah tersebar secara luas. Pengguna sangat terbantu dengan adanya layanan yang sudah ada sekarang dan menyebar luas.
Sudah  banyak  layanan  provider  yang  menawarkan  layanannya,  namun  salah satunya adalah “First Media”  yang merupakan salah satu layanan provider  yang dapat memberikan  penggunanya  layanan  untuk  mengakses  internet.  Bukan  hanya  layanan internet yang dapat mengakses informasi seperti biasanya saja, namun layanan ini juga dapat  disambungkan  ke  TV  dan  dapat  mengakses  channel  luar  negara.  “First  Media” menawarkan  layanan  yang  dapat  digunakan  oleh  pengguna  untuk  dapat  mengakses internet  yang  tentunya  dengan  bayaran  perbulan  sesuai  dengan  paket  yang  sudah diambil  atau  disepakati  pada  awal  pembelian  paket  layanan  internet.  Budiyanto menjelaskan  bahwa  diantara  faktor-faktor  yang  mempengaruhi  perilaku  pembelian konsumen  masih  ada  dua  faktor  penting:  harga  dan  kualitas  layanan.  Sebagaimana disebutkan  Qomariah,  faktor-faktor  yang  mempengaruhi  kepuasan  pelanggan  adalah pelayanan,  kepercayaan,  nilai,  harga,  merek,  atribut,  promosi,  dll  (Nurul  Idzni  et  al., 2021). Di era sekarang ini, perkembangan internet dan jejaring sosial berkembang pesat, memberikan  berbagai  informasi  tentang  pandangan  orang  lain.  Media  Sosial  Twitter merupakan  salah  satu  sarana  koneksi  yang  diminati  semua  orang  di  dunia.  Hal  ini terlihat dari peningkatan jumlah pengguna Twitter terdaftar di seluruh dunia, termasuk Indonesia (Darwis et al., n.d.). Twitter adalah layanan media sosial dan mikroblog yang memungkinkan  pengguna  mengirim  pesan  secara  real  time.  Pesan  ini  sering  disebut tweet.  Tweet  adalah  pesan  singkat  yang  panjangnya  dibatasi  hingga  140  karakter. Menurut Agarwel, karena terbatasnya jumlah karakter  yang dapat ditulis, sebuah tweet sering  kali  mengandung  singkatan,  bahasa  gaul,  atau  kesalahan  produksi.  (Hasan Badjrie et al., n.d.).
Data  mining  adalah  istilah  yang  digunakan  untuk  menemukan  pengetahuan tersembunyi  di  database.  Penambangan  data  adalah  proses  semi-otomatis  yang menggunakan teknik statistik, matematika, kecerdasan buatan, dan pembelajaran mesin untuk  mengekstrak  dan  mengidentifikasi  informasi  pengetahuan  berharga  dan  berguna yang  disimpan  dalam  database  besar.  Data  mining  berkaitan  dengan  bidang  keilmuan lainnya,  seperti  sistem  basis  data,  penyimpanan  data,  statistika,  pembelajaran  mesin, pengambilan  informasi,  dan  komputasi  tingkat  tinggi.  Selain  itu,  data  mining  juga
didukung oleh disiplin ilmu lain seperti jaringan syaraf tiruan, pengenalan pola, analisis data spasial, database gambar dan sinyal. Data dapat disimpan dalam database, gudang data, atau tempat penyimpanan informasi lainnya (Susana & Suarna, 2022). Rapidminer adalah  platform  perangkat  lunak  yang  dikembangkan  oleh  perusahaan  dengan  nama yang  sama,  menyediakan  lingkungan  terintegrasi  untuk  pembelajaran  mesin, pembelajaran mendalam, penambangan teks, dan analisis prediktif. Ini digunakan untuk aplikasi  komersial  serta  penelitian,  pendidikan,  pelatihan,  pembuatan  prototipe  cepat, dan  pengembangan  aplikasi,  dan  mendukung  semua  tahap  proses  pembelajaran  mesin, termasuk  persiapan  data,  memvisualisasikan  hasil,  memvalidasi,  dan  mengoptimalkan (Susana & Suarna, 2022).

## METODE PENELITIAN
Metode  yang  digunakan  yaitu  dengan  algoritma  Naïve  Bayes  yang  kemudian  di analisis dengan menggunkaan software atau aplikasi berupa Rapidminer yang dilakukan dengan  pengklasifikasian  pada  data  yang  sudah  dicrawler  atau  diambil  dengan  cara mengcrawl data yang ada pada Twitter. Naïve Bayes adalah metode pembelajaran mesin yang menggunakan perhitungan probabilitas (Susana & Suarna, 2022). Algoritma Naïve Bayes merupakan algoritma klasifikasi yang banyak digunakan dalam Data Mining atau Text  Mining.  Algoritma  Naive  Bayes  berdasarkan  teorema  Bayes  bahwa  semua kegiatan  memberikan  sebuah  kontribusi  yang  sama  penting  atau  saling  bebas  pada pemilihan kelas tertentu (Darwis et al., n.d.). Web crawler atau web spider bertanggung jawab  untuk  merayapi  semua  informasi  di  sebuah  situs  web.  Penambangan  akan mengekstrak  semua  data  dari  situs  web,  termasuk  elemen  situs  web  seperti  metadata, kata  kunci,  dan  lain-lain.  Web  crawler  akan  mengunjungi  URL  dalam  daftar, mengidentifikasi  hyperlink  apa  pun  di  laman,  dan  menambahkannya  ke  daftar  URL yang akan dikunjungi, yang disebut crawl frontier (Hasan Badjrie et al., n.d.).
Seperti  yang  dijelaskan  oleh  Saputra,  teks  mining  merupakan  bidang  ilmu  yang sedang  berkembang  dalam  mengolah  data  teks  menjadi  sebuah  informasi  bermakna, dengan  penerapan  teks  analytics.  Berdasarkan  penjelasan  Angga  Kurniawan,  analisis sentiment  merupakan  proses  dalam  memahami,  melakukan  ekstrak  pada  data  berbasis teks, proses yang dilakuan untuk mendapatkan sebuah informasi yang terdapat pada teks (Purba  &  Rizki  Padya,  2023).  Salah  satu  metode  klasifikasi  untuk  menentukan gambaran persepsi masyarakat di dalam Text Mining adalah metode Naïve Bayes yang sering  disebut  dengan  Naive  Bayes  Classifier  (Darwis  et  al.,  n.d.).  Klasifikasi  adalah fitur  penambangan  data  yang  membuat  model  untuk  memprediksi  kelas  atau  kategori objek  dalam  database.  Klasifikasi  merupakan  suatu  proses  yang  terdiri  dari  dua  tahap, yaitu  tahap  pembelajaran  dan  tahap  klasifikasi.  Pada  tahap  pelatihan,  algoritma klasifikasi  membangun  model  klasifikasi  dengan  menganalisis  data  pelatihan. Kemudian  pada  tahap  klasifikasi,  model  yang  dihasilkan  digunakan  untuk  melakukan klasifikasi. Klasifikasi adalah proses menemukan sekumpulan pola yang menggambarkan  dan  membedakan  kelas-kelas  data  dengan  tujuan  agar  pola-pola tersebut  dapat  digunakan  untuk  memprediksi  kelas  suatu  objek  yang  kelasnya  tidak diketahui (Susana & Suarna, 2022).
Analisis  Sentimen  adalah  salah  satu  cabang  sebuah  penelitian  text  mining,  yang berkaitan  dengan  bidang  yang  lebih  luas  seperti  pengolahan  data  kegiatan  tertentu (Darwis  et  al.,  n.d.).  Analisis  sentiment  ini  dilakukan  untuk  menganalisa  teks  digital agar  dapat  mengetahui  atau  menentukan  nada  emosional  pada  pesan  yang  ada  berupa positif  ataupun  negatif.  Analisis  sentimen  merupakan  metode  pengumpulan  opini
masyarakat  melalui  jejaring  sosial  dengan  fungsi  sosial  dan  topik  yang  berubah-ubah. Analisis  sentimen  menangkap  opini  publik  mengenai  topik,  produk,  atau  layanan tertentu  dengan  teks  tanpa  naskah.  Tujuan  dari  analisis  sentimen  adalah  untuk mengidentifikasi pendapat masyarakat secara positif atau negatif, yang dapat digunakan untuk  mengambil  keputusan  (Dwiki  et  al.,  2021).  Jejarng  sosial  yang  biasa  digunakan untuk  melakukan  analisis  sentiment  yaitu  Twitter  dengan  tujuan  mendapatkan  dan menentukan  persepsi  publik.  Proses  penelitian  dapat  mencakup  teks  penelitian,  forum, tweet atau blog, dan data pra-pemrosesan  yang mencakup proses tokenisasi, stopword, penghapusan,  stemming,  identifikasi  sentimen,  dan  klasifikasi  sentimen  (Samsir  et  al., 2021).
Gambar 1. Tahapan Penelitian
Untuk tahapan penelitian yang dilakukan dalam analisis sentiment dengan melalui beberapa  tahap  diantaranya  Tahapan  pertama  melakukan  identifikasi  masalah  pada topik  yang  akan  dibahas  yaitu  kepuasan  pelanggan  wifi  Firstmedia  dengan  melalui media  Twitter  atau  X.  Dilakukan  untuk  mendapatkan  informasi  dari  Masyarakat  yang menggunakan  provider  tersebut  sebagai  layanan  internet  wifi.  Tahapan  kedua  yang bertujuan  untuk  mengetahui  respon  dari  Masyarakat  terhadap  layanan  wifi  yang diberikan  oleh  Firstmedia,  yang  berdasarkan  dengan  opini  positif  ataupun  negatif. Tahapan  ketiga  yaitu  melakukan  pengumpulan  data,  yang  dilakukan  dengan menggunakan  web  crawler.  Web  crawler  ini  digunakan  untuk  mendapatkan  informasi yang  dicari  dengan  menggunakan  keyword  tertentu.  Dengan  mencari  informasi  dari akun utama firstmedia yaitu @FirstMediaCares didapatkan reviews ataupun pengaduan dari  para  pelanggan  yang  dapat  digunakan  sebagai  data  yang  akan  diolah  nantinya. Selain itu digunakan berbagai sumber lainnya seperti studi pustaka terhadap kajian yang relevan. Tahapan keempat yaitu melakukan filter data dengan menggunakan rapidminer untuk menghilangkan seperti missing data, double data, special character, dan juga data yang  tidak  jelas.  Kemudian  melakukan  klasifikasi  pada  data  yang  sudah  difilter. Tahapan  kelima  yaitu  dengan  melakukan  analisis  sentiment  pada  data  yang  sudah difilter menggunakan  rapidminer  yang kemudian melakukan analisis dengan  algoritma Naïve  Bayes.  Analisis  menggunakan  algoritma  Naïve  Bayes  dilakukan  untuk melakukan  pengolahan  terhadap  data  teks  yang  sudah  difilter  sebelumnya.  Tahapan keenam  yaitu  memprediksi  hasil  dari  analisis  sentiment  dengan  menggunakan rapidminer  untuk  mengetahui  seberapa  banyak  hasil  opini  dari  positif  atau  negatif dengan grafik yang ada.

## HASIL PENELITIAN
Data yang digunakan didapatkan dari pengumpulan data melalui Twitter atau yang sekarang  dikenal  dengan X .  Data  awal  yang  dikumpulkan  dari Twitter atau X terdapat
845  data  yang  berhasil  ditarik.  Data  yang  digunakan  berasal  dari  bulan  Agustus  dan September.  Kemudian  data  –  data  ini  disaring  kembali  dengan  menggunakan  aplikasi RapidMiner .  Aplikasi  ini  yang  membantu  dalam  melakukan  penyaringan  data  –  data yang  ada  agar  dapat  dilihat  lebih  mudah  oleh  pembaca.  Untuk  mempemudah  dalam proses  menganalisa  data  yang  ada,  maka  dilakukan  data  cleaning  atau  preprocessing, yang bertujuan untuk menghilangkan missing value pada data. Dari 845 data yang ada, terdapat 310 data yang dapat digunakan untuk diuji.

## Gambar 2 . Desain Datamining
Berdasarkan  gambar  diatas  yang  merupakan  proses  desain  data  mining menggunakan Naïve Bayes. Pada tahap ini dilakukan drag and drop data set yang sudah disediakan di repository ke dalam bar menu proses.
Gambar 3 . Hasil Analisis Sentimen
Berdasarkan dari hasil analisis sentimen yang ada di atas ini, menjelaskan bahwa dari  310  data  yang  uji  untuk  menentukan  hasil  positif  dan  negatifnya  yaitu  Hasil sentimen positif berjumlah 38 data, persentase yang ada untuk nilai positif adalah 12%. Hasil  sentimen  negatif  berjumalh  272  data,  persentase  yang  ada  untuk  nilai  negatif adalah 88%. Dengan berdasarkan data diatas yang sudah didapatkan melalui penerapan dengan menggunakan algoritma Naïve Bayes, maka dapat dijelaskan sebanyak 38 data yang  sudah  didapatkan  bernilai  positif  dan  272  data  yang  didapatkan  bernilai  negatif. Hasil  yang  ada  sudah  dilakukan  analisis  beserta  dengan  perhitungan  yang  ada  dengan menggunakan  aplikasi  “Rapidminer”  dengan  menggunakan  data  set  yang  sudah  di sediakan dalam repository dan menggunakan algoritma Naïve Bayes.
Gambar 4. Hasil Distribusi
Gambar  diatas  merupakan  hasil  dari  distribusi  data  yang  menghasilkan probabilitas yaitu positif dengan hasil 0,123 dan negative dengan hasil 0,877.  Hasil ini didapatkan  melalui  perhitungan  Naïve  Bayes  dengan  menggunakan  perangkat  lunak Rapidminer.

## SIMPULAN
Dari  hasil  penelitian  yang  dilakukan,  penulis  dapat  menarik  kesimpulan. Kesimpulan yang dapat diambil dari hasil penelitian kali ini adalah kepuasan pelanggan yang  memberikan  feedback  terhadap  layanan  “First  Media”  dikumpulkan  melalui Twitter  atau  mempunyai  data  yang  positif.  Dari  hasil  probabilitas  yang  disebutkan dalam  pembahasan  terlihat  jelas  bahwa  terdapat  perbedaan  yang  sangat  besar  antara nilai  komentar  negatif  dan  nilai  komentar  positif.  Dari  penelitian  ini  kita  dapat mengetahui “First Media” mendapat banyak komentar negatif dari para pelanggannya. Berdasarkan  dengan  adanya  komentar  negatif  yang  berada  di  laman Twitter “First Media”,  pelanggan  baru  yang  akan  memulai  paketnya  menjadi  ragu  untuk menggunakan “First Media” dikarenakan komentar negatif yang sangat banyak. Dengan demikian  “First  Media”  mendapatkan  komentar  yang  tidak  baik  dikarenakan  dari pelayanan  yang  tidak  baik  dengan  respon  yang  lama  dalam  menangani  suatu  hal  atau kerusakan  dan  juga  layanan  yang  diberikan  tidak  memuaskan  pelanggan  atau customernya dengan baik.

## DAFTAR PUSTAKA
Apriyanti,  W.,  Syahlanisyiam,  M.,  Anggraini,  Y.,  Gunawan,  S.,  Tyas  Arinanto,  R., Adnan  Fauzan,  R.,  Tuto  Suban,  N.,  &  Agung,  A.  L.  (2022). Sosialisasi Penggunaan  Internet  Yang  Sehat  Bagi  Anak-Anak  Di  Yayasan  Domyadhu . 1 (1). https://jurnal.portalpublikasi.id/index.php/AJP/index Darwis, D., Siskawati, N., & Abidin, Z. (n.d.). Penerapan Algoritma Naive Bayes untuk Analisis Sentimen Review Data Twitter BMKG Nasional . 15 (1).
Dwiki, A.,  Putra, A.,  &  Juanita,  S.  (2021). Analisis  Sentimen  Pada  Ulasan  Pengguna Aplikasi Bibit Dan Bareksa Dengan Algoritma KNN . 8 (2). http://jurnal.mdp.ac.id Hasan Badjrie, S., Pratiwi, O. N., & Anggana,  H. D. (n.d.). Analisis Sentimen  Review Customer Terhadap Produk Indihome Dan First Media Menggunakan Algoritma Convolutional  Neural  Network  Review  Analysis  Sentiment  Customer  Product Indihome And First Media Using Convolutional Neural Network Algorithm .
Nurul Idzni, S., Saidani, B., & Fadillah Fidhyallah, N. (2021). Pengaruh Brand Image dan  Service  Quality  terhadap  Customer  Satisfaction  Pengguna  Wifi  Rumah  X (Vol. 2, Issue 3). www.topbrand-award.com
Purba, M., & Rizki Padya, I. (2023). Analisis Sentimen Marketplace Di Era Society 5.0
Menggunakan Algoritma Naive Bayes. In Inka Rizki Padya (Vol. 8, Issue 1). Samsir, Ambiyar, Verawardina, U., Edi, F., & Watrianthos, R. (2021). Analisis Sentimen Pembelajaran  Daring  Pada  Twitter  di  Masa   Pandemi  COVID-19  Menggunakan Metode  Naïve  Bayes. Jurnal  Media  Informatika  Budidarma , 5 (1),  149. https://doi.org/10.30865/mib.v5i1.2604
Susana,  H.,  &  Suarna,  N.  (2022).  Penerapan  Model  Klasifikasi  Metode  Naive  Bayes Terhadap  Penggunaan  Akses  Internet  Program  Studi  Teknik  Informatika  Stmik Ikmi  Cirebon  Jl  Perjuangan  No  10B  Kesambi  Kota  Cirebon  3)  Program  Studi Rekayasa  Perangkat  Lunak  STMIK  IKMI  Cirebon  Jl  Perjuangan  No  10B Kesambi Kota Cirebon 4) Program Studi Komputerisasi Akuntansi STMIK IKMI
Cirebon  Jl  Perjuangan  No  10B  Kesambi  Kota  Cirebon. Jurnal  Sistem  Informasi Dan Teknologi Informasi) , 4 (1), 1–8.
Vinka, A.  M.,  Michele,  N.,  Industri,  F.  T.,  Rupa,  S.,  &  Desain,  D.  (2021). Pengaruh Teknologi Internet Terhadap Pengetahuan Masyarakat Jakarta Seputar Informasi Vaksinasi Covid-19 (Vol. 8, Issue 1).