## PERBANDINGAN NAÏVE BAYES DAN SUPPORT VECTOR MACHINE
UNTUK KLASIFIKASI ULASAN PELANGGAN INDIHOME
Aan Rohanah 1 , Dwi Latifah Rianti 2 , Betha Nurina Sari 3
Teknik Informatika, Universitas Singaperbangsa Karawang 1,2,3 aan.rohanah17003@student.unsika.ac.id 1 , dwi.latifah17001@student.unsika.ac.id 2 , betha.nurina@staff.unsika.ac.id 3
Submitted March 3, 2021; Revised June 8, 2021; Accepted June 12, 2021

## Abstrak
IndiHome  merupakan  penyedia  layanan  internet  dari  PT.  Telekomunikasi  Indonesia,  Tbk  dengan jangkauan  internet  terluas  di  Indonesia.  Kepuasan  pelanggan  menjadi  salah  satu  hal  yang  harus diperhatikan  dalam  sebuah  perusahaan,  termasuk  perusahaan  IndiHome.  Tingkat  kepuasan  layanan pelanggan  IndiHome  ini  dapat  dilihat  dari  ulasan  pelanggan  melalui  media sosial Twitter.  Penelitian ini  membahas  mengenai  klasifikasi  ulasan  pelanggan  IndiHome  dengan  mengaplikasikan  tahapan penelitian CRISP-DM serta penerapan algoritme Naïve Bayes Classifier dan Support Vector Machine Kernel  Linear .  Data  ulasan  pelanggan  diperoleh  dari  Twitter  yang  berjumlah  1000 tweet dengan menggunakan tools RapidMiner dan library R. Adapun tahapan preprocessing yang diterapkan yaitu cleansing, case  folding,  tokenizing,  convert  word,  stopword, dan stemming .  Hasil  visualisasi  data disajikan dalam bentuk word cloud yang dikategorikan berdasarkan opini positif dan negatif dari kata yang  sering  muncul.  Hasil  penelitian  menunjukkan  penerapan  algoritme Support  Vector  Machine Kernel  Linear lebih  baik  dibandingkan  algoritme Naïve  Bayes  Classifier dengan  nilai accuracy 82,11%, precision 76,44%, recall 88,01%, dan nilai AUC 0,909. Kata Kunci : IndiHome, Kepuasan Pelanggan , Naïve Bayes Classifier, Support Vector Machine.

## Abstract
IndiHome  is  an  internet  service  provider  from  PT.  Telekomunikasi  Indonesia,  Tbk  with  the  widest internet coverage in Indonesia. Customer satisfaction is one of the things that must be considered in a company,  including  the  IndiHome  company.  IndiHome's  customer  service  satisfaction  level  can  be seen  from  customer  reviews  via  Twitter  social  media.  This  study  discusses  the  classification  of IndiHome  customer  reviews  by  applying  the  CRISP-DM  research  stages  and  the  application  of  the Naïve  Bayes  Classifier  algorithm  and  the  Linear  Support  Vector  Machine  Kernel.  Customer  review data were obtained from Twitter, totaling 1000 tweets using the Rapid Miner and R library tools. The preprocessing  stages  applied  were  cleansing,  case  folding,  tokenizing,  word  conversion,  stopword, and  stemming.  The  results of  data visualization  are  presented  in  the form  of  a word  cloud  which  is categorized based on positive and negative opinions of words that often appear. The results showed that the application of the Support Vector Machine Kernel Linear algorithm is better than the Naïve Bayes Classifier algorithm with an accuracy value of 82.11%, 76.44% precision, 88.01% recall, and an AUC value of 0.909.
Key Words : IndiHome, Customer Satisfaction, Naïve Bayes Classifier, Support Vector Machine.

## 1. PENDAHULUAN
Teknologi  yang  semakin  berkembang menjadikan  internet  sebagai  salah  satu media yang umum digunakan. Berdasarkan data  hasil  studi  yang  dikumpulkan  oleh Polling Indonesia bersama Asosiasi
Penyelenggaraan Jasa  Internet  Indonesia
(APJII) menyebutkan bahwa jumlah
pengguna  internet  di  Indonesia  tumbuh 10,17  persen  di  tahun  2019  atau  setara dengan  kurang  lebih  171  juta  orang  [1]. Penggunaan  internet  umumnya  digunakan untuk  mengakses  media sosial.  Adapun penggunaan  media  sosial  yang  sering diakses yaitu Facebook, Instagram,
Linkedin, dan Twitter [2].
Twitter  merupakan  salah  satu  jejaring sosial  serta  alat  komunikasi  dengan pengguna  paling  banyak.  Penggunaan Twitter  sebagai  jejaring  sosial  memiliki karakteristik  dan  format  yang  unik.  Pada penggunaannya  Twiiter  dapat  mengirim pesan  serta  membaca  pesan  dengan  140 karakter  sebagai  batas  maksimal  dari penulisan [3]. Selain keunikan Twitter dan mempunyai jumlah pengguna yang banyak,  memungkinkan  Twitter  memiliki data  yang  melimpah  dan  berpotensi  besar dalam  mengekspresikan  tentang  berbagai topik.  Sehingga  sangat  efisien  dalam penambangan  data  salah  satunya  tentang kualitas pelayanan internet [4].
PT  Telekomunikasi  Indonesia,  Tbk  (PT Telkom) salah satu perusahaan
penyelenggara  jejaring  telekomunikasi  di Indonesia dengan produk unggulan
IndiHome.  IndiHome saat  ini  memiliki pelanggan dengan sebanyak 8,7% pengguna [5]. Kompetisi yang cukup tajam di  sektor  telekomunikasi  ini  membuat banyak perusahaan telekomunikasi
bersaing  untuk  memberikan  pelayanan terbaik kepada pelanggan. Oleh karena itu, tingkat kepuasan layanan pelanggan IndiHome  juga  perlu  menjadi  salah  satu hal yang diperhatikan. Karena, berdasarkan hasil  penelitian  yang  dilakukan  Tineges (2020),  IndiHome  masih  memiliki  tingkat kepuasan  pelanggan  yang  cukup  rendah. Kepuasan pelanggan yang masih rendah ini perlu diperhatikan untuk segera ditingkatkan  oleh  perusahaan  dari  segi kualitas  pelayanan.  Salah  satu  cara  yang dapat
dilakukan adalah dengan memanfaatkan  data  dari  pelanggan  yang dapat  diekstrak  menjadi  informasi  dan pengetahuan.  Pada  proses  pengolahan informasi  menjadi  pengetahuan,  perlu adanya pengolahan dari data  yang tersebar oleh  pelanggan.  Data  yang  dikumpulkan biasanya  diungkapkan  dalam  kritikan  atau keluhan  pelanggan  yang  dapat  dilihat  dari sentimen opini pengguna pada media sosial
Twitter.  Melalui  Twitter pengguna  dapat berdiskusi dalam memberikan kritik, saran, ataupun kepuasan mereka terhadap layanan IndiHome yang  telah  diberikan.  Sehingga pandangan  masyarakat  dapat  dijadikan sumber  informasi  untuk  analisis  sentimen [6].
Analisis sentimen merupakan suatu metode dalam memahami opini berdasarkan kategori  polaritasnya,  apakah  itu  positif atau  negatif  [6].  Saat  ini  analisis  sentimen telah  banyak  digunakan  untuk  penelitian dengan  tujuan  memberikan  informasi mengenai  penilaian  atau  penyaringan opini.  Seperti  pada  penelitian  yang  telah dilakukan  oleh  Shania  Rizkia  (2019) mengenai  analisis  kepuasan  pelanggan terhadap  Internet  Provider  IndiHome  di Twitter  dengan  menggunakan  metode Decision Tree yang diklasifikasikan berdasarkan  opini  positif,  negatif,  maupun netral.  Pada  penerapan  metode Decision Tree masih  belum  maksimal  dikarenakan jumlah  data  yang  diambil  masih  kurang besar  dan  penerapan  fitur  yang  masih sedikit  sehingga  menghasilkan  akurasi 80,1%  [5].  Penelitian  sebelumnya  yang telah  dilakukan  oleh  Mardiansyah  (2018) mengenai  analisis  algoritme Naïve  Bayes Classifier pada  aplikasi  berbasis web dengan  objek  penelitian  perusahaan  PT. Telkom Indonesia menghasilkan penelitian yang  lebih  baik  dikarenakan  algoritme tersebut  tidak  terpengaruh  oleh  atribut yang lain sehingga untuk proses klasifikasi sentimen  menghasilkan  akurasi  mencapai 83.% dengan pengujian data 100-200 tweet
[7] . Pada  penelitian  Tineges  (2020)
dengan  analisis sentimen terhadap layanan IndiHome menggunakan metode
klasifikasi Support Vector Machine ( SVM ) mampu  memberikan  hasil  akurasi  sebesar 87% dengan evaluasi yang digunakan yaitu Confusion  Matrix [6] . Beberapa  penelitian di  atas  membuktikan  bahwa  algoritme Naïve Bayes Classifier dan Support Vector Machine mampu  bekerja  lebih  baik
dibandingkan  algoritme  klasifikasi  yang lainnya seperti Decision Tree.
Berdasarkan  permasalahan  tersebut  untuk mengetahui  penerapan  algoritme  terbaik maka akan dilakukan perbandingan algoritme  dengan  menerapkan  algoritme Naïve Bayes Classifier dan Support Vector Machine ,  terhadap  pengaruh  sentimen kepuasan  pelanggan  IndiHome di  Twitter dengan  klasifikasi  berdasarkan  sentimen positif  dan  negatif.  Adapun  manfaat  dari hasil analisis sentimen pelanggan IndiHome  ini  dapat  digunakan  sebagai bahan  evaluasi  atau feedback untuk IndiHome  dalam  melakukan  peningkatan pelayanan agar dapat memberikan kepuasan  terhadap  pelanggan  yang  lebih baik lagi.

## 2. METODE PENELITIAN

## Teknik Pengumpulan Data
Data  diperoleh  dari  proses crawling yaitu proses  pengambilan  kalimat  opini  dari media sosial Twitter melalui tools
RapidMiner .
Data diambil dengan menggunakan  operator Search Twitter . Kalimat  opini  dicari  menggunakan  kata kunci  @IndiHome  dan  diambil  sebanyak 1000 tweet .  Pada  tahapan  pengumpulan data,  hasil  data crawling merupakan  data yang akan diolah untuk tahapan selanjutnya  sesuai  dengan  kebutuhan penelitian yang akan digunakan.

## Teknik Analisis dan Pemrosesan Data
Proses analisis data akan dilakukan dengan menggunakan tools RapidMiner. Penelitian ini juga akan menggunakan metode Cross- Industry  Standard  Process  for  Data
Mining (CRISP-DM)  untuk  analisis  dan pemrosesan data [8]. CRISP-DM
merupakan  metode  yang  digagas  oleh beberapa  perusahaan  besar  Daimler-Benz, penyedia  asuransi  OHRA,  perusahaan pembuat perangkat lunak statistika SPSS.INC  dan  produsen  perangkat  keras perangkat lunak NCR Corp yang tujuannya
untuk  memformalkan  dan  membakukan pendekatan terhadap data mining. Tahapan CRISP-DM  ini  dimulai  dari Business Understanding, Data Understanding, Data Preparation,  Modelling,  Evaluation, dan Deployment .  CRISP-DM  digunakan  untuk penggabungan  kerjasama  yang  bersifat konseptual  yang  dapat  diterapkan  untuk jenis data tertentu [9] . Adapun proses yang dilakukan  dapat dilihat pada Gambar 1.

## Gambar 1. Proses CRISP-DM
1. Business Understanding
Tahap  ini  merupakan  tahap  pemahaman bisnis  dengan  memahami  masalah  apa yang  akan  dipecahkan.  Hal  ini  perlu dilakukan  dengan  kajian  dan  pencarian solusi secara berulang kali.
2. Data Understanding
Merupakan  tahap  memahami  struktur  data yang  tersedia  agar  dapat  membantu memecahkan  masalah  penelitian.  Pada tahap  ini  juga  akan  dilakukan  pelabelan pada data yang diperoleh yaitu positif atau negatif.
3. Data Preparation
Data  yang  telah  diberi  label,  kemudian akan  dilakukan preprocessing sebagai berikut[10]:
a. Cleansing ,  yaitu  pembersihan  atribut yang  tidak  berpengaruh  terhadap  hasil klasifikasi, seperti tanda baca.
b. Case  folding ,  yaitu  mengubah  semua huruf menjadi huruf kecil.
c. Tokenizing, yaitu  pemotongan  kalimat menjadi kata tunggal.
d. Convert word, yaitu  memperbaiki kesalahan pada penulisan kata.
e. Stopwords, yaitu  penghilangan  kata yang  tidak  berpengaruh  terhadap  hasil klasifikasi.
f. Stemming ,  yaitu  tahap  mengubah  kata imbuhan menjadi kata dasarnya.
4. Modeling Modeling atau  pemodelan  merupakan tahap  utama  yaitu  penerapan  teknik data mining yang digunakan. Pada penelitian ini menggunakan  teknik  klasifikasi  dengan algoritme Naive  Bayes  Classifier dan Support Vector Machine.
Pembagian  data  pada  penelitian  ini menggunakan cross  validation dengan k fold =10.  Nilai  k fold =10  pada cross validation direkomendasikan sebagai pemilihan model terbaik karena cenderung memberikan  estimasi  akurasi  yang  lebih baik  dibandingkan  dengan  nilai  k  yang lain.  Data  akan  dibagi  menjadi  10 fold berukuran  sama,  sehingga  menghasilkan 10 subset data yang dapat digunakan untuk mengevaluasi kinerja algoritme [11].
5. Evaluation Tahap  ini  bertujuan  untuk  menilai  hasil data mining yang telah dilakukan. Adapun dalam  penelitian  ini  akan  membandingkan
hasil dari algoritme Naive Bayes Classifier dan  Support  Vector  Machine dengan confusion matrix.
6. Deployment
Merupakan tahapan akhir untuk mengetahui    hasil  dari  penelitian  yang telah  dilakukan  serta  jika  memungkinkan hasil  dari    penelitian  yang  telah  dilakukan dapat  dikembangkan  untuk  penelitian selanjutnya. Adapun hasil deployment yang dilakukan  pada  penelitian  ini  tidak diimplementasikan dalam bentuk program.
3. HASIL DAN PEMBAHASAN
1. Business Understanding
IndiHome  merupakan  salah  satu  penyedia layanan  internet  yang  saat  ini  memiliki jangkauan terluas dibandingkan
pesaingnya  yang  lain.  Oleh  karena  itu, IndiHome  mampu  menarik  banyak  minat masyarakat di Indonesia untuk berlangganan.  Salah  satu  hal  yang  perlu diperhatikan  oleh  sebuah  perusahaan adalah kepuasan pelanggan terhadap kualitas  barang  atau  jasa  yang  diberikan. Maka  berdasarkan  hal  tersebut,  perlu adanya analisis kepuasan pelanggan IndiHome yang dapat meningkatkan kualitas pelayanannya.
2. Data Understanding
Jumlah  data  ulasan  pelanggan  IndiHome yang  berhasil  dikumpulkan  adalah  1000 tweet .  Data  tersebut  merupakan  sampel dari  ulasan  pelanggan  pada  akhir  tahun 2020  yang  diambil  dari  tanggal  24  sampai 31 Desember 2020.
Selanjutnya  dilakukan  pelabelan  secara manual pada data dengan mengkategorikan ulasan  menjadi  opini  positif  atau  negatif. Opini  positif  berjumlah  568  dan  opini negatif 432.
3. Data Preparation
Pada  tahap  ini  dilakukan  seleksi  data dengan  menghilangkan  data  duplikat  yang memiliki  ulasan  yang  sama,  seperti  pada
Gambar 2.

## Gambar 2. Data Duplikat
Adapun  hasil  dari  proses  penghilangan tweet duplikat  dan tweet yang  tidak relevan,  berhasil  mengurangi  data  menjadi 788 tweet dengan  opini  positif  berjumlah 359  dan  opini  negatif  berjumlah  429 seperti yang ditunjukkan pada Gambar 3.

## Gambar 3. Pelabelan Data
Selain itu dilakukan juga penerapan seleksi fitur  untuk  pembobotan  dengan  TF-IDF. TF-IDF  diterapkan  karena  data  yang diperoleh merupakan data nominal dan jika ingin dilakukan preprocessing untuk klasifikasi  harus  berupa  data  numerik. Setelah  data  diubah  menjadi  numerik, kemudian  data  diolah  melalui  tahap preprocessing text  mining dengan  tahapan sebagai berikut:
a. Cleansing Tahap cleansing dilakukan  pembersihan tweet dari karakter yang tidak berpengaruh seperti mention yang  diawali  dengan simbol  @ ,  hashtag yang  diawali  dengan
simbol  #,  URL  yang  diawali  dengan http ,
dan  karakter  simbol  “-$%&'()*+,./:;<=>?
@\[\\\]_`{|}~”. Selain itu tahapan cleansing ini  digunakan  untuk  mengatasi  data  yang duplikat,  dan  atribut  yang  tidak  relevan terhadap  hasil.  Penghilangan  data  duplikat dilakukan agar tahap klasifikasi lebih cepat dan akurasi yang dihasilkan lebih baik.
Tabel 1. Tahap Cleansing Sebelum Sesudah @IndiHome  @IndiHome Min  kenapa  saya  udah ajukan  henti  langganan tapi  belum  dijawab  lama bgt.  Saya  mau  pindah sebentar  lg  ini,  mau  ke jepang . Min  kenapa  saya  udah ajukan  henti  langganan tapi  belum  dijawab  lama bgt  Saya  mau  pindah sebentar  lg  ini  mau  ke jepang b. Case folding Tahap case folding yaitu tahapan menyamakan  kata.  Tahapan  ini  dilakukan dengan  mengubah  huruf  besar  menjadi lowercase (huruf kecil). Tabel 2. Tahap Case Folding Sebelum Sesudah Min  kenapa  saya  udah ajukan  henti  langganan tapi  belum  dijawab  lama bgt  Saya  mau  pindah sebentar  lg  ini  mau  ke jepang min  kenapa  saya  udah ajukan  henti  langganan tapi  belum  dijawab  lama bgt  saya  mau  pindah sebentar  lg  ini  mau  ke jepang
c. Tokenizing
Tahap tokenizing merupakan  tahapan pemotongan string untuk  memisahkan setiap kata menjadi kata tunggal.
Tabel 3. Tahap Tokenizing
Sebelum Sesudah
min  kenapa  saya  udah ajukan  henti  langganan tapi  belum  dijawab  lama bgt  saya  mau  pindah sebentar  lg  ini  mau  ke jepang “min”, “kenapa”, “saya”, “udah”, “ajukan”, “henti”, “langganan”, “tapi”, “belum”, “dijawab”, “lama”,
“bgt”,  “saya”,  “mau”,
“pindah”, “sebentar”, “lg”,  “ini”,  “mau”,  “ke”, “jepang”
d. Convert Word
Tahapan  ini  akan  memperbaiki  kesalahan dalam penulisan kata dengan menggantinya  menjadi  kata  yang  sesuai agar dapat lebih mudah untuk dipahami.
Tabel 4. Tahap Convert Word Sebelum Sesudah “min”,  “kenapa”,  “saya”, “udah”, “ajukan”, “henti”, “langganan”, “tapi”,
“belum”, “dijawab”, “lama”,  “bgt”,  “saya”, “mau”, “pindah”, “sebentar”,  “lg”,  “ini”, “mau”, “ke”, “jepang”
“admin”, “kenapa”, “saya”, “sudah”,
“ajukan”,
“henti”,
“langganan”, “tapi”, “belum”, “dijawab”, “lama”, “banget”, “saya”, “mau”, “pindah”, “sebentar”,  “lagi”,  “ini”, “mau”, “ke”, “jepang”
e. Stopwords Tahap stopword merupakan  teknik  untuk menghilangkan  kata  yang  tidak  memiliki makna  atau  tidak  berpengaruh  terhadap hasil klasifikasi.
Tabel 5. Tahap Stopword Sebelum Sesudah “admin”, “kenapa”, “saya”, “sudah”,
“ajukan”, “henti”, “langganan”, “tapi”, “belum”, “dijawab”, “lama”,  “banget”,  “saya”, “mau”, “pindah”, “sebentar”,  “lagi”,  “ini”, “mau”, “ke”, “jepang”
“admin”, “ajukan”, “henti”, “langganan”, “dijawab”,
“lama”,
“banget”, “pindah”, “sebentar”
f. Stemming Tahap stemming berfungsi untuk mengubah  kata  imbuhan  seperti  “ber-,  di-, ke-,  me-,  -nya,  -kan”  menjadi  kata  dasar. Tahapan  ini  juga  mengubah  kata  turunan menjadi kata baku.
Tabel 6. Tahap Stemming Sebelum Sesudah “admin”, “ajukan”, “henti”, “langganan”,
“dijawab”,
“lama”,
“banget”, “pindah”,
“sebentar” “admin”,  “aju”,  “henti”,
“langgan”,
“jawab”,
“lama”,
“banget”, “pindah”, “bentar”
4. Modelling Tahap modeling dilakukan dengan menerapkan dua algoritme klasifikasi yaitu Naïve Bayes Classifier dan Support Vector Machine kernel  linear . Pembagian  data dilakukan  dengan  menggunakan cross validation dengan nilai k fold =10. Tahap modeling juga  dilakukan  dengan membuat word  cloud untuk ulasan
pengguna  IndiHome  yang  bernilai  positif atau negatif dengan memanfaatkan operator execute R pada tools RapidMiner.

## 5. Evaluation
Hasil  ulasan  pelanggan  IndiHome  ini divisualisasikan  menggunakan word  cloud yang di dalamnya dapat dilihat berdasarkan kata yang paling sering muncul dari ulasan pelanggan. Word  cloud pada  penelitian  ini dibuat berdasarkan kata yang terdapat pada opini  positif  atau  negatif.  Adapun  hasil word  cloud ulasan  positif  pelanggan IndiHome  disajikan  pada  Gambar  4, sedangkan  untuk  ulasan  negatif  dapat dilihat pada Gambar 5.
Gambar 4. Word cloud Ulasan Positif
Gambar 5. Word cloud Ulasan Negatif
Berdasarkan hasil word cloud di atas, dapat dilihat  bahwa  untuk  ulasan  pelanggan positif kata “nonton” merupakan kata yang sering muncul. Hal ini dikarenakan banyak pelanggan  IndiHome  yang  menggunakan layanan internet untuk menonton film pada akhir  tahun.  Sedangkan  untuk word  cloud ulasan  pelanggan  negatif,  kata  “admin” menjadi  sering  muncul  karena  banyak pelanggan yang menyampaikan
keluhannya  kepada  admin  IndiHome  di media sosial Twitter.
Selain  visualisasi wordcloud dari  hasil ulasan  pelanggan  IndiHome,  dilakukan juga  perbandingan  kinerja  algoritme. Evaluasi  ini  dilakukan  menggunakan perbandingan  nilai  AUC  dan confusion matrix yang terdiri dari accuracy, precision, dan recall.
Berikut  ini  merupakan  perbandingan  hasil dari  penerapan  algoritme Naïve  Bayes Classifier dan Support  Vector  Machine dengan menerapkan cross validation dengan nilai k fold = 10.
Tabel 7. Evaluation Naïve Bayes Classifier Acurracy Precision Recall AUC 77,03% 69,35% 89,40% 0,619 Tabel 8. Evaluation SVM (Kernel Linear) Acurracy Precision Recall AUC 82,11% 76,44% 88,01% 0,909
Berdasarkan  Tabel  7  dan  Tabel  8  dapat dilihat  bahwa  nilai  akurasi  82,11% merupakan akurasi tertinggi yang didapatkan  oleh  algoritme Support  Vector Machine .  Hal  lain  yang  dapat  dilihat  yaitu tingkat  keakuratan  perkiraan  pencarian atau precision algoritme Support  Vector Machine juga  lebih  tinggi  yaitu  76,44%.
Sedangkan untuk tingkat keakuratan pencarian  atau recall ,  algoritme Naïve Bayes menghasilkan recall yang lebih baik dengan nilai 89,40%. Akan tetapi, walaupun Naïve  Bayes memiliki  nilai recall yang  lebih  baik, Naïve  Bayes memiliki  nilai  AUC  yang  rendah  yaitu 0,619.
6. Deployment
Hasil  dari  penelitian  ini  dapat    digunakan sebagai bahan evaluasi atau feedback untuk IndiHome  dalam  meningkatkan  pelayanan agar dapat memberikan  kepuasan terhadap pelanggan yang lebih baik lagi.
Model  klasifikasi  ulasan  pelanggan  yang telah  dihasilkan  juga  dapat  dikembangkan menjadi  aplikasi Machine  Learning agar dapat  mengklasifikasikan  ulasan  secara otomatis.  Aplikasi  lain  yang  dapat  dibuat dari  hasil  penelitian  ini  juga  yaitu  aplikasi untuk  tahapan preprocessing dalam text mining agar  dapat  memudahkan  proses pembuatan sebuah model klasifikasi.

## 4. SIMPULAN
Berdasarkan penelitian yang telah dilakukan,  maka  dapat  ditarik  kesimpulan bahwa algoritme Naïve Bayes dan Support Vector  Machine dapat  digunakan  untuk klasifikasi ulasan pelanggan Indihome dari media  sosial  Twitter.    Adapun  beberapa preprocessing yang digunakan pada penelitian ini yaitu cleansing, case folding, tokenizing,  convert  word,  stopword, dan stemming.
Hasil penelitian didapatkan bahwa IndiHome  mendapatkan  hasil  opini  positif sebesar  45,56%  sedangkan  opini  negatif
sebesar  54,44%.  Kata  yang  sering  muncul pada  ulasan  positif  adalah  “nonton”, sedangkan  pada  ulasan  negatif  yaitu  kata “admin”.  Selain  itu,  didapatkan  juga algoritme terbaik untuk mengklasifikasikan ulasan  pengguna  IndiHome  pada  media sosial  Twitter  adalah Support  Vector Machine lebih  baik  dengan  nilai accuracy 82,11%, Precision 76,44%, recall 88,01%, dan nilai AUC 0,909.

## DAFTAR PUSTAKA
[1] B.  Harto  and  R.  Komalasari, “Optimalisasi Platform Online Internet Marketing untuk Sme Little Rose Bandung,” Empower. Community , vol. 1, no. 1, p. 1, 2020, doi: 10.31543/ecj.v1i1.357.
[2] A.  W.  Irawan,  A.  Yusufianto,  D. Agustina,  and  R.  Dean, Laporan
Survei  Internet  Apjii  2019-2020
(Q2) , vol. 2020. 2020.
[3] R.  S.  Putra,  “Analisis  Sentimen Twitter  dengan  Klasifikasi  Naïve Bayes  menggunakan  Seleksi  Fitur
Mutual  Information  dan  Inverse Document  Frequency,”  Skripsi,
Departemen Ilmu Komputer, Institut Pertanian  Bogor,  Bogor,  Indonesia, 2017. [4] N.  H.  Saputra,  “Analisis  Sentimen Pemilihan  Gubernur  Jawa  Barat 2018 pada Data Twitter menggunakan Naïve Bayes,” Skripsi, Departemen Ilmu Komputer,  Institut  Pertanian  Bogor, Bogor, Indonesia, 2020. [5] M.  P.  Shakina  Rizkia,  Erwin  Budi Setiawan S.Si., M.T, Diyas Puspandari S.S., “Analisis Sentimen Kepuasan Pelanggan Terhadap Internet Provider Indihome di Twitter Menggunakan Metode
Decision  Tree  dan  Pembobotan  TF-
IDF,” e-Proceeding Eng. , vol. 6, no.
2, pp. 9683–9693, 2019. [6] R.  Tineges,  A.  Triayudi,  and  I.  D. Sholihati, “Analisis Sentimen Terhadap Layanan Indihome Berdasarkan Twitter Dengan Metode  Klasifikasi  Support  Vector Machine  (SVM),” J.  Media  Inform. Budidarma ,  vol.  4,  no.  3,  pp.  650– 658, 2020, doi: 10.30865/mib.v4i3.2181. [7] A. O. Murdiansyah and I. Siswanto,
“Algoritma Naive Baiyes Classsifier pada Aplikasi Data Mining Berbasis Web,”  vol.  1,  no.  1,  pp.  284–290, 2018.
[8] C.  Claudia  and  A.  Budi,  “Analisa dan  Klasifikasi  Sentiment  Opini Penonton  pada  Website  IMDB.com dengan  Algoritma  Support  Vector Machine,” J.  Inform.  dan  Bisnis , vol. 6, no. 2, pp. 18–28, 2017.
[9] M.  North, Data  Mining  for  the Messes . Infinitte, 2016.
[10]  I. P. Windasari, F. N. Uzzi, and K. I. Satoto,  “Sentiment  analysis  on Twitter  posts:  An  analysis  of positive  or  negative  opinion  on GoJek,” Proc.  -  2017  4th  Int.  Conf. Inf.  Technol.  Comput.  Electr.  Eng. ICITACEE  2017 ,  pp.  266–269,
2017, doi:
10.1109/ICITACEE.2017.8257715.
[11]  P.  R.  Sihombing  and  O.  P.
Hendarsin,  “Perbandingan  Metode
Artificial  Neural  Network  (ANN) dan Support Vector Machine (SVM) untuk Klasifikasi Kinerja Perusahaan  Daerah  Air  Minum (PDAM)  di  Indonesia,” J.  Ilmu Komputer. ,  vol.  8,  no.  1,  pp.  9–20, 2020,
doi:
10.24843/jik.2020.v13.i01.p02.