## Analisis Sentimen Terhadap Layanan INDOSAT pada Media Sosial Twitter Selama Pandemi
Hilmi Aulawi 1 , Wahyu Andriyas Kurniawan 2 , Angga Syaeful Azhar 3
Jurnal Kalibrasi Insitut Teknologi Garut Jl. Mayor Syamsu No. 1 Jayaraga Garut 44151 Indonesia Email : jurnal@itg.ac.id
1 hilmi_aulawi@itg.ac.id
2 wahyu@itg.ac.id 3 1703008@itg.ac.id
Abstrak – Penelitian ini bertujuan untuk mengetahui sentimen pengguna Indosat di media sosial twitter  mengenai  layanan  yang  telah  diberikan  selama  pandemi  covid-19  dan  mendapatkan informasi mengenai keluhan yang sering muncul dan melakukan langkah – langkah yang harus dilakukan  untuk  mengatasi  hal  tersebut. Analisis  sentimen  merupakan    studi  komputasi  yang mengungkapkan  terjadinya  opini  public  terhadap  isu,  kepuasan,  perilaku,  emosi  seseorang terhadap suatu kejadian atau topik yang diperbincangkan oleh masyarakat, salah satu topik yang diperbincangkan ini mengenai pandemi covid-19 tahun 2020 adanya kebijakan pemerintah yang menyatakan bahwa yaitu belajar dan bekerja dari rumah yang telah terjadi peningkatan internet yang  sangat  pesat,  meningkatnya  penggunaan  internet  mengakibatkan  banyaknya  keluhan mengenai layanan dari Indosat yang merupakan perusahaan seluler dengan pengguna terbanyak di Indonesia, maka untuk dapat memperoleh informasi mengenai keluhan yang sering muncul metode yang digunakan adalah Naïve Bayes Classifier dan Asosiasi Teks. Naïve Bayes Classfier digunakan sebagai cara untuk menentukan kelompok kelas dokumen teks, kemudian dianalisis menggunakan  asosiasi  teks  untuk  mengetahui  permasalahan  yang  dominan  berdasarkan kemunculan kata negatif. Dari keluhan yang terjadi pada media sosial Twitter, diambil 1 keluhan yang  paling  sering  muncul  yaitu  mengenai  sinyal  yang  buruk,  lemot  dan  terkadang  hilang kemudian  melakukan  wawancara  dengan  pihak  Indosat  dan  menggunakan  metode Analysis Network  Process untuk  mengetahui  penyebab  dan  akar  masalah  muncul  nya  keluhan  tersebut sehingga diperoleh solusi dan langkah-langkah yang harus dilakukan untuk mengatasi penyebab dari munculnya keluhan mengenai keluhan tersebut.
Kata Kunci – Analisis Sentimen; Analysis Network Process; Asosiasi Teks; Indosat; Naïve Bayes Classifier.

## I. PENDAHULUAN
Indosat adalah salah satu operator telepon selular yang terbesar kedua di Indonesia. Salah satu provider yang menyediakan layanan internet untuk kebutuhan daring baik untuk bekerja maupun pendidikan adalah Indosat. PT Indonesian Satellite Corporation Tbk. [1] Dengan adanya beragam keluhan dan opini yang muncul, apabila teliti dalam menghasilkan suatu data yang dapat berguna untuk mengetahui tingkat kepuasan pada layanan provider,  sehingga  dapat  menjadi  bahan  evaluasi  kedepan  agar  perusahaan  operator  selular  meningkatkan kualitas pelayanan produk yang telah diberikan.[2] Sejak pandemic di tahun 2020, PT. Indosat Tbk (ISAT) mencatat jumlah pelanggan seluler dengan mencapai 60,3 juta.[3] Dengan beragamnya  opini dan komentar tersebut,[4]  Kemudian,  pada  masa  pandemi  dilakukan  klasifikasi  sentimen  layanan  Indosat  dan  dapat
digunakan  sebagai  bahan  review,  analisis,  dan  evaluasi  untuk  meningkatkan  kualitas  layanan  dan  produk Indosat.  [5]  Untuk  mengatasi  permasalahan  tersebut  dilakukan  pengolahan  data  menggunakan  analisis sentimen  menggunakan naive  bayes  classifiers dan text  association ,  dan  ditemukan  permasalahan  utama berdasarkan kemunculan kata negatif.[6]
Hasil worldcloud berdasarkan  opini  dan  komentar  pada  media  sosial Twitter mengenai  pelayanan  yang diberikan pada gambar 1:
Gambar 1: Wordcloud Komentar Negatif di media sosial Twitter
Berdasarkan worldcloud pada  gambar  1,  dihasilkan  komentar  atau  ulasan  pengguna  terhadap    seputar pelayanan  dalam  Indosat  pada  media  umum  twitter  menggunakan  komentar  negatif.[7]  Penelitian  tentang analisis sentimen telah dilakukan sebelumnya sang Ayu (2018) yg bertujuan buat mengetahui citra generik tentang persepsi pengguna Shoppe dalam website Google Play menggunakan memakai metode Naïve Bayes Classifier buat  mengklasifikasikan  data  sebagai  kelas  positif  &  negatif  lalu  diperoleh  kabar  yg  krusial  & bermanfaat pada setiap penjabaran & asosiasi teks yg dilakukan sebagai akibatnya mengetahui faktor-faktor yg wajib  dilakukan buat memperbaiki berdasarkan output ulasan negatif yg didapat.[8] Berdasarkan penelitian sebelumya, maka metode Naïve  Bayes  Classifier , Asosiasi Teks.[9]  Pelayanan  tersebut  cocok  dipakai  buat mengatasi keluhan yg tak jarang timbul tentang layanan Indosat.[10] Penelitian ini dilakukan buat mengetahui sentimen  pengguna  Indosat  pada  media  umum  twitter  tentang  layanan  yg  sudah  diberikan,  dimana  dalam penelitian ini Naïve bayes Classifier [11]dipakai buat memprediksi akurasi data pelabelan, asosiasi istilah buat melihat kemunculan istilah negatif yg tak jarang diperbincangkan dan TERRA digunakan untuk memperbaiki kinerja dalam layanan pada perusahaan indosat.[12]

## II. METODOLOGI PENELITIAN
Penelitian  ini  dilakukan  di  perusahaan  Indosat  dengan  melakukan  tinjauan  di  media  sosial  Twitter  untuk mengetahui  permasalahan  yang  menjadi  topik  perbincangan  masyarakat.  Metode  yang  digunakan  dalam pengumpulan data yaitu dengan cara Scraping dan Crawling , Scraping digunakan untuk mengumpulkan suatu data  informasi, Scraping merupakan  suatu  teknik  yang  melakukan  pembuatan  bentuk  data  baru  dalam pengumpulan data, visualisasi, dan analisis. Berikut merupakan tahapan penelitian yang dilampirkan dalam bentuk diagram:
Vol. 20; No. 1; 2022; Hal 53-59
Mulai Pengumpulan data Analisis deskriptif Prepocessing data Pembobotan data Klasifikasi Naïve Bayes Classifier Interpretasi hasil Kesimpulan dan saran Selesai Analisis Keputusan Gambar 2: Tahap Penelitian

## III. HASIL DAN PEMBAHASAN
Penelitian ini dilakukan dengan cara melakukan analisis permasalahan berdasarkan kriteria jaringan, paket dan aktivasi.  Tahap  pertama  yaitu  menentukan  permasalahan  yang  dominan  dari  hasil crawling dan scraping menggunakan metode Naïve Bayes Classifier dan Asosiasi Teks.

## A. Naive Bayes Classifier dan Asosiasi Teks
Berikut merupakan table dari hasil confusion matrix terhadap data opini twitter yang didapatkan oleh peneliti:
Tabel 1:  Hasil Confusion Matrix pada data opini Twitter
Prediksi Aktual Class Specificity Negatif Positif Negatif 1.388 0 100% Positif 1 2.456 99,9 % Class Sensitivity 99,9% 100%
Prediksi Aktual Class Specificity Negatif Positif Akurasi 99,9%
Dari tabel 3.1 dapat dilihat dengan menggunakan metode Naïve Bayes Classifier didapatkan hasil prediksi dari 1.389 yang termasuk kedalam kelas negatif terdapat klasifikasi dengan benar dan terdapat kesalahan prediksi sebanyak 1 opini yang masuk dalam opini positif sehingga didapatkan nilai presisi untuk kelas negatif sebesar 99,9% opini yang masuk kedalam positif terdapat 2.456 opini terklasifikasi dengan benar tidak ada kesalahan dalam prediksi sehingga nilai presisi pada kelas positif sebesar 100%. Selanjutnya untuk hasil confusion matrix dengan tingkat presisi sebesar 99,9% yang artinya 3.468 data yang diuji dan terdapat 3.467 opimi yang sudah benar diklasifikasikan oleh model Naïve Bayes Classifier . Berikut ini merupakan asosiasi teks yang sering muncul berdasarkan kelas sentimen negatif terdapat pada tabel 2: sebagai berikut:
Tabel 2: Asosiasi kata pada kelas negatif
Jaringan Paket Aktivasi Lambat        0,20 Lemot          0,18 Jelek            0,18 Menghilang 0,16 Mahal     0,30 Beli         0,27 Data        0,15 Lepas      0,12 Agen             0,17 Nonaktivasi   0,17 Gagal             0,14 Gabisa           0,14
Hasil dari asosiasi teks permasalahan tersebut merupakan indikator permasalahan yang didasarkan pada indikator jaringan, paket, aktivasi. Berikut merupakan permasalahan dan solusi perbaikan mengenai permasalahan pada komentar negatif pada indosat, berdasarkan hasil wawancara dengan pihak internal Indosat:
Tabel 3: Permasalahan dan Usulan Perbaikan
No Kriteria Permasalahan Usulan
1 Jaringan 1. Pada provider Indosat sering mengalami gangguan sinyal. 2. Jaringan  semakin  lambat dikala hujan turun.
3. Sering kali sinyal pun menghilang  atau  jelek  jika
berada di posisi yang ditempati 1. Memperbaiki sistem jaringan secara berkala 2. Mengevaluasi  perbaikan  dan sistem  jaringan  agar  untuk kelancaran bagi para pengguna indosat 3. Membangun  tower  sinyal  di tempat tempat terpencil sehingga  bisa  mengakses  di tempat tersebut. 2 Paket 1. Banyak  pelanggan  indosat yang  mengeluh  pembelian paket yang naik 2. Harga  paket  indosat  selalu mahal  tidak  ada  diskon  atau potongan. 1. Melakukan  adanya  potongan harga  agar  paket  tersebut terjangkau  bisa  dibeli  oleh pengguna indosat 2. Melakukan  berbagai  iklan promosi  yang  mendapatkan perhatian bagi pengguna indosat 3 Aktivasi 1. Para pengguna sering mengkritik kepada akun media sosial twitter indosat 1. Perbaikan  pelayanan  dengan merespon dengan cepat setiap  komentar  atau  kritik
Vol. 20; No. 1; 2022; Hal 53-59
No Kriteria Permasalahan Usulan 2. Para pengguna indosat sering kali  tidak  bisa  melakukan mengaktivasi kartu dan menonaktifkan  paket  yang sudah digunakan yang dilakukan oleh pengguna indosat. 2. Memperbaiki  sistem  dalam melakukan aktivasi kartu dan bug – bug yang ada di dalam indosat

## B. Dimensi Pelayanan TERRA
Terdapat pada kualitas dimensi pelayanan TERRA diantaranya sebagai berikut:

## 1. Tangible (Tampilan)
Dalam Tangible ini perusahaan Indosat harus menampilkan tampilan berupa fisik, peralatan, dan personel yang ada di perusahaan Indosat. Berikut beberapa hasil komentar negatif terhadap pelayanan Indosat.
Tabel 4: Pengambilan komentar Data Tangible dalam pelayanan Indosat

## Tangible (Bukti Fisik)
Tempat yang sangat kumuh, banyak fasilitas yang kurang mumpuni Dinding yang sangat banyak lumut dan ruangan yang sangat sempit Akses Informasi sangat kurang memadai
Berikut hasil tabel 4: kita dapat melihat hasil dari data Tangible ada beberapa komentar yang dilakukan oleh konsumen menyatakan bahwa tempat yang ada didalam perusahaan tersebut begitu kumuh dan kurang nyaman untuk ditempati/dikunjungi, terdapat banyak dinding yang rusak, ketika hujan pun atap – atap ada beberapa yang bocor, akses ruang informasi pun disana sangat sempit sehingga tidak memadai.

## 2. Reability (Kehandalan)
Dalam Reability ini  perusahaan  Indosat  menampilkan  keandalan  atau  pelayanan  yang  diberikan kepada konsumen. Berikut beberapa hasil komentar negative terhadap pelayanan Indosat.

## Tabel 5: Pengambilan Data Reability dalam pelayanan Indosat

## Reability (Keandalan)
Pelayanan yang diberikan kurang memuaskan Kualitas sinyal yang di beberapa tempat tidak memadai Harga kuota/pulsa yang tidak begitu jelas Jaringan Internet yang tidak memadai di beberapa daerah Tidak adanya sosialisasi yang diberikan kepada konsumen
Berikut  hasil  tabel  3.5,  kita  dapat  melihat  hasil  dari data Reability ini  ada  beberapa  komentar  negatif dari konsumen Indosat, dalam pelayanan yang diberikan oleh indosat kepada konsumen ini kurang memuaskan, untuk kualitas sinyal dibeberapa daerah yang begitu buruk dan tidak memadai sehingga konsumen indosat tersebut mengeluhkan sinyal ditempat mereka, harga kuota yang diberikan indosat kepada konsumen terkadang murah  dan  mahal,  untuk  harga  kuota  mahal  ini  biasanya  dikeluhkan  masyarakat  dikarenakan  harga  kuota tersebut mahal, tidak ada jaringan internet yang kurang memadai ketika sedang dalam perjalanan sering hilang, tidak adanya Tindakan sosialisasi yang dilakukan indosat terhadap konsumen.

## 3. Responsiveness (Daya Tanggap)
Dalam Responsiveness ini perusahaan Indosat menampilkan keandalan atau pelayanan yang diberikan kepada konsumen. Berikut beberapa hasil komentar negative terhadap pelayanan Indosat.
Tabel 6: Pengambilan Data Responsiveness dalam pelayanan Indosat

## Responsiveness (Daya Tanggap)
Respon dari pihak Indosat sangat lambat
Tidak ada tindakan untuk memperbaiki server pada jaringan Jawaban dari Customer service Indosat tidak memuaskan
Pada Tabel 6, kita dapat melihat hasil dari Responsiviness ada beberapa komentar negative yang dilakukan oleh konsumen, ketika konsumen melakukan keluhan terhadap jaringan atau sinyal pada Indosat kepada pihak indosat hal tersebut respon yang diberikan dari pihak Indosat sangat lambat dan tidak adanya Tindakan yang dilakukan  pihak  Indosat  untuk  melakukan  suatu  inovasi  terhadap  sinyal  Indosat  yang  diberikan  kepada konsumen.

## 4. Empathy (Empati)
Dalam Empathy ini perusahaan Indosat menampilkan keandalan atau pelayanan yang diberikan kepada konsumen. Berikut beberapa hasil komentar negative terhadap pelayanan Indosat.
Tabel 7: Pengambilan Data Empathy dalam pelayanan Indosat

## Empathy (Empati)
Konsumen Melampiaskan kekecewaannya terhadap pelayanan Indosat Tidak adanya perubahan yang dilakukan pihak indosat demi kepuasan pelanggan
Pada Tabel  7,  kita  dapat melihat  hasil  dari Empathy ada  beberapa komentar negative  yang  dilakukan  oleh konsumen,  ketika  konsumen  melakukan  keluhan  terhadap  Indosat  mereka  merasakan  kekecewaan  yang dilakukan oleh pihak Indosat dikarenakan tidak adanya gebrakan yang dilakukan oleh pihak indosat dan tidak memberikan effort kepada konsumen setianya.

## IV. KESIMPULAN
Berdasarkan hasil pengolahan dan pembahasan data pada penelitian ini, Gambaran umum sentimen pengguna Telkomsel di Indonesia selama pandemi COVID-19 di media sosial terhadap layanan yang telah diberikan adalah beragam dari pengambilan data yang telah dilakukan pada tanggal 01 Januari sampai 09 November 2021 secara total, pada bulan April adalah bulan dengan paling banyak opini dan komentar yang diberikan oleh pengguna Indosat yaitu sebanyak 4321 dimana pada bulan April adalah masa perpanjangan masa sekolah dan bekerja dari rumah sejak pertama diberlakukan pada keputusan pemerintah, oleh karena itu pada bulan April  banyak  yang  memberikan  opini  dan  komentarnya  mengenai  layanan  Indosat  seperti  jaringan,  paket internet dll, karena internet menjadi sangat penting dalam masa pandemi ini yang banyak digunakan untuk bekerja, sekolah dan lainnya. Dari hasil pengumpulan dan pengolahan data juga diperoleh informasi terdapat 12.278 opini positif dan 6.952 opini negatif. Dari gambaran umum yang telah didapatkan, diperoleh informasi mengenai permasalahan dan keluhan yang sering muncul di media sosial dengan menggunakan metode naïve bayes classifier dan asosiasi teks negatif, didapatkan beberapa keluhan yang sering muncul yaitu mengenai sinyal yang buruk, dan hilang, kemudian mengenai mahalnya harga paket internet dari Indosat, koneksi internet yang terkadang lemot dan putus dan aktivasi paket atau kartu perdana yang sulit.

## DAFTAR PUSTAKA
[1] F. Astiko dan A. Khodar, “JOURNAL OF APPLIED COMPUTER SCIENCE AND TECHNOLOGY ( JACOST  )  Membangun  Model  Machine  Learning  Untuk  Meninjau  Layanan  Indosat  Ooredoo  Dari Twitter Menggunakan Naive Bayes Classifier,” vol. 1, no. 2, hal. 61–66, 2020.
[2] T. I. Saputra dan R. Arianty, “Implementasi Algoritma K-Means Clustering Pada Analisis Sentimen Keluhan  Pengguna  Indosat,” J.  Ilm.  Inform.  Komput. ,  vol.  24,  no.  3,  hal.  191–198,  2019,  doi: 10.35760/ik.2019.v24i3.2361.
[3] F.  N.  Zuhri  dan  A.  Alamsyah,  “Menggunakan  Naïve  Bayes  Classifier  Di  Forum  Kaskus  Publik Sentiment  Analysis  Of  Smartfren  Brand  Using  Naïve  Bayes  Classfier  On  Kaskus  Forum,” e- Proceeding Manag. , vol. 4, no. 1, hal. 242–251, 2017.
[4] I. Di Estika, I. Darmawan, dan O. N. Pratiwi, “Analisis Sentimen Ulasan Pengguna Untuk Peningkatan Layanan Menggunakan Algoritma Naïve Bayes (Studi Kasus : Bukalapak),” e-Proceeding Eng. , vol. 8, no. 2, hal. 2735–2745, 2021.
[5] A. Agrani dan B. Rikumahu, “Perbandingan Analisis  Sentimen Terhadap Digital Payment ‘Go-Pay’ Dan  ‘Ovo’  Di  Media  Sosial  Twitter  Menggunakan  Algoritma  Naïve  Bayes  Dan  Word  Cloud Comparison  of  Sentiment Analysis Against  Digital  Payment  ‘Go-Pay’  and  ‘Ovo’  in  Social  Media Twitter Using N,” Agustus , vol. 7, no. 2, hal. 2534, 2020.
[6] N.  Haqqizar  dan T.  N.  Larasyanti,  “Analisis  Sentimen Terhadap  Layanan  Provider Telekomunikasi Telkomsel  Di  Twitter  Dengan  Metode  Naïve  Bayes,” Pros.  TAU  SNAR-TEK  2019  Semin.  Nas. Rekayasa dan Teknol. , vol. 10, no. 2, hal. 1–15, 2019.
[7] R. Julianto, E. D. Bintari, dan Indrianti, “Analisis Sentimen Layanan Provider Telepon Seluler pada Twitter menggunakan Metode Naïve Bayesian Classification,” J. Big Data Anal. Artif. Intell. , vol. 3, no. 1, 2017.
[8] M. L. Alfriyanto, “ANALISIS SENTIMEN TERHADAP OPERATOR SELULER DI MEDIA SOSIAL TWITTER MENGGUNAKAN METODE KLASIFIKASI NAÏVE BAYES DAN METODE TOPSIS.” Universitas Muhammadiyah Gresik, 2020.
[9] S. Fransiska dan A. Irham Gufroni, “Sentiment Analysis Provider by.U on Google Play Store Reviews with TF-IDF and Support Vector Machine (SVM) Method,” Sci. J. Informatics , vol. 7, no. 2, hal. 2407– 7658, 2020.
[10]  W. A.  Prabowo  dan  C.  Wiguna,  “Sistem  Informasi  UMKM  Bengkel  Berbasis  Web  Menggunakan Metode  SCRUM,” J.  Media  Inform.  Budidarma ,  vol.  5,  no.  1,  hal.  149,  2021,  doi: 10.30865/mib.v5i1.2604.
[11]  R.  Tineges,  A.  Triayudi,  dan  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, hal. 650, 2020, doi: 10.30865/mib.v4i3.2181.
[12]  R. S. Perdana dan M. A. Fauzi, “Analisis Sentimen Tingkat Kepuasan Pengguna Penyedia Layanan Telekomunikasi Seluler Indonesia Pada Twitter dengan Metode Support Vector Machine dan Lexicon Based Features Twitter event detection View project Human Detection and Tracking View project,” J. Pengemb. Teknol. Inf. dan Ilmu Komput. , vol. 1(12), no. October, hal. 1725–1732, 2017.