Terakreditasi SINTA Peringkat 4 Surat Keputusan Direktur Jenderal Pendidikan Tinggi, Riset, dan Teknologi, Nomor: 158/E/KPT/2021 masa berlaku mulai Volume 5 Nomor 2 Tahun 2018 sampai Volume 10 Nomor 1 Tahun 2023
Terbit online pada laman web jurnal: https://jurnal.plb.ac.id/index.php/tematik/index

## Jurnal Teknologi Informasi Komunikasi (e-Journal)
Vol. 10 No. 2 (2022) 246 - 251 ISSN Media Elektronik: 2443-3640

## Analisis Perbandingan Sentimen Pengguna Twitter Terhadap Layanan Salah Satu Provider Internet Di Indonesia Menggunakan Metode Klasifikasi
Comparative Analysis of Twitter User Sentiments Towards the Services of One Internet Provider in Indonesia Using the Classification Method
Della Puspita Sari 1, Budiman 2 , Nur Alamsyah 3*
1 Sistem Informasi, Fakultas Teknologi dan Informatika, Universitas Informatika dan Bisnis Indonesia
1 dellaps040@gmail.com , 2 budiman@unibi.ac.id, 3 nuralamsyah@unibi.ac.id

## Abstract
The  Internet  is  needed  for  everyday  life,  whereas  in  Indonesia  there  are  many  internet  service  providers,  one  of  which  is indihome. Sentiment analysis itself aims to classify a text into Negative, Positive and Neutral classes. On the twitter platform, there are many reviews about internet providers, one of which is indihome, because of poor service or just to appreciate the services provided. Based on the calculation of the results obtained 71.1% negative, 21.1% positive and 7.7% neutral. The data obtained is not balanced, therefore the classification process is assisted using Smote. The results of the comparison of the four methods  used  are  Support  Vector  Machine,  Naïve  Bayes,  Random  forest,  Decision  tree.  From  the  overall  comparison,  the highest accuracy without smote or using smote is Support Vector Machine with an accuracy level of 89% AUC level of 89% if using smote gets 93% accuracy and 97% AUC level with 80% training data and 20% testing.
Keywords: smote, support vector machine, naïve bayes, random forest, decision tree

## Abstrak
Internet sangat dibutuhkan untuk kehidupan sehari-hari, dimana di indonesia sudah banyak penyedia layanan internet salah satunya indihome. Analisis sentimen sendiri bertujuan untuk mengelompokan suatu teks kedalam kelas Negative, Positive dan Netral. Pada platform twitter banyak sekali ulasan mengenai provider internet salah satunya indihome, karena adanya pelayanan yang kurang baik atau untuk sekedar mengapresiasi pelayanan yang diberikan. Berdasarkan perhitungan hasil yang didapatkan 71,1% negative, 21,1% positive dan 7,7% netral. Data yang diperoleh tidak seimbang maka dari itu proses pengklasifikasian di  bantu  menggunakan  Smote.  Hasil  perbandingan  keempat  metode  yang  digunakan  ialah  Support  Vector  Machine,  Naïve Bayes, Random forest, Decision tree. Dari keseluruhan perbandingan accuracy paling tinggi tanpa smote ataupun menggunakan smote ialah Support Vector Machine dengan tingkat accuracy 89% tingkat AUC 89% jika menggunakan smote mendapatkan accuracy 93% dan tingkat AUC 97% dengan data training 80% dan testing 20%.
Kata kunci : smote, support vector machine, naïve bayes, random forest, decision

## 1. Pendahuluan
Internet adalah sebuah jaringan yang dimana bisa saling terhubung  satu  sama  lain.  Internet  juga  sering digunakan  untuk  bermain  media  sosial,  media  sosial merupakan  tempat  untuk  menyampaikan  berbagai macam  kritik  dan  saran  [1].  Salah  satu  contoh  media sosial yang digunakan ialah twitter, twitter merupakan salah  satu  media  sosial  yang  memungkinkan penggunanya untuk menulis tentang berbagai topik dan membahas  isu-isu  yang  sedang  terjadi  [2].  Jaringan
internet saat ini sangatlah luas, mengingat di Indonesia sendiri banyak sekali penyedia provider internet untuk kebutuhan  sehari-hari  [3].  Dianalisis  dari  flip.id  ada tujuh  provider  tercepat  penyedia  layanan  internet diantaranya  ialah  Indihome,  First  Media,  CBN, Transvision, My Republic, Biznet. Sebenarnya banyak sekali saat ini provider baru, seperti MNC, Iconnect dari PLN.
Menurut  survey  APJII,  per  tahun  2022  Indihome menjadi  provider  yang  banyak  digunakan  oleh

## Della Puspita Sari, Budiman, Nur Alamsyah
Tematik : Jurnal Teknologi Informasi Komunikasi (e-Journal) Vol. 10 No. 2 (2022)
masyarakat
Indonesia. IndiHome merupakan perusahaan  telekomunikasi  indonesia  milik  PT. telekomunikasi  indonesia  mencakup  3  layanan  biasa dikenal  dengan  Internet  wifi,  Indihome  tv  dan  telpon rumah  [4].  Analisis  sentimen  adalah  kegiatan  yang digunakan  untuk  menganalisis  pendapat  atau  opini seseorang  tentang  suatu  topik.  Tugas  dasar  Analisis sentimen adalah mengklasifikasikan beberapa teks dari dokumen, kalimat atau fitur, kalimat dari fitur tersebut bisa bersifat positif, negatif dan netral [5]. Di indonesia banyak  sekali  yang  menggunakan  provider  indihome maka  pasti  akan  banyak  sekali  ulasan  mengenai pelayanan yang diberikan oleh pihak indihome kepada customer  [6].  Ulasan  yang  diberikan  oleh  customer indihome  berbagai  macam  mulai  dari  hal  yang menyenangkan  ataupun  tidak  menyenangkan.  Ulasan tersebut akan menjadi landasan untuk penelitian ini [7]. Melakukaan analisis sentimen, diperlukan suatu metode klasifikasi  &  seleksi  fitur  yang  mempuni  agar didapatkan  hasil  akurasi  yang  maksimal,  pada penelitian [8], sentiment analisis yang dilakukan hanya menggunakan model utama yaitu naïve bayes dan tidak membandingkan  dengan  model  lainnya  .  Dalam penelitian  ini  menggunakan  metode  Naïve  Bayes, Decision  Tree,  Random  forest  dan  Support  Vector Machine  untuk mengklasifikasikan negative, posistive dan netral untuk memberikan optimasi nilai yang baik menggunakan SMOTE (Synthetic Minority Oversampling  Technique)  serta  membandingkan metode  mana  yang  cukup  baik  dengan  melihat  hasil AUC  (Area  Under  Curve)  [9],  menggunakan  python dan  crawling  data  menggunakan  rapidminer  dengan query layanan indihome pada rapidminer [10].

## 2. Metode Penelitian
Metode penelitian ini diawali dengan mencari beberapa sumber yang relevan dengan peneletian yang dijadikan sebagai  pedoman  penulisan,  salah  satu  karya  ilmiah yang digunakan sebagai pedoman dengan judul artikel Analisis  Sentimen  terhadap  Layanan  Indihome  di Twitter dengan Metode Machine Learning. Disimpulkan  bahwa  metode  yang  terbaik  adalah metode  Random  Forest  sebab  Random  Forest menghasilkan  akurasi  yang  lebih  tinggi  dibandingkan dengan metode Gradient Boosting seperti terlihat pada Gambar 1 [11].
Hasil  yang  diperoleh  sudah  dilakukan  cleaning  dan tahapan  selanjutnya  menyimpan  hasil  dari  rapidminer ke file csv, data dari rapidminer masih belum sempurna dan  belum  diberikan  label,  masih  banyak  noise  yang ada  pada  kalimat  tweet  yang  tidak  ada  maknanya, Langkah  selanjutnya  ialah  menghapus  beberapa  noise secara  manual dan  memberi label pada kelas positive, negative  dan  netral,  hasil  yang  sudah  dilakukan cleaning dan labelling mendapatkan hasil 405 data, dan teakhir adalah hasil setelah dilakukan labelling.

## Gambar 1. Metodologi Yang Digunakan
2.1. Crawling Data
Tahapan yang dilakukan ialah melakukan crawling data dengan  menggunakan  aplikasi  rapidminer  [12]. Aplikasi rapidminer ini harus menggunakan api twitter, alangkah  lebih  baiknya  saat  akan  menggunakan rapidminer bisa membuat akun lain terlebih dahulu agar tidak  menggunakan  akun  utama,  khawatir  terjadi seseuatu  yang  tidak  diinginkan.  Seteleh  melakukan koneksi  antara  rapidminer  dan  twitter  selanjutkan memilih  selection  untuk  memilih  data  apa  yang  akan ditampilkan oleh rapidminer, karena pada penulisan ini yang  diperlukan  hanya  teks  saja  maka,  attribute  yang dipilih ialah attribute teks. Pada tahapan crawling data ini dalam rapidminer bisa melakukan tahapan cleaning juga dengan memilih attribute replace dan menghapus beberapa  karakter  yang  mempengaruhi  pada  tahapan analisis sentiment. Hasil data yang dilakukan crawling sebanyak  3000  data,  data  yang  sudah  di  cleaning melalui rapidminer hasil nya ada pada Tabel 1.
Tabel 1. Hasil Crawling Data
'Text' 2 series tadi bisa kamu streaming di Disney+ Hotstar Kalo langganannya lewat IndiHome TV bakal lebih banyak lagi benefitnya Mantap Sekedar mau nanya Apa bener orang yang bisa liat hantu Di sebut indihome IndiHome Saya sudah bayar dan sudah ada notif dari apps my indihome kalau pembayaran sudah berhasil tapi kenapa di tampilan indihome nya masih blm di bayar ya kok diem aja indihome
Hasil  yang  diperoleh  sudah  dilakukan cleaning dan tahapan  selanjutnya  menyimpan  hasil  dari  rapidminer ke file csv, data dari rapidminer masih belum sempurna dan  belum  diberikan  label,  masih  banyak  noise  yang ada  pada  kalimat  tweet  yang  tidak  ada  maknanya, Langkah  selanjutnya  ialah  menghapus  beberapa  noise secara  manual dan  memberi label pada kelas positive, negative  dan  netral,  hasil  yang  sudah  dilakukan cleaning  [13].  Labelling  mendapatkan  hasil  405  data. Tabel 2 adalah hasil setelah dilakukan labelling.

## Della Puspita Sari, Budiman, Nur Alamsyah
Tematik : Jurnal Teknologi Informasi Komunikasi (e-Journal) Vol. 10 No. 2 (2022)
DOI: https://doi.org/10.38204/tematik.v10i2.1578 Lisensi: Creative Commons Attribution 4.0 International (CC BY 4.0)

## Tabel 2. Hasil Labeling Manual
Penelitian  ini  dilakukan  menggunakan python ,  setelah data  diberikan  label  data  akan  di  simpan  menjadi  file csv  kembali,  setelah  itu  dipanggil  menggunakan  alat bantu Google  Colab untuk  mengoprasikan python . Beberapa library yang  digunakan  di  pemrograman python ialah, “Numpy”,  "Pandas",  "NLTK", "SlangWord",  "Stopwords",  "Sastrawi",  "Swifter" dan algoritma klasifikasi yang digunakan.

## Gambar 2. Hasil Labelling diagram
Diagram label pada Gambar 2 menunjukan bahwa hasil dari  data  tersebut  masih  imbalance,  dimana  terlihat label yang sangat dominan ialah label Negative 71.2% Positif 21,1% dan netral 7,7%. Hasil yang tidak balance maka diperlukan metode tambahan agar nilai accuracy menjadi  lebih  baik  untuk  memberikan  nilai  optimasi yang  baik  maka  dilakukan  penambahan  library  smote agar menyeimbangkan data.
2.2. Pre-Processing.
Tahap  pre-processing  ini  adalah  untuk  melakukan pembersihan  dan  menghapus  data  dari  kata-kata  yang tidak  perlu  atau  tidak  memiliki  keterkaitan  dengan sentimen, dilakukan menggunakan python tidak manual seperti  diawal,  ada  beberpa  tahapan  pada  tahapan  ini ialah Case folding, Cleaning, Tokenizing, Filtering, dan Stemming [14].
Tahapan  Case  Folding  untuk  mengkonversi  teks menjadi  suatu  bentuk  standar,  dimana  menjadi Lowercase (format penulisan huruf kecil).
Tahapan  Cleaning  ini  sudah  dilakukan  diawal pengambilan  data,  karena  menggunakan  alat  bantu RapidMiner dan  dilakukan  secara  manual  untuk filtering dan labelling.
Tahapan tokenizing itu  untuk  melalukan  pemotongan string ,  jadi  tahapan  ini  untuk  memecah  teks sekepumpulan  karakter  yang  terdapat  dalam  teks kedalam satuan kata.
Hasil  proses Tokenizing akan  dilakukan filtering kembali  untuk  pengambilan  kata-kata  penting  hasil proses Tokenizing ,  tahapan  ini  membuang  kata  yang kurang  penting  atau  menyimpan  kata  penting,  ada beberapa  kata  yang  dihapus  pada  tahapan  ini  seperti saya, dan, atau, di, ke, ok, dalam filtering ini hal yang digunakan  ialah Slangwords dan Stopwords .  Proses slangwords itu digunakan untuk pengecekan kata kata gaul  pada  dataset  tersebut  tahapan  selanjutnya  ialah proses Stopword untuk  melakukan  filter  dimana membuang kata kata yang sering muncul namun tidak memberikan  nilai  informasi  yang  signifikan,  dibawah ialah contoh stopwords.
Proses stemming dilakukan  perubahan  kata  yang berimbuhan  menjadi  kata  dasar  dengan  menghapus imbuhan di depan atau di belakang kata dasar. Tahap ini dibantu dengan library Sastrawi dan Swifter [15].
2.3. Term  Frequency/Inverse  Document  Frequency (TF/IDF )
TF / IDF menghitung  kemunculan  dari  term  yang terdapat  dalam  dokumen.  Pembuatan  fitur  selection untuk memudahkan dalam proses klasifikasi [16]. Pada tahapan TF/IDF juga  penulis  merubah  pelebelan  dari yang  awalnya  menggunakan  string  lalu  dilakukan perubahan menjadi integer, dimana Negative adalah ‘1’ Positif ‘0’ dan Netral  ‘2’. Tahapan ini dilakukan agar perhitungan kedepannya menjadi lebih mudah.
2.4. Split Data
Tahapan split data ini akan dibagi menjadi 2 data ialah data training dan data testing  [17]. Pada tahapan awal penulis  akan  mencoba  data  testing  20%  data  training 80%  kemudian  akan  membuat  perbandingan  hasil antara 70% training 30% testing dan perbandingan 50% testing dan  50% training .  Tujuannya  agar  bisa mengetahui  apakah  semakin  besar  data  testing  hasil akan baik atau sebaliknya. Seteleh melakukan split data, penulis  akan  membuat  library  baru  untuk  data  yang tidak balance menggunakan Smote , sesuai dengan data yang  diperolah  data  tidak balance . Smote ini  akan membuat data sintetis dari data yang minoritas dengan cara  sampling  ulang  datanya,  nantipun  akan  di  lihat perbandingannya  apakah  akan  merubah  tingkat
Text Label Kalo langganannya lewat IndiHome TV bakal lebih banyak lagi benefitnya Mantap Positif Saya sudah bayar dan sudah ada notif dari apps my indihome kalau pembayaran sudah berhasil tapi kenapa di tampilan indihome nya masih blm di bayar ya Negative betul ada indihome semua jadi mudah Positif fortune cookie mas dijamin mood auto lancar kek indihome Positif alias gue stres bgt ajg besok2 gue mau ganti ke Indihome aja Positif indihome lo kalo sering error begini mending kita putus aja IndiHomeCare Negative iya aku mau ganti ke indihome Positif Speedtest nya arapenta lebih cepat dari indihome Negative

## Della Puspita Sari, Budiman, Nur Alamsyah
Tematik : Jurnal Teknologi Informasi Komunikasi (e-Journal) Vol. 10 No. 2 (2022)
DOI: https://doi.org/10.38204/tematik.v10i2.1578 Lisensi: Creative Commons Attribution 4.0 International (CC BY 4.0)
accuracy nya atau tidak. Gambar 3 ini hasil dari smote yang dibuat [18].

## Gambar 3. Hasil Smote
Hasil  setelah  di-smote  data  akan  terlihat  balance, kenapa  33.3%  hasil  keseluruhannya  label  yang digunakan  ada  3  yaitu  negative,  positif  dan  netral.
Setelah  mendapatkan  hasil  data  yang  balance  penulis akan  melakukan  klasifikasi  dan  akan  melakukan perbandingan  apakah  ada  pengaruh  terhadap  accuracy yang di dapatkan atau tidak. Setelah melakukan tahapan pre-processing  dan  split  data  ialah  melakukan pengujian terhadap metode yang akan digunakan.

## 3. Hasil dan Pembahasan
Penelitian  ini  menggunakan  Naïve  Bayes,  Support Vector Machine, Random Forest, Decision Tree, hasil dari ke empat Metode :
3.1. Naïve Bayes
Tabel  3  menunjukan  bahwa  tingkat  accuracy  yang tinggi ada pada data training 80% dan data Testing 20% dengan  nilai  accuracy  tanpa  smote  itu  di  86%  dengan tingkat AUC 95% dan jika menggunakan smote di 89% accuracy serta tingkat AUC 95%.
Tabel 3. Hasil Naïve Bayes Metode Data Training Data Testing Precision Recall F1 Score Accuracy AUC Naïve Bayes 80% 20% 86% 86% 86% 86% 95% 70% 30% 85% 85% 84% 85% 89% 50% 50% 82% 83% 82% 83% 90% Naïve Bayes dengan Smote 80% 20% 90% 89% 89% 89% 95% 70% 30% 87% 86% 87% 86% 92% 50% 50% 87% 85% 86% 85% 93%

## 3.2. Support Vector Machine
Tabel  4  menunjukan  bahwa  tingkat  accuracy  yang tinggi ada pada data training 80% dan data testing 20%
dengan  nilai  accuracy  tanpa  smote  itu  di  89%  dengan tingkat AUC 89% dan jika menggunakan smote di 93% serta tingkat AUC 97%.
Tabel 4. Hasil Support Vector Machine Metode Data Training Data Testing Precision  Recall  F1 Score Accuracy  AUC SVM 80% 20% 90% 89% 87% 89% 89% 70% 30% 83% 80% 76% 80% 89% 50% 50% 85% 83% 79% 83% 89% SVM dengan Smote 80% 20% 93% 93% 92% 93% 97% 70% 30% 85% 85% 84% 85% 86% 50% 50% 86% 86% 85% 86% 91%
3.3. Random Forest.
Tabel  5  menunjukan  bahawa  tingkat  accuracy  yang tinggi ada pada data training 70% dan data testing 30%
dengan  nilai  accuracy  tanpa  smote  itu  di  82%  dengan tingkat AUC 91% dan jika menggunakan smote di 85% serta tingkat AUC 91%.
Tabel 5. Hasil Random Forest Metode Data Training Data Testing Precision Recall F1 Score Accuracy AUC Random Forest 80% 20% 82% 74% 69% 74% 80% 70% 30% 77% 82% 77% 82% 91% 50% 50% 75% 78% 73% 78% 83% Random Forest dengan smote 80% 20% 82% 81% 79% 81% 84% 70% 30% 86% 85% 83% 85% 91% 50% 50% 80% 80% 77% 80% 87%

## Della Puspita Sari, Budiman, Nur Alamsyah
Tematik : Jurnal Teknologi Informasi Komunikasi (e-Journal) Vol. 10 No. 2 (2022)
3.4. Decision Tree.
Tabel  6  menunjukan  bahawa  tingkat  accuracy  yang tinggi ada pada data training 50% dan data testing 50%
dengan  nilai  accuracy  tanpa  smote  itu  di  78%  dengan tingkat AUC 70% dan jika menggunakan smote di 81% serta tingkat AUC 71%.
Tabel 6 Hasil Decision Tree Metode Data Training Data Testing Precision Recall F1 Score Accuracy AUC Decision Tree 80% 20% 74% 73% 71% 73% 67% 70% 30% 76% 74% 75% 74% 70% 50% 50% 78% 78% 77% 78% 70% Decision  Tree dengan smote 80% 20% 73% 74% 73% 74% 62% 70% 30% 78% 76% 76% 76% 72% 50% 50% 80% 81% 79% 81% 71%
Jika dilihat hasil dari Tabel 7 ketiga  model klasifikasi untuk  sentiment  analisis,  terlihat  bahwa  hasil  dari model  Support  Vector  Machine  (SVM)  dengan
menunjukkan hasil dengan tingkat akurasi paling tinggi dengan  menggunakan  Teknik  smote  sebesar  93  % dengan evaluasi AUC sebesar 93 %.
Tabel 7. Hasil Keseluruhan Hasil Keseluruhan Metode Metode Data Training Data Testing Precision Recall F1 Score Accuracy AUC Naïve Bayes 80% 20% 86% 86% 86% 86% 95% 70% 30% 85% 85% 84% 85% 89% 50% 50% 82% 83% 82% 83% 90% Naïve Bayes dengan Smote 80% 20% 90%
89% 89% 89% 95% 70% 30% 87% 86% 87% 86% 92% 50% 50% 87% 85% 86% 85% 93% SVM 80% 20% 90% 89% 87% 89% 89% 70% 30% 83% 80% 76% 80% 89% 50% 50% 85% 83% 79% 83% 89% SVM dengan Smote 80% 20% 93% 93% 92% 93% 97% 70% 30% 85% 85% 84% 85% 86% 50% 50% 86% 86% 85% 86% 91% Random Forest 80% 20% 82% 74% 69% 74% 80% 70% 30% 77% 82% 77% 82% 91% 50% 50% 75% 78% 73% 78% 83% Random Forest dengan smote
80% 20%
82% 81% 79% 81% 84% 70% 30% 86% 85% 83% 85% 91% 50% 50% 80% 80% 77% 80% 87% Decision Tree 80% 20% 74% 73% 71% 73% 67% 70% 30% 76% 74% 75% 74% 70% 50% 50% 78% 78% 77% 78% 70% Decision Tree dengan smote 80% 20% 73% 74% 73% 74% 62% 70% 30% 78% 76% 76% 76% 72% 50% 50% 80% 81% 79% 81% 71%

## 4. Kesimpulan
Hasil  analisis  sentiment  pengguna  twitter  mengenai layanan  indihome  mendapatkan  hasil  crawling  data sebanyak 3000 data Hasil crawling tidak di pergunakan semua karena ada tahapan pre-processing yang dimana menghilangkan banyak data karena data tidak valid dan tidak  terstruktur  serta  data  yang  tidak  sempurna.  Data tersebut  di  klasifikasikan  menjadi  3  yaitu  Negative, Positive, dan Netral [20]. Hasil tahapan pre-processing dan labelling data mendapatkan 405 data yang sudah di beri  label,  dengan  hasil  nilai  71,1%  Negative,  21,1% Positive  dan  7,7%  Netral    Hasil  yang  diperoleh  dapat
disimpulan bahwa pengguna twitter banyak mengeluhkan pelayanan yang diberikan oleh indihome. Namun untuk proses penelitian ini data yang diperoleh tidak  balance,  agar  data  balance  maka  penulis menambahkan library pada python ialah Smote.  Hasil perbandingan  yang  diperoleh  ialah  Support  Vector Machine  (SVM)  akurasi  tanpa  SMOTE  89%  AUC 95%, akurasi dengan smote 93% AUC 93% dengan data training  80%  data  testing  20%.  Naïve  Bayes  akurasi tanpa SMOTE 86% AUC 93%, akurasi dengan SMOTE 89% AUC 96% dengan data training 80% data testing 20%. Random Forest akurasi tanpa SMOTE 82% AUC 87%  akurasi  dengan  SMOTE  84%  AUC  93%  dengan
Tematik : Jurnal Teknologi Informasi Komunikasi (e-Journal) Vol. 10 No. 2 (2022)
DOI: https://doi.org/10.38204/tematik.v10i2.1578 Lisensi: Creative Commons Attribution 4.0 International (CC BY 4.0)
data  training  70%  data  testing  30%.  Decision  Tree akurasi tanpa SMOTE 78% AUC 66% akurasi dengan SMOTE 79% AUC 66% dengan data training 50% data testing 50%.  Hasil evaluasi dapat disimpulkan bahwa ternyata smote berhasil membuat tingkat accuracy pada keempat  metode  ini  menjadi  naik,  SVM  dengan SMOTE  menunjukkan  kinerja  yang  lebih  baik  dalam mengklasifikasikan  sentimen  ulasan  tentang  Indihome di  Twitter.  Akurasi  yang  lebih  tinggi  dan  AUC  yang cukup  baik  menunjukkan  bahwa  SVM  adalah  pilihan yang  cukup  baik  untuk  analisis  sentimen  dalam  kasus ini.  Berdasarkan  tujuan  penelitian  ini  juga  hasil  dari penelitian    ini    dapat  digunakan  untuk  evaluasi  dari pihak  indihome  juga  untuk  memberikan  pelayanan yang lebih baik lagi.

## Daftar Rujukan
[1] P.  R.  Utami,  “Analisis  Perbandingan  Quality  Of  Service Jaringan  Internet  Berbasis  Wireless  Pada  Layanan  Internet Service  Provider  (ISP)  Indihome  Dan  First  MediA,”  vol.  25, no. 2, 2020.
[2] S. Velichety, “Quantifying the impacts of online fake news on the  equity  value  of  social  media  platforms  –  Evidence  from Twitter,” Int. J. Inf. Manag. , 2022.
[3] A. Diana and M. A. P. Kurniawan, “Decision Support System For  Selection  Of  Internet  Service  Provider  (ISP)  With Analytical  Hierarchy  Process  (AHP)  And  Simple  Additive Weighting (SAW) Methods,” vol. 4, no. 2, 2022.
[4] A. Puspasari et al. , “The Effect Of Service Quality Perception And  Company  Image  On  Customer  Satisfaction  And  Their Impact On Customer Loyalty Indihome,” vol. 03, no. 02, 2022.
[5] S. F. Pane, R. Prastya, A. G. Putrada, N. Alamsyah, and M. N. Fauzan,  “Reevaluating  Synthesizing  Sentiment  Analysis  on COVID-19 Fake News Detection using Spark Dataframe,” in 2022  International  Conference  on  Information  Technology Systems  and  Innovation  (ICITSI) ,  2022,  pp.  269–274.  doi: 10.1109/ICITSI56531.2022.9970773.
[6] S. H. Suarsa, A. D. Anggraeni, and R. F. Aritonang, “IndiHome Customer  Loyalty  in  Bandung:  Service  Quality  and  Price,” Bus. Manag. Res. , vol. 220.
[7] D. R. Kusuma, S. Syofian, and L. N. Afifa, “Analisis Sentimen Tanggapan  Pelanggan  Indihome  Di  Platform  Sosial  Media Facebook  Dan  Twitter  Menggunakan  Support  Vector  Mesin Dan  Pendekatan  Klasifikasi  Naïve  BayeS  (Studi  Kasus:  PT. Telkom Indonesia),” no. 1, 2023.
[8] A.  G.  Putrada,  N.  Alamsyah,  S.  F.  Pane,  and  M.  Nurkamal Fauzan,  “Feature  Importance  on  Text  Analysis  for  a  Novel Indonesian  Movie  Recommender  System,”  in 2023  11th International Conference on Information and Communication
Technology (ICoICT) , 2023, pp. 34–39.
doi:
10.1109/ICoICT58202.2023.10262504.
[9] N. Alamsyah, Saparudin, and A. P. Kurniati, “A Novel Airfare Dataset  To  Predict  Travel  Agent  Profits  Based  On  Dynamic Pricing,”  in 2023  11th  International  Conference  on Information and Communication Technology (ICoICT) , 2023, pp. 575–581. doi: 10.1109/ICoICT58202.2023.10262694.
[10]  S.  Winduwati,  “Pemanfaatan  Media  Sosial  Instagram  Pada Online Shop @ivoree.id dalam Memasarkan Produk,” vol. 5, no. 1, 2021.
[11]  S. F. Pane, A. G. Putrada, N. Alamsyah, and M. N. Fauzan, “A PSO-GBR  Solution  for  Association  Rule  Optimization  on Supermarket Sales,” in 2022 Seventh International Conference on  Informatics  and  Computing  (ICIC) ,  2022,  pp.  1–6.  doi: 10.1109/ICIC56845.2022.10007001.
[12]  I. T. Julianto, D. Kurniadi, M. R. Nashrulloh, and A. Mulyani, “Twitter  Social  Media  Sentiment  Analysis  Against  Bitcoin Cryptocurrency  Trends  Using  Rapidminer,” J.  Tek.  Inform. Jutif ,  vol.  3,  no.  5,  pp.  1183–1187,  Oct.  2022,  doi: 10.20884/1.jutif.2022.3.5.289.
[13]  A. S. Alhassun and M. A. Rassam, “A Combined Text-Based and  Metadata-Based  Deep-Learning  Framework  for  the Detection  of  Spam  Accounts  on  the  Social  Media  Platform Twitter,” Processes ,  vol.  10,  no.  3,  p.  439,  Feb.  2022,  doi:
10.3390/pr10030439.
[14]  A.  Halim  and  Andri  Safuwan,  “Analisis  Sentimen  Opini Warganet Twitter Terhadap Tes Screening Genose Pendeteksi Virus Covid-19 Menggunakan Metode Naïve Bayes Berbasis Particle  Swarm Optimization,” J.  Inform.  Teknol.  Dan Sains , vol. 5, no. 1, pp. 170–178, Feb. 2023, doi: 10.51401/jinteks.v5i1.2229.
[15]  R.  N.  Aziza,  T.  S.  Ardanti,  E.  Yosrita,  and  R.  F.  Ningrum, “Pembangunan Aplikasi Chatbot Informasi Akademik berbasis Cosine Similarity dan Library Sastrawi Stemmer (Studi Kasus: Teknik Informatika IT PLN),” vol. 3, 2022.
[16]  S.  Akuma,  T.  Lubem,  and  I.  T.  Adom,  “Comparing  Bag  of Words  and  TF-IDF  with  different  models  for  hate  speech detection from live tweets,” Int. J. Inf. Technol. , vol. 14, no. 7, pp. 3629–3635, Dec. 2022, doi: 10.1007/s41870-022-01096-4.
[17]  T. Pronk, D. Molenaar, R. W. Wiers, and J. Murre, “Methods to split cognitive task data for estimating split-half reliability: A  comprehensive  review  and  systematic  assessment,” Psychon. Bull. Rev. , vol. 29, no. 1, pp. 44–54, Feb. 2022, doi: 10.3758/s13423-021-01948-3.
[18]  R.  Fahlapi et  al. ,  “Analisa  Sentimen  Vaksinasi  Covid-19 Dengan  Metode  Support  Vector  Machine  Dan  Naïve  Bayes Berbasis Teknik SmotE,” J. Inform. Kaputama JIK , vol. 6, no. 1, pp. 57–63, Jan. 2022, doi: 10.59697/jik.v6i1.136.
[19]  S.  S.  Bagui,  D.  Mink,  S.  C.  Bagui,  and  S.  Subramaniam, “Determining Resampling Ratios Using BSMOTE and SVM- SMOTE  for  Identifying  Rare  Attacks  in  Imbalanced Cybersecurity Data,” Computers , vol. 12, no. 10, p. 204, Oct. 2023, doi: 10.3390/computers12100204.
[20]  D.  A.  Vonega,  A.  Fadila,  and  D.  E.  Kurniawan,  “Analisis Sentimen Twitter Terhadap Opini Publik Atas Isu Pencalonan Puan Maharani dalam Pilpres 2024,” J. Appl. Inform. Comput. , vol. 6, no. 2, pp. 129–135, Nov. 2022, doi: 10.30871/jaic.v6i2.4300. smudak sempurna. Data tersebut di