ANALISIS SENTIMEN KONSUMEN OTOMOTIF HONDA BERDASARKAN FANPAGE TWITTER MENGGUNAKAN PEMPROGRAMAN PYTHON

AGUNG, WIJAYA and Heri, Suroyo (2020) ANALISIS SENTIMEN KONSUMEN OTOMOTIF HONDA BERDASARKAN FANPAGE TWITTER MENGGUNAKAN PEMPROGRAMAN PYTHON. Diploma thesis, Universitas Bina Darma.

	Text BAB 0.pdf Download (495kB)
	Text BAB 1.pdf Download (215kB)
	Text DAF. PUSTAKA.pdf Download (75kB)

Abstract

Hasil dari penelitian ini adalah menganalisis sentimen masyarakat pengguna Otomotif Honda melalui metode Naïve Bayes Classifier, dengan sentiment yang terbagi mejadi positif,negatif dan neutral. Dengan melakukan analisis sentimen menggunakan metode naïve bayes classifier telah didapatkan hasil akhir (rekaptulasi), yaitu Honda Internasional memiliki nilai sentimen positif lebih tinggi dari Honda Indonesia. Honda Motor Company, Ltd. (Honda Technology Research Institute Company, Limited) adalah produsen mobil, truk, sepeda motor dan skuter asal Jepang. Instagram merupakan media sosial yang pada dasarnya berfungsi untuk berbagi foto maupun vídeo pada sesama pengguna. Sebagian konsumen otomotif Honda memang menuangkan ulasan kritik atau pendapat mereka melalui media sosial. Memang fitur komentar yang tersedia akan membantu seorang calon pengunjung dengan melihat review yang ada, akan tetapi dengan banyaknya serta bervariasinya komentar yang netizen berikan tentu akan memakan banyak waktu, dan apabila calon konsumen sedikit membaca ulasan yang ada, informasi yang ada akan menjadi bias.. Analisis sentimen merupakan metode yang cocok untuk menyelesaikan permasalahan ini dengan cara mengumpulkan ulasan yang ada kemudian mengelompokkan ulasan tersebut menjadi suatu opini positif atau sebuah opini negati. Dalam penelitian ini menggunakan pemprograman python. Python termasuk bahasa pemograman yang mudah dipelajari karena sintaks yang jelas, dapat dikombinasikan dengan penggunaan modul-modul siap pakai, dan struktur data tingkat tinggi yang efisien. Adapun, metode yang digunakan yaitu Naive Bayes Classifier untuk menganalisa data sentimen yang ada.

Actions (login required)

View Item