Analisis Sentimen Persepsi Pengguna JNE Menggunakan Algoritma Naïve Bayes Classifier

Abstract

Teknologi turut ikut serta dalam mengubah gaya hidup manusia secara fundamental, salah satunya dalam aspek bisnis. Salah satu bisnis yang berkembang dengan adanya teknologi adalah industri logistik. Perkembangan jasa logistik juga dibuktikan melalui banyaknya jumlah perusahaan yang bergerak di bidang jasa pengiriman barang, salah satunya adalah PT. Tiki Jalur Nugraha Ekakurir (JNE), yang telah berdiri selama 29 tahun dan memiliki jaringan yang luas di seluruh kota di Indonesia, dengan titik layanan 1.500 lokasi. JNE memiliki aplikasi bernama my JNE pada website Google Play, yang mendapat ulasan lebih dari 86.000 komentar dan hingga Desember 2019 hanya mendapat rating sebesar 2,4 bintang dari total keseluruhan penilaian 5 bintang. Hal ini mendorong dilakukannya penelitian terkait JNE dengan menggunakan data ulasan pengguna dari Google Play. Ulasan yang digunakan pada penelitian ini berjumlah 1.876 yang diklasifikasikan menjadi kelas sentimen positif dan negatif menggunakan algoritma Naïve Bayes Classifier serta dilakukan asosiasi kata. Klasifikasi dengan naïve bayes classifier dengan perbandingan data latih 90% dan data uji 10% menghasilkan akurasi yang optimum yaitu sebesar 85.87%. Selanjutnya untuk asosiasi teks didapatkan informasi bahwa pengguna JNE membicarakan “kirim”, “paket”, “kurir”, “bagus”, “aplikasi”, “cepat”, “layan”, “terima”, “bantu”, dan “bintang”. Sedangkan pada kelas sentimen negatif pengguna sering membicarakan mengenai “kirim”, “paket”, “kurir”, “kecewa”, “layan”, “jasa”, “buruk”, “aplikasi”, “parah”, dan “lambat”. Kata Kunci: Analisis Sentimen, Asosiasi Kata, Diagram Fishbone, JNE, Google Play, Naïve Bayes Classifie