IMPLEMENTASI TEXT MINING UNTUK ANALISIS OPINI MASYARAKAT TERHADAP KINERJA LAYANAN TRANSPORTASI ONLINE DENGAN ANALISIS FAKTOR

Abstract

Sistem transportasi umum saat ini berbasis aplikasi yang terhubung dengan koneksi internet sehingga dapat disebut juga dengan transportasi online. Grab dan Gojek merupakan penyedia jasa transportasi online yang ingin memberikan pelayanan kepada pengguna dengan baik. Beberapa pengguna memberikan tanggapan tentang layanan yang diberikan, pengalaman, kritik maupun saran bagi kedua perusahaan tersebut melalui Twitter. Pada penelitian ini dibuat sebuah aplikasi untuk menganalisis opini masyarakat terhadap layanan Grab dan Gojek dengan implementasi text mining menggunakan algoritma Naïve Bayes Classifier yang digunakan untuk mengklasifikasi tweet ke dalam kelas sentimen positif atau sentimen negatif dan Principal Component Analysis (PCA) yang digunakan untuk menentukan faktor dari setiap sentimen yang telah divalidasi. Data diperoleh melalui Twitter dengan kata kunci “grab” Dan “gojek”. Dari hasil penelitian didapatkan hasil akurasi klasifikasi data uji sentimen pada objek Grab adalah 74,34% dengan jumlah data 152 tweet dan data latih 597 tweet, sedangkan hasil akurasi klasifikasi data uji pada objek Gojek adalah 68,84% dengan jumlah data 565 tweet dan data latih 2249 tweet. Hasil akurasi diperoleh dengan menggunakan nilai threshold sebesar 1.1. Setiap kelas sentimen dilakukan analisis faktor yang kemudian pada Grab diperoleh 6 faktor positif dan 5 faktor negatif, sedangkan pada Gojek diperoleh 8 faktor positif dan 6 faktor negatif. Setiap faktor yang diperoleh dilakukan interpretasi dan kemudian dilakukan validasi oleh pakar.