ANALISIS SENTIMEN TERHADAP PELAYANAN TRANSJAKARTA BERDASARKAN TWEETS MENGGUNAKAN METODE NAÏVE BAYES CLASSIFIER

Hilmy Zhafran Muflih; Firman Noor Hasan;

Analisis Sentimen Terhadap Pelayanan TransJakarta Berdasarkan Tweets

Menggunakan Metode Naïve Bayes Classifier

Hilmy Zhafran Muflih

Tingginya penggunaan transportasi pribadi di Indonesia khususnya di daerah Jakarta menyebabkan
beberapa dampak salah satunya yaitu kemacetan. Kondisi kemacetan ini bisa dikurangin dengan
transportasi umum. Transportasi umum saat ini diharapkan dapat menurunkan tingkat kemacetan di
Jakarta. Salah satu transportasi umum di Jakarta yaitu TransJakarta. TransJakarta merupakan
transportasi yang dapat mengangkut jumlah penumpang yang terbilang banyak dan TransJakarta
menawarkan beragam fasilitas kepada pengguna, seperti tersedianya tempat duduk prioritas, halte
yang terbilang cukup nyaman, kondisi di dalam bis yang nyaman ditambah harganya yang murah
sehingga mendapatkan berbagai respons dari pengguna yang membuat peneliti untuk melakukan
penelitian terhadap pandangan para pengguna TransJakarta mengenai layanan TransJakarta, apakah
respons pengguna TransJakarta bersifat positif atau negatif. Tujuan dilakukannya penelitian ini
untuk memahami para pengguna merasa puas atau tidak atas layanan yang sudah diberikan oleh
TransJakarta. Metode yang digunakan dalam penelitian yaitu dengan algoritma Naïve Bayes
Classifier yang digunakan untuk melakukan proses analisis sentimen mengenai pelayanan
TransJakarta dengan bantuan aplikasi RapidMiner. Data yang dikumpulkan oleh peneliti sebanyak
714 data tweet yang diperoleh melalui media sosial X untuk dijadikan dataset. Hasil analisis
sentimen dari algoritma Naïve Bayes Classifier memperoleh sebanyak 75,77% atau 541 sentimen
negatif dan 24,23% atau 173 sentimen positif dari 714 dataset. Hasil evaluasi confussion matrix
mendapatkan nilai akurasi sebesar 74,30%.
Kata kunci: Analisis Sentimen, Ulasan, Pelayanan, TransJakarta, Naïve Bayes

Sentiment Analysis of TransJakarta Services Based on Tweets Using the Naïve

Bayes Classifier Method
Hilmy Zhafran Muflih

The high use of private transportation in Indonesia, especially in the Jakarta area, causes several impacts, one
of which is traffic jams. This congestion condition can be reduced by public transportation. It is hoped that
public transportation can now reduce the level of congestion in Jakarta. One of the public transportation in
Jakarta is TransJakarta. TransJakarta is a form of transportation that can carry a relatively large number of
passengers and TransJakarta offers various facilities to users, such as the availability of priority seating, stops
that are quite comfortable, comfortable conditions on the bus plus low prices so that it gets various responses
from users who led researchers to conduct research on the views of TransJakarta users regarding TransJakarta
services, whether TransJakarta users' responses were positive or negative. The purpose of this research is to
understand whether users are satisfied or not with the services provided by TransJakarta. The method used in
the research is the Naïve Bayes Classifier algorithm which is used to carry out the sentiment analysis process
regarding TransJakarta services with the help of the RapidMiner application. The data collected by researchers
was 773 tweet data obtained via social media X to be used as a dataset. The results of sentiment analysis from
the Naïve Bayes Classifier algorithm obtained 75,77% or 541 negative sentiments and 24,23% or 173 positive
sentiments from 714 datasets. The results of the confusion matrix evaluation obtained an accuracy value of
74,30%.
Keywords: Sentiment Analysis, Review, Service, TransJakarta, Naïve Bayes