Analisis sentimen dari twitter terhadap layanan e-sim oleh smartfren dengan metode naïve bayes classifier
S martfren merupakan provider penyedia layanan internet, handphone dan smartphoneAndroid-IOS yang lebih cepat dan terjangkau di Indonesia. E-SIM adalah SIM digitalyang dapat digunakan untuk mengaktifkan paket seluler dari operator jaringan tanpanano-SIM fisik. Smartfren memiliki layanan E-SIM yang merupakan provider pertamayang menyediakan layanan ini. Sehingga akan banyak tweet yang mengangkatpembicaraan seputar provider ini. Tentunya ini mengakibatkan data twitter tentangSmartfren akan menjadi banyak, data Twitter tersebut dapat dipakai untuk dianalisissentimennya. Kata-kata tersebut seringkali mengandung makna yang tidak memilkimakna ataupun informasi yang bisa kita peroleh karena kata tersebut tidak dapatdikenali, ini seringkali terjadi di penelitian-penelitian sebelumnya yang menggunakanNaïve Bayes Classifier sebagai metode pengklasifikasiannya. Namun, dengan metodeyang tepat, luaran yang dihasilkan dari penelitian akan sangat berguna terhadap pihakterkait. Tentunya, penelitian ini dilakukan agar bisa dianalisa bagaimana opini publikterhadap layanan yang disediakan dari provider terkait. Penelitian ini diharapkan dapatbenar-benar memaparkan hasil analisa terhadap provider terkait dengan metode NaïveBayes Classifier.
S martfren is a provider of internet, mobile phone, and Android-IOS smartphones thatoffers faster and more affordable services in Indonesia. E-SIM is a digital SIM thatenables the activation of cellular packages from network operators without the needfor a physical nano-SIM. Smartfren provides E-SIM services, making it the firstprovider to offer this service. Consequently, numerous tweets discussing this providerhave emerged, resulting in a substantial amount of Twitter data related to Smartfren.This data can be leveraged for sentiment analysis. However, the tweets often containambiguous or unrevealing information, making them challenging to be properlyclassified, especially when using the Naïve Bayes Classifier as the classificationmethod, as observed in previous studies. Nevertheless, employing appropriate methodscan generate highly valuable insights for relevant stakeholders. This research aims toanalyze public opinion regarding the services provided by Smartfren, using the NaïveBayes Classifier method. The study is intended to provide comprehensive analyticalresults for the related provider, allowing for a thorough understanding of the sentimentanalysis.