Analisis Sentimen pada Ulasan Penyedia Layanan Menggunakan Algoritma C4.5

Abstract

Analisis sentimen adalah proses memahami dan mengolah data tekstual secara otomatis untuk memperoleh informasi. PT.XYZ merupakan salah satu perusahaan yang bergerak dalam pengoperasian sistem telekomunikasi Telepon Bergerak Seluler dengan sistem GSM (Global System for Mobile Communication). Perusahaan belum memiliki aplikasi khusus untuk menganalisis ulasan pengunjung terhadap pelayanan yang diberikan, sehingga sulit memperoleh pemahaman detail terkait ulasan konsumen guna meningkatkan kualitas pelayanan.  Penelitian ini mengusulkan Aplikasi yang dapat menganalisis ulasan pada PT. XYZ guna menyelesaikan permasalahan. Data penelitian adalah ulasan konsumen PT. XYZ pada software Google Map sebanyak 140 ulasan. Metode penelitian ini yaitu Algoritma C4.5 untuk mengklasifikasi dan memprediksi ulasan dengan membentuk pohon keputusan untuk menemukan hubungan antarvariabel. Tahapan penelitian: Crawling data, Text Preprocessing, perhitungan TF (Term Frequency) kemudian analisis Algoritma C4.5 untuk menentukan kelas klasifikasi ulasan layanan. Penelitian ini telah berhasil memprediksi sesuai dengan tujuan penelitian. Penelitian dengan 126 data latih dan 14 data uji memperoleh nilai akurasi sebesar 78,57%, nilai Precision sebesar 83,33%, dan nilai Recall sebesar 90,91%. Selanjutnya, hasil pengujian mengungkapkan bahwa semakin banyak data  latih maka semakin banyak pola yang diperoleh. Akurasi akan meningkat seiring bertambahnya jumlah data latih.Sentiment analysis is essential for understanding and processing textual data to derive meaningful insights. PT. XYZ, a company operating in the GSM cellular telecommunications sector, faces a challenge due to the lack of a specific application for analyzing visitor reviews on their services. This gap impedes their ability to gain detailed insights into consumer feedback, hindering efforts to improve service quality. This research addresses this issue by developing an application that utilizes the C4.5 algorithm to analyze PT. XYZ's reviews. The study uses 140 consumer reviews collected from Google Maps. The C4.5 algorithm, which creates decision trees to find relationships among variables, is employed for classifying and predicting service review sentiments. The research involves several stages: data crawling, text preprocessing, term frequency (TF) calculation, and applying the C4.5 algorithm for classification.The results demonstrate the effectiveness of this approach. With 126 training data samples and 14 test samples, the model achieved an accuracy of 78.57%, precision of 83.33%, and recall of 90.91%. These findings indicate that increasing the amount of training data enhances pattern recognition and accuracy. The study successfully meets its objectives, proving that sentiment analysis using the C4.5 algorithm can effectively predict service review sentiments and aid in improving service quality.