Analisis Sentimen Gojek Indonesia Pada Twitter Menggunakan Algoritma Naive Bayes dan Support Vector Machine

Transportasi merupakan elemen penting dalam kehidupan sehari-hari dan berfungsi sebagai sarana untuk menghubungkan antar tempat. Layanan ojek online seperti Gojek telah merambah di seluruh wilayah, memungkinkan pengguna untuk memesan layanan transportasi seperti ojek, taksi, dan mobil secara online melalui aplikasi. Dengan banyaknya isi tweet pengguna twitter terkait dengan penggunaan aplikasi Gojek, oleh karena itu diperlukan analisis sentimen untuk mengetahui persepsi pengguna terhadap suatu topik atau peristiwa. Penelitian ini bertujuan untuk melakukan analisis respons masyarakat terhadap transportasi online melalui data yang terkumpul dari tweet. Data tersebut kemudian diklasifikasikan ke dalam dua kelas sentimen yaitu positif dan negatif. Hasil klasifikasi menggunakan algoritme Naive Bayes menunjukkan akurasi sebesar 91%, sedangkan penggunaan algoritme SVM (Support Vector Machine) menghasilkan akurasi yang lebih tinggi, yaitu sebesar 99%. Hal ini mengindikasikan bahwa algoritme SVM lebih efektif dalam menghasilkan akurasi klasifikasi yang lebih tinggi dibandingkan dengan algoritme Naive Bayes.

Kata kunci: Analisis sentimen; Transportasi online; Naive bayes; Support Vector Machine