The Sentiment Analysis Reviewing Indosat Services from Twitter Using the Naive Bayes Classifier
I will put the dimension here
Abstract
This study aims to design a machine learning model of sentiment analysis on Indosat Ooredoo service reviews on social media twitter using the Naive Bayes algorithm as a classifier of positive and negative labels. This sentiment analysis uses machine learning to get patterns an model that can be used again to predict new data.
Downloads
References
I. Wahyudi, W. Maharani, and A. B. Tjokorda, “Analisis Sentimen terhadap Produk di Twitter menggunakan Metode Support Vektor Machine,” pp. 1–6, 2012.
D. Dutta Das, S. Sharma, S. Natani, N. Khare, and B. Singh, “Sentimental Analysis for Airline Twitter data,” IOP Conf. Ser. Mater. Sci. Eng., vol. 263, no. 4, 2017.
F. Hemmatian and M. K. Sohrabi, “A survey on classification techniques for opinion mining and sentiment analysis,” Artif. Intell. Rev., vol. 52, no. 3, pp. 1495–1545, 2019.
S. Vashishtha and S. Susan, “Fuzzy rule based unsupervised sentiment analysis from social media posts,” Expert Syst. Appl., vol. 138, 2019.
A. Pandhu and W. Diki, “Analisa sentimen dan Klasifikasi Komentar Positif Pada Twitter dengan Naïve Bayes Classification Sentiment Analysis and Classification of Positive Comments on Twitter with Naive Bayes Classification,” vol. 1, no. 2, 2020.
S. Fransiska, “Seri Sains dan Teknologi ANALISIS SENTIMEN TWITTER UNTUK REVIEW FILM MENGGUNAKAN ALGORITMA NAIVE BAYES CLASSIFIER ( NBC ) PADA SENTIMEN R Jurnal Siliwangi Vol . 5 . No . 2 , 2019 Seri Sains dan Teknologi P-ISSN 2477-3891 E-ISSN 2615-4765,” vol. 5, no. 2, 2019.
D. Ramayanti and U. Salamah, “Complaint Classification Using Support Vector Machine for Indonesian Text Dataset,” vol. 3, no. 7, pp. 179–184, 2018.
W. Sharif et al., “An empirical approach for extreme behavior identification through tweets using machine learning,” Appl. Sci., vol. 9, no. 18, 2019.
A. S. M. Alharbi and E. de Doncker, “Twitter sentiment analysis with a deep neural network: An enhanced approach using user behavioral information,” Cogn. Syst. Res., vol. 54, pp. 50–61, 2019.
A. C. E. S. Lima and L. N. De Castro, “Tecla: A temperament and psychological type prediction framework from Twitter data,” PLoS One, vol. 14, no. 3, pp. 1–18, 2019.
Pernyataan Hak Cipta dan Lisensi
Dengan mengirimkan manuskrip ke Journal of Applied Computer Science and Technology (JACOST), penulis setuju dengan kebijakan ini. Tidak diperlukan persetujuan dokumen khusus.
- Hak cipta pada setiap artikel adalah milik penulis.
- Penulis mempertahankan semua hak mereka atas karya yang diterbitkan, tak terbatas pada hak-hak yang diatur dalam laman ini.
- Penulis mengakui bahwa Journal of Applied Computer Science and Technology (JACOST) sebagai yang pertama kali mempublikasikan dengan lisensi Creative Commons Atribusi 4.0 Internasional (CC BY-SA).
- Penulis dapat memasukan tulisan secara terpisah, mengatur distribusi non-ekskulif dari naskah yang telah terbit di jurnal ini kedalam versi yang lain (misal: dikirim ke respository institusi penulis, publikasi kedalam buku, dll), dengan mengakui bahwa naskah telah terbit pertama kali pada Journal of Applied Computer Science and Technology (JACOST);
- Penulis menjamin bahwa artikel asli, ditulis oleh penulis yang disebutkan, belum pernah dipublikasikan sebelumnya, tidak mengandung pernyataan yang melanggar hukum, tidak melanggar hak orang lain, tunduk pada hak cipta yang secara eksklusif dipegang oleh penulis.
- Jika artikel dipersiapkan bersama oleh lebih dari satu penulis, setiap penulis yang mengirimkan naskah menjamin bahwa dia telah diberi wewenang oleh semua penulis bersama untuk menyetujui hak cipta dan pemberitahuan lisensi (perjanjian) atas nama mereka, dan setuju untuk memberi tahu rekan penulis persyaratan kebijakan ini. Journal of Applied Computer Science and Technology (JACOST) tidak akan dimintai pertanggungjawaban atas apa pun yang mungkin timbul karena perselisihan internal penulis.
Lisensi :
Journal of Applied Computer Science and Technology (JACOST) diterbitkan berdasarkan ketentuan Lisensi Creative Commons Atribusi 4.0 Internasional (CC BY-SA). Lisensi ini mengizinkan setiap orang untuk :.
- Berbagi — menyalin dan menyebarluaskan kembali materi ini dalam bentuk atau format apapun;
- Adaptasi — menggubah, mengubah, dan membuat turunan dari materi ini untuk kepentingan apapun.
Lisensi :
-
Atribusi — Anda harus mencantumkan nama yang sesuai, mencantumkan tautan terhadap lisensi, dan menyatakan bahwa telah ada perubahan yang dilakukan. Anda dapat melakukan hal ini dengan cara yang sesuai, namun tidak mengisyaratkan bahwa pemberi lisensi mendukung Anda atau penggunaan Anda.
-
BerbagiSerupa — Apabila Anda menggubah, mengubah, atau membuat turunan dari materi ini, Anda harus menyebarluaskan kontribusi Anda di bawah lisensi yang sama dengan materi asli.
