Klasifikasi Keluhan Masyarakat pada Sosial Media Twitter terhadap Pelayanan Toko Online di Indonesia menggunakan Metode Cosine TF-IDF - Syarif, Iwan; Asmara, Rengga; Rusmayani, Nur Ulima (BINA INSANI ICT JOURNAL; Vol 7 No 1 (2020): Bina Insani ICT Journal (Juni 2020)DO - 10.51211/biict.v7i1.1334, 2020)
Abstrak: Berkembangnya toko online dan transaksi online di Indonesia pada saat ini diiringi dengan berbagai permasalahan seperti keluhan pada pelayanan yang membahas mengenai aplikasi, ketanggapan dan pengiriman. Dengan adanya permasalahan tersebut, perhitungan serta penilaian keluhan yang sering didapatkan oleh masing-masing toko online sangat diperlukan. Dengan memanfaatkan tweet masyarakat yang ditujukan kepada toko online, data tweet tersebut akan diklasifikasikan ke dalam kategori pelayanan yang telah ditentukan. Pengolahan data berupa tweet membutuhkan proses preprocessing yaitu proses untuk mendapatkan keyword dari data tweet yang telah didapatkan, proses preprocessing memiliki tahapan seperti tokenizing, filtering dan stemming. Keyword yang telah didapatkan diolah untuk mendapatkan nilai hasil klasifikasi yang didapatkan. Proses klasifikasi kategori pelayanan pada penelitian ini menggunakan metode Cosine TF-IDF dimana metode tersebut membutuhkan bobot dan dokumen pada setiap kategori. Metode yang dikembangkan telah diaplikasikan pada penelitian ini menghasilkan prosentase proses klasifikasi kategori pelayanan menggunakan metode Cosine TF-IDF sebesar 63.1%. Kata kunci: analisis sentimen, klasifikasi, rule based classifier, cosine similarity, TF-IDF Abstract: The development of online stores and online transactions in Indonesia at this time is accompanied by various problems such as complaints on services that discuss applications, responsiveness and delivery. With these problems, the calculation and assessment of complaints that are often obtained by each online store is very necessary. By utilizing community tweets aimed at online stores, the tweet data will be classified into predetermined service categories. Data processing in the form of tweets requires a preprocessing process, namely the process of getting keywords from the data tweets that have been obtained, the preprocessing process has stages such as tokenizing, filtering and stemming. The keywords that have been obtained are processed to obtain the classification results obtained. The service category classification process in this study uses the Cosine TF-IDF method where the method requires weights and documents in each category. The method developed has been applied in this study to produce a percentage of the service category classification process using the Cosine TF-IDF method of 63.1%. Keywords: sentiment analysis, classification, rule based classifier, cosine similarity, TF-IDF