HOSTJOURNALSHOSTJOURNALS

Bulletin of Computer Science ResearchBulletin of Computer Science Research

Penelitian ini bertujuan untuk menganalisis sentimen keluhan pelanggan terhadap layanan Internet Service Provider (ISP) di Indonesia, di mana masalah utama yang sering muncul meliputi gangguan koneksi, kecepatan internet yang lambat, sinyal lemah, serta penanganan keluhan yang tidak responsif dan tidak informatif, sebagaimana tercermin dari berbagai laporan konsumen di media sosial. Masalah ini berdampak pada ketidakpuasan pelanggan dan menuntut solusi analisis data untuk memahami opini publik secara mendalam. Data dikumpulkan melalui API dari salah satu platform media sosial menggunakan kata kunci terkait layanan internet, seperti gangguan internet dan keluhan internet. Data melalui tahapan prapemrosesan teks, meliputi pembersihan, case folding, tokenisasi, penghapusan stopword, dan stemming untuk menghasilkan teks yang konsisten. Fitur teks diekstraksi menggunakan Term Frequency–Inverse Document Frequency (TF-IDF), yang kemudian diklasifikasikan dengan algoritma Support Vector Machine (SVM). Evaluasi model menggunakan 10-Fold Cross Validation menghasilkan akurasi rata-rata 91,47%, presisi 94,27%, recall 99,20%, dan F1-score 96,67%. Frekuensi kemunculan kata menunjukkan kata dominan seperti “lambat, “gangguan, dan “sinyal sebagai isu utama keluhan pelanggan. Kombinasi SVM dan TF-IDF terbukti efektif untuk analisis sentimen berbahasa Indonesia, memberikan kontribusi akademik dan praktis bagi ISP untuk memantau opini pelanggan dan meningkatkan kualitas layanan.

Penelitian berhasil mengembangkan model analisis sentimen berbasis SVM dan TF‑IDF untuk mengklasifikasikan keluhan pelanggan ISP di Indonesia dengan akurasi rata‑rata 91,47% serta metrik presisi, recall, dan F1‑score yang tinggi.Analisis frekuensi kata menunjukkan bahwa isu utama keluhan pelanggan berkaitan dengan kecepatan dan stabilitas jaringan, seperti kata “lambat, “gangguan, dan “sinyal.Namun, keterbatasan cakupan data pada satu platform media sosial dan kesulitan dalam mendeteksi sarkasme menuntut penelitian lanjutan yang memanfaatkan model deep learning seperti BERT, memperluas sumber data, serta mengintegrasikan analisis multimodal dan topic modeling.

Penelitian selanjutnya dapat mengeksplorasi pertanyaan: bagaimana performa model analisis sentimen jika data dikumpulkan secara simultan dari berbagai platform media sosial seperti Instagram, TikTok, dan forum online, serta bagaimana integrasi data lintas platform memengaruhi akurasi klasifikasi? Selanjutnya, dapat diteliti pengembangan model hibrida yang menggabungkan kekuatan Support Vector Machine dengan arsitektur transformer seperti BERT untuk meningkatkan deteksi sarkasme dan code‑mixing dalam teks berbahasa Indonesia, serta mengevaluasi kontribusi mekanisme attention terhadap interpretabilitas hasil. Selain itu, penting untuk menyelidiki pendekatan streaming real‑time yang memanfaatkan teknik pembelajaran berkelanjutan untuk memantau sentimen pelanggan secara dinamis, sehingga sistem dapat menyesuaikan diri dengan perubahan topik dan bahasa secara otomatis. Kajian ini juga dapat melibatkan analisis multimodal dengan menggabungkan teks, gambar, dan meme untuk memahami konteks visual yang memengaruhi persepsi pelanggan, serta mengidentifikasi pola emosional yang tersembunyi. Penelitian‑penelitian tersebut diharapkan dapat menghasilkan metodologi yang lebih robust, meningkatkan kemampuan deteksi isu kritis, dan memberikan wawasan yang lebih komprehensif bagi penyedia layanan ISP.

  1. Login. required fields marked asterisk lembaga penelitian pengabdian masyarakat lppm sekolah ekonomi... doi.org/10.55606/inovasi.v3i1.2734Login required fields marked asterisk lembaga penelitian pengabdian masyarakat lppm sekolah ekonomi doi 10 55606 inovasi v3i1 2734
  2. Optimization of the Stemming Technique on Text Preprocessing President 3 Periods Topic | Jurnal Transformatika.... doi.org/10.26623/transformatika.v20i2.5374Optimization of the Stemming Technique on Text Preprocessing President 3 Periods Topic Jurnal Transformatika doi 10 26623 transformatika v20i2 5374
  3. Implementasi Metode Text Mining Frequency-Invers Document Frequency (Tf-Idf) Untuk Monitoring Diskusi... djournals.com/jieee/article/view/353Implementasi Metode Text Mining Frequency Invers Document Frequency Tf Idf Untuk Monitoring Diskusi djournals jieee article view 353
  4. PENERAPAN ALGORITMA SUPPORT VECTOR MACHINE (SVM) UNTUK KLASIFIKASI IKAN HIAS CHANNA | JATI (Jurnal Mahasiswa... doi.org/10.36040/jati.v8i5.11174PENERAPAN ALGORITMA SUPPORT VECTOR MACHINE SVM UNTUK KLASIFIKASI IKAN HIAS CHANNA JATI Jurnal Mahasiswa doi 10 36040 jati v8i5 11174
Read online
File size396.39 KB
Pages8
DMCAReport

Related /

JURIS Effectiveness of Machine and Deep Learning Algorithms in Remote Sensing for Food Crop Mapping A Systematic Literature Review 2026More at 2026

UMSUMS Kajian literatur sistematis ini mengkaji efektivitas algoritma ML dan arsitektur DL dalam pemetaan tanaman pangan melalui citra satelit dan UAV, memanfaatkanKajian literatur sistematis ini mengkaji efektivitas algoritma ML dan arsitektur DL dalam pemetaan tanaman pangan melalui citra satelit dan UAV, memanfaatkan

JURIS Perbandingan Model Deep Learning untuk Penerjemahan Bahasa Isyarat Sibi Berbasis Mobile 2026More at 2026

UNRAMUNRAM Hasil evaluasi menunjukkan bahwa MobileNetV2-SSD memberikan performa terbaik dengan mean Average Precision (mAP) sebesar 99,7% dan kecepatan 9 frame perHasil evaluasi menunjukkan bahwa MobileNetV2-SSD memberikan performa terbaik dengan mean Average Precision (mAP) sebesar 99,7% dan kecepatan 9 frame per

JURIS Deep Learning Based Intelligent Recommendation System and Management for Personalized Islamic Religious Education Materials 2026More at 2026

SERAMBISERAMBI Penelitian ini menyoroti bahwa penerapan Deep Learning dalam sistem rekomendasi cerdas untuk materi Pendidikan Agama Islam (PAI) memberikan wawasan signifikanPenelitian ini menyoroti bahwa penerapan Deep Learning dalam sistem rekomendasi cerdas untuk materi Pendidikan Agama Islam (PAI) memberikan wawasan signifikan

JURIS Efektivitas Pelatihan Deep Learning terhadap Peningkatan Pemahaman Guru BK Dalam Layanan Konseling Siswa SMA 2025More at 2025

UNUSIAUNUSIA Hasil pengukuran menunjukkan peningkatan yang sangat signifikan pada seluruh aspek dengan rata-rata skor pascates mencapai kategori tinggi. PeningkatanHasil pengukuran menunjukkan peningkatan yang sangat signifikan pada seluruh aspek dengan rata-rata skor pascates mencapai kategori tinggi. Peningkatan

JURIS Sentiment Analysis of User Reviews on the Game GTA V Using Support Vector Machine 2025More at 2025

ATMALUHURATMALUHUR Metode TF-IDF digunakan untuk mengubah teks menjadi vektor numerik, dan klasifikasi sentimen dilakukan menggunakan algoritma Support Vector Machine (SVM).Metode TF-IDF digunakan untuk mengubah teks menjadi vektor numerik, dan klasifikasi sentimen dilakukan menggunakan algoritma Support Vector Machine (SVM).

JURIS Unveiling Public Sentiment on Quarter Life Crisis A Comparative Performance Evaluation of Support Vector Machine and Na ve Bayes Algorithms on Social Media X Data 2025More at 2025

ATMALUHURATMALUHUR Quarter Life Crisis (QLC) merupakan salah satu isu psikologis yang dialami oleh banyak dewasa muda dan ditandai dengan ketidakpastian, kecemasan, dan tekananQuarter Life Crisis (QLC) merupakan salah satu isu psikologis yang dialami oleh banyak dewasa muda dan ditandai dengan ketidakpastian, kecemasan, dan tekanan

JURIS Deep Learning Model For Sibi Sign Language Translator Sibi Sign Language Translator With Transfer Learning Architecture 2025More at 2025

NURUL FIKRINURUL FIKRI Untuk menyelesaikan permasalahan ini diperlukan suatu model deep learning yang dapat mendeteksi gerakan tangan bahasa isyarat yang selanjutnya dapat dibuatUntuk menyelesaikan permasalahan ini diperlukan suatu model deep learning yang dapat mendeteksi gerakan tangan bahasa isyarat yang selanjutnya dapat dibuat

JURIS The Detection of Past and Future Land Use and Land Cover Change in Ugam Chatkal National Park Uzbekistan Using CA Markov and Random Forest Machine Learning Algorithms 2024More at 2024

UMSUMS 334 km², yang digantikan oleh peningkatan tutupan pohon, padang rumput, dan batuan, sementara lahan pertanian, air, dan lahan basah hanya mengalami fluktuasi334 km², yang digantikan oleh peningkatan tutupan pohon, padang rumput, dan batuan, sementara lahan pertanian, air, dan lahan basah hanya mengalami fluktuasi

Useful /

JURIS Grouping Land Cover Using Orthophoto in Small Islands An Application of Low Cost UAV on Mansinam Island 2024More at 2024

UMSUMS Tutupan hutan di Pulau Mansinam mencakup 75,5% atau 302,4 ha, yang terdistribusi secara merata. Selanjutnya, hutan primer menutupi 31,91% atau 127,74 ha,Tutupan hutan di Pulau Mansinam mencakup 75,5% atau 302,4 ha, yang terdistribusi secara merata. Selanjutnya, hutan primer menutupi 31,91% atau 127,74 ha,

JURIS Spatial Differentiation of the Land and Nutrient Footprints for Kampala Implications for Urban Food Sustainability 2024More at 2024

UMSUMS Di Uganda, di mana pertumbuhan perkotaan yang cepat jelas terlihat, data tentang jejak makanan yang dihasilkan sangat jarang. Untuk menutup kesenjanganDi Uganda, di mana pertumbuhan perkotaan yang cepat jelas terlihat, data tentang jejak makanan yang dihasilkan sangat jarang. Untuk menutup kesenjangan

JURIS Assessment of Low Cost Tide Gauges to Meet GLOSS 1 cm Precision and Accuracy Standards A Case Study on Pramuka Island Indonesia 2024More at 2024

UMSUMS Tiga set pengamatan permukaan laut dari IR-TIDES, sensor tide gauge DIY yang diamati pada tahun 2016 dan 2018, dikenakan pengujian kinerja dalam hal presisiTiga set pengamatan permukaan laut dari IR-TIDES, sensor tide gauge DIY yang diamati pada tahun 2016 dan 2018, dikenakan pengujian kinerja dalam hal presisi

JURIS Kebiasaan yang Menjadi Hukum Adat Lintas Keluarga Studi Kasus Kunjungan Setiap Hari Raya Besar antar Umat Beragama di Sulawesi Utara 2024More at 2024

UINSUNAUINSUNA Penelitian ini bertujuan untuk mengetahui interaksi dan kebiasaan masyarakat pada hari raya besar antar umat beragama di Sulawesi Utara. Penelitian iniPenelitian ini bertujuan untuk mengetahui interaksi dan kebiasaan masyarakat pada hari raya besar antar umat beragama di Sulawesi Utara. Penelitian ini

ads-block-test