ANALISIS SENTIMEN TERHADAP ULASAN PENGGUNA APLIKASI THREADS INSTAGRAM DI PLAYSTORE MENGGUNAKAN ALGORITMA NAIVE BAYES
DOI:
https://doi.org/10.23960/jitet.v13i2.6250Abstract Views: 665 File Views: 258 File Views: 0
Abstract
Analisis sentimen atau bisa disebut juga opinion mining merupakan proses memahami, mengekstrak dan mengolah data tekstual secara otomatis untuk mendapatkan informasi sentimen yang terkandung dalam suatu kalimat opini terhadap sebuah masalah atau objek oleh seseorang, apakah cenderung beropini negatif atau positif. Penelitian ini bertujuan untuk mengklasifikasi Review Pengguna Aplikasi Threads di PlayStore menjadi 2 sentimen yaitu positif dan negatif. Ulasan pengguna aplikasi yang terdapat di playstore tersebut dapat dimanfaatkan sebagai bahan analisis sentimen untuk mengetahui Seberapa puas penggunaan aplikasi dan hal apa saja yang bisa di perbaiku untuk kepuasan pengguna aplikasi. Data yang digunakan terdiri 1001 ulasan aplikasi yang didibagi menjadi 2 yaitu untuk data latih sebanyak 80% data dan 20% data untuk data uji. Pengklasifikasian data ulasan menggunakan text mining dengan Naïve Bayes Classifier. Sebelum klasifikasi, dilakukan beberapa tahap pemrosesan teks seperti case folding, normalisasi, tokenisasi dan stopwords removal. Berdasarkan pengujian didapatkan akurasi sebesar 82%, presisi 70%, Recall 60% dan F1-Score 65%. Berdasarkan pengujian tersebut dapat disimpulkan bahwa penelitian ini dapat digunakan untuk analisis hasil sentimen dengan cepat PlaystoreDownloads
References
S. Dyantoro, “Zuckerberg Resmi Rilis Aplikasi Baru Threads, Pesaing Twitter Yang Dikembangkan Tim Instagram,” Tempo.Co, 6 Juli 2023. [Online]. Available: Https://Tekno.Tempo.Co/Read/1745038/Zuckerberg-Resmi-Rilis-Aplikasi-Baru-Threadspesaing-Twitter-Yang-Dikembangkan-Tim-Instagram.
S. H. P. E. A. D. Imam Fahrur Rozi, “Implementasi Opinion Mining (Analisis Sentimen) Untuk Ekstraksi Data Opini Publik Pada Perguruan Tinggi,” Jurnal EECCIS, Vol. VI, 2012.
S. M. Yulian Findawati, Buku Ajar Text Mining, Sidoarjo: UMSIDA Press, 2020.
S. Adhi Viky, “ANALISIS SENTIMEN TWITTER MENGGUNAKAN TEXT MINING DENGAN ALGORITMA NAÏVE BAYES CLASSIFIER,” Prosiding SINTAK, 2018.
D. Habib Al Rasyid Harpizon, “Analisis Sentimen Komentar Di Youtube Tentang Ceramah Ustadz Abdul Somad Menggunkann Algoritma Naive Bayes,” Jurnal Nasional Komputasi Dan Teknologi Informasi, Vol. 5, Pp. 131 - 140, 2022.
D. Rita Apriani, “ANALISIS SENTIMEN DENGAN NAÏVE BAYES TERHADAP KOMENTAR APLIKASI TOKOPEDIA,” Jurnal Rekayasa Teknologi Nusa Putra., Vol. VI, Pp. 54 - 62, 2019.
M. G. Andriawan And T. Ernawati, “PENGGUNAAN ALGORITMA NAÏVE BAYES DAN SUPPORT VECTOR MACHINE UNTUK ANALISIS SENTIMEN KONFLIK PALESTINA DAN ISRAEL PADA PLATFORM X,” Jurnal Informatika Dan Teknik Elektro Terapan, Vol. 12, No. 3, Aug. 2024, Doi: 10.23960/Jitet.V12i3.4943.
M. Ajeng D, “Comparison Of SVM & Naïve Bayes Algorithm For Sentiment Analysis Toward West Java Governor Candidate Period 2018-2023 Based On Public Opinion On Twitter,” Int. Conf. Cyber IT Serv. Manag., Pp. 1 - 6 , 2018.
Alfiah, N. "Klasifikasi Penerima Bantuan Sosial Program Keluarga Harapan Menggunakan Metode Naïve Bayes". Respati,16(1),32.2021 Doi: 10.35842/Jtir.V16i1.386
Lutfiyani, R. And Retnowati, N. "Implementasi Pendeteksian Spam Email Menggunakan Metode Text Mining Dengan Algoritma Naïve Bayes Dan Decision Tree J48". Jurnal Komputer Dan Informatika, 9(2), 244-252.2021. Doi: 10.35508/Jicon.V9i2.5304
J. Khatib Sulaiman, A. Shopee Salman Alfaris, And U. Amikom Yogyakarta, “Komparasi Metode KNN Dan Naive Bayes Terhadap Analisis Sentimen Pengguna,” Indonesian Journal Of Computer Science Attribution, Vol. 12, No. 5, Pp. 2023–2766.
A. Muzakir, A. Desiani, And A. Amran, “Klasifikasi Penyakit Kanker Prostat Menggunakan Algoritma Naïve Bayes Dan K-Nearest Neighbor,” Komputika : Jurnal Sistem Komputer, Vol. 12, No. 1, Pp. 73–79, May 2023, Doi: 10.34010/Komputika.V12i1.9629.
Y. Christian, J. Putra, A. Winata, N. Ricky, R. Jeonanto, And H. Artikel, “Url : Http://Studentjournal.Umpo.Ac.Id/Index.Php/Komputek PREDIKSI KUALITAS AIR MENGGUNAKAN ALGORITMA NAÏVE BAYES DAN RANDOM FOREST,” 2022. [Online]. Available: Http://Studentjournal.Umpo.Ac.Id/Index.Php/Komputek
W. P. Nurmayanti, “Penerapan Naive Bayes Dalam Mengklasifikasikan Masyarakat Miskin Di Desa Lepak,” Geodika: Jurnal Kajian Ilmu Dan Pendidikan Geografi, Vol. 5, No. 1, Pp. 123–132, Jun. 2021, Doi: 10.29408/Geodika.V5i1.3430.
M. I. Fikri, T. S. Sabrila, Y. Azhar, And U. M. Malang, “Perbandingan Metode Naïve Bayes Dan Support Vector Machine Pada Analisis Sentimen Twitter”.
D. Fitria, Y. Cahyana, D. Sulistya, And K. A. Baihaqi, “Pemilihan Algoritma Terbaik Untuk Klasifikasi Jenis E-Mail Dengan Metode TF-IDF,” Jurnal Riset Sistem Informasi Dan Teknik Informatika (JURASIK, Vol. 9, No. 1, Pp. 398–407, 2024, [Online]. Available: Https://Tunasbangsa.Ac.Id/Ejurnal/Index.Php/Jurasik
L. Oktaria Sihombing And B. Arif Dermawan, “Edumatic: Jurnal Pendidikan Informatika Sentimen Analisis Customer Review Produk Shopee Indonesia Menggunakan Algortima Naïve Bayes Classifier,” Vol. 5, No. 2, Pp. 233–242, 2021, Doi: 10.29408/Edumatic.V5i2.4089.
A. Prayoga Permana, K. Ainiyah, And K. Fahmi Hayati Holle, “Analisis Perbandingan Algoritma Decision Tree, Knn, Dan Naive Bayes Untuk Prediksi Kesuksesan Start-Up,” 2021. [Online]. Available: Https://Www.Kaggle.Com/Manishkc06/Startup-Success-Prediction.
