Analisis Sentimen Ulasan Pengguna Aplikasi Adakami Di Google Playstore Menggunakan Naive Bayes

Abstract

Aplikasi AdaKami merupakan platform pinjaman online yang tidak memerlukan jaminan dan bertujuan untuk memberikan akses keuangan yang berkualitas kepada jutaan individu di Indonesia. Pada google playstore aplikasi adakami di unduh sebanyak 10 juta kali. Permasalahan pada penelitian ini adalah bagaimana performa algoritma naive bayes untuk mengklasifikasi data pada ulasan aplikasi adakami seberapa banyak ulasan yang mengandung nilai positif maupun negatif. Tujuan dari penelitian ini adalah bagaimana menerapkan algoritma naive bayes pada ulasan aplikasi adakami. Manfaat dari penelitian ini mengetahui keakuratan metode naive bayes dalam menganalisis ulasan pada google playstore. Penelitian ini menghasilkan evaluasi dari klasifikasi algoritma naive bayes pada ulasan aplikasi adakami pada google playstore dan mendapatkan hasil nilai accuracy sebesar 78,92%, precision 78,79%, dan recall 74,82%. Pada penelitian ini lebih banyak ulasan negatif dibandingkan ulasan positif.