ANALISIS SENTIMEN TERHADAP ULASAN PENGGUNA APLIKASI THREADS INSTAGRAM DI PLAYSTORE MENGGUNAKAN ALGORITMA NAIVE BAYES

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 Playstore