Analisis Sentimen pada Ulasan Aplikasi JakLingko Menggunakan Metode Naïve Bayes

• RICARDUS MBA DALA PATI
• 2025

---

JakLingko adalah aplikasi integrasi transportasi publik berbasis digital yang dirancang untuk mempermudah akses masyarakat terhadap berbagai moda transportasi di Jakarta. Dengan bertambahnya jumlah pengguna, semakin banyak pula ulasan yang menggambarkan pengalaman dan persepsi mereka. Penelitian ini berfokus pada analisis sentimen terhadap ulasan pengguna di Google Play Store menggunakan algoritma Naïve Bayes. Data sebanyak 3.260 ulasan diperoleh melalui web scraping, kemudian diproses melalui tahapan preprocessing, pelabelan sentimen, serta klasifikasi menggunakan perangkat Orange Data Mining. Pendekatan yang digunakan bersifat kuantitatif eksperimental dengan basis machine learning. Hasil analisis menunjukkan bahwa sentimen netral muncul paling banyak, diikuti oleh negatif dan positif. Model Naïve Bayesmenunjukkan performa sangat baik dengan akurasi 100% menurut confusion matrix serta metrik evaluasi lainnya, termasuk precision, recall, dan F1-score. Hasil ini membuktikan bahwa Naïve Bayesefektif untuk menganalisis opini publik berbasis teks dan dapat menjadi rujukan dalam perbaikan maupun pengembangan layanan digital.

• Analisis Sentimen; JakLingko; Naïve Bayes; Orange; Ulasan Pengguna

https://repository.bsi.ac.id/repo/68503/Analisis-Sentimen-pada-Ulasan-Aplikasi-JakLingko-Menggunakan-Metode--Naïve-Bayes
File full-text dikunci.