ANALISIS SENTIMEN KEPUASAN PENGGUNA TERHADAP APLIKASI THREAD PADA PLAYSORE

• SUCI ZUHARNI
• 2025

---

Penelitian ini bertujuan untuk menganalisis sentimen pengguna terhadap aplikasi Threads di Playstore menggunakan algoritma Naive Bayes Classifier. Data penelitian diperoleh melalui teknik web scraping, mencakup 1000 ulasan pengguna yang terdiri dari nama pengguna, rating, waktu ulasan, dan isi ulasan. Data tersebut kemudian diproses melalui tahap preprocessing, meliputi pembersihan teks, tokenisasi, stemming, dan penghapusan kata tidak bermakna (stop words). Selanjutnya, bobot kata dihitung menggunakan metode TF-IDF untuk menentukan kata-kata kunci dominan dalam ulasan. Hasil analisis sentimen diklasifikasikan menjadi tiga kategori: positif, negatif, dan netral, dengan evaluasi kinerja model menggunakan metrik precision, recall, dan F1-score. Akurasi model mencapai 51%, dengan nilai precision dan recall yang bervariasi pada setiap kategori. Analisis lebih lanjut menunjukkan bahwa sebagian besar ulasan negatif berkaitan dengan bug dan performa aplikasi, sementara ulasan positif menyoroti integrasi dengan Instagram dan kemudahan penggunaan. Penelitian ini memberikan kontribusi berupa wawasan kepada pengembang aplikasi Threads untuk meningkatkan kualitas dan pengalaman pengguna berdasarkan pola sentimen yang teridentifikasi.

• Analisis Sentimen
• Naive Bayes
• TF-IDF
• Threads
• Playstore

https://repository.bsi.ac.id/repo/61363/ANALISIS-SENTIMEN-KEPUASAN-PENGGUNA-TERHADAP-APLIKASI-THREAD-PADA-PLAYSORE
File full-text dikunci.