Analisis Sentimen Penggunaan Aplikasi Maxim Pada Ulasan Google Play Store Dengan Metode Naive Bayes Classfier.

• FALAH TRI PUTRA
• 2024

---

ABSTRAK

Falah Tri Putra (17191164), Analisis Sentimen Penggunaan Aplikasi Maxim Pada Ulasan Google Play Store Dengan Metode Naive Bayes Classfier.

Penelitian ini bertujuan untuk memahami sentimen pengguna terhadap aplikasi maxim di Indonesia melalui analisis ulasan di Google Play Store. Metode yang digunakan adalah data mining dengan algoritma Naive Bayes dan bahasa Pemrograman Python. Hasil penelitian menujukan bahwa akurasi klasifikasi sentimen mencapai 82,35%, dan algoritma Naive Bayes terbukti efektif dalam analisis sentimen. Teridentifikasi beberapa area yang dapat ditingkatkan dalam aplikasi Maxim berdasarkan ulasan pengguna, seperti kualitas layanan, fitur aplikasi, dan harga penelitian ini memberikan informasi yang berharga bagi maxim untuk meningkatkan kualitas layanan dan kepuasan pengguna. Pengguna juga dapat menggunakan hasil penelitian ini untuk memilih aplikasi transportasi Online yang sesuai dengan kebutuhan mereka.

Kata kunci: Analisis Sentimen, Google Play, Maxim, Metode Naive Bayes, Ulasan Pengguna, Web Scraping.

https://repository.bsi.ac.id/repo/56547/Analisis-Sentimen-Penggunaan-Aplikasi-Maxim-Pada-Ulasan-Google-Play-Store-Dengan-Metode-Naive-Bayes-Classfier.
Anda dapat membaca file tugas akhir ini di repository.