ANALISIS SENTIMEN APLIKASI IDENTITAS KEPENDUDUKAN DIGITAL (IKD) MENGGUNAKAN ALGORITMA NAIVE BAYES

• EKA PUTRA PRATAMA
• 2024

---

Penelitian ini bertujuan untuk menganalisis sentimen pengguna terhadap aplikasi identitas kependudukan digital yang diluncurkan oleh pemerintah. Metode yang digunakan dalam penelitian ini melibatkan pengumpulan data ulasan dan komentar pengguna dari berbagai platform media sosial dan aplikasi resmi. Data kemudian dianalisis menggunakan teknik pemrosesan bahasa alami (Natural Language Processing/NLP) untuk mengidentifikasi dan mengkategorikan sentimen sebagai positif, negatif, atau netral. Metode Naive Bayes akan diimplementasikan dengan menggunakan dataset yang berisi ulasan pengguna tentang aplikasi identitas kependudukan digital.

Hasil analisis menunjukkan bahwa mayoritas sentimen pengguna terhadap aplikasi ini adalah positif, dengan banyak pengguna yang mengapresiasi kemudahan akses dan fitur-fitur yang mempermudah proses administrasi kependudukan. Namun, terdapat juga sejumlah sentimen negatif yang mengindikasikan adanya masalah teknis dan kekhawatiran terkait privasi data. Sentimen netral umumnya berkaitan dengan saran perbaikan dan peningkatan fitur aplikasi.

Temuan penelitian ini diharapkan dapat memberikan masukan yang konstruktif bagi pengembang aplikasi untuk meningkatkan kualitas dan keamanan aplikasi identitas kependudukan digital, serta meningkatkan kepuasan pengguna di masa mendatang.

Penelitian ini menggunakan Google Colab, sebuah layanan berbasis cloud yang disediakan oleh Google yang memungkinkan pengguna menulis dan menjalankan kode Python langsung dari browser. Peneliti menggunakan metode scrapping untuk mengumpulkan data ulasan dari aplikasi IKD di Play Store.

• Analisis Sentimen Aplikasi IKD Naive Bayes

https://repository.bsi.ac.id/repo/56704/ANALISIS-SENTIMEN-APLIKASI-IDENTITAS-KEPENDUDUKAN-DIGITAL-(IKD)--MENGGUNAKAN-ALGORITMA--NAIVE-BAYES
Anda dapat membaca file tugas akhir ini di repository.