ANALISIS SENTIMEN APLIKASI UMKM BANGKIT PADA GOOGLE PLAY STORE MENGGUNAKAN METODE NAIVE BAYES

• SUGENG PRIYANTO
• 2024

---

Aplikasi UMKM Bangkit dikembangkan untuk membantu pelaku usaha mendapatkan akses pasar yang lebih luas. Tanggapan dan ulasan pengguna sangat berharga dalam mengidentifikasi tren, meningkatkan produk, serta merancang strategi pemasaran yang efektif. Oleh karena itu, analisis sentimen menjadi sangat penting untuk menggali dan menganalisis pendapat serta opini pengguna terkait aplikasi UMKM Bangkit. Tujuan dalam melakukan analisis sentimen adalah untuk mengidentifikasi dan menganalisis sentimen pengguna menggunakan metode Naïve Bayes, mengevaluasi efektivitas algoritma Naïve Bayes, serta menghasilkan informasi berharga dari persepsi pengguna yang dapat mendukung perkembangan aplikasi. Dengan menggunakan metode Naive Bayes, penelitian dilakukan untuk menganalisis sentimen dari ulasan pengguna aplikasi UMKM Bangkit di Google Play Store. Hasil menunjukkan nilai akurasi sebesar 68,42%, presisi maksimum sebesar 92,31%, recall sebesar 70,59%, dan AUC tertinggi sebesar 0,853, yang menunjukkan klasifikasi yang baik. Dapat disimpulkan bahwa metode Naïve Bayes adalah metode yang optimal dalam konteks model ini, dan mampu memberikan solusi terhadap permasalahan klasifikasi sentimen pada aplikasi UMKM Bangkit.

• UMKM Bangkit
• Naïve bayes
• Analisis Sentimen
• Google Play Store

https://repository.bsi.ac.id/repo/56140/ANALISIS-SENTIMEN-APLIKASI-UMKM-BANGKIT-PADA--GOOGLE-PLAY-STORE-MENGGUNAKAN--METODE-NAIVE-BAYES
File full-text dikunci.