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

• MOH ALIF ZIDAN FADHILAH
• 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/50684/ANALISIS-SENTIMEN-APLIKASI-UMKM-BANGKIT-PADA-GOOGLE-PLAY-STORE-MENGGUNAKAN-METODE-NAIVE-BAYES
File full-text dikunci.