ANALISIS SENTIMEN PADA ULASAN APLIKASI JAKARTA KINI (JAKI) MENGGUNAKAN METODE NAIVE BAYES

• ROMI SATRIO WICAKSONO
• 2025

---

Romi Satrio Wicaksono (15210135), Analisis Sentimen Pada Ulasan Aplikasi Jakarta Kini (JAKI) Menggunakan Metode Naive Bayes

Aplikasi Jakarta Kini (JAKI) merupakan super-app yang dikembangkan oleh Jakarta Smart City untuk mempermudah akses layanan publik di Provinsi DKI Jakarta. Sebagai aplikasi yang banyak digunakan masyarakat, JAKI mendapatkan ribuan ulasan di Google Play Store yang mencerminkan opini publik terhadap kinerja dan fitur aplikasi. Penelitian ini bertujuan untuk mengklasifikasikan ulasan pengguna ke dalam kategori sentimen positif, negatif, dan netral dengan menggunakan algoritma Naive Bayes. Metode penelitian ini meliputi pengumpulan data ulasan melalui web scraping, preprocessing teks, analisis sentimen, pelabelan data, pembuatan model klasifikasi, serta pengujian model menggunakan platform Orange. Hasil penelitian menunjukkan bahwa algoritma Naive Bayes mampu mengklasifikasikan 3.226 data ulasan dengan akurasi sempurna sebesar 100%, sebagaimana dibuktikan oleh confusion matrix dan metrik evaluasi lainnya (precision, recall, F1-score, MCC). Distribusi sentimen memperlihatkan dominasi ulasan bersentimen netral, disusul oleh negatif dan positif. Hal ini menunjukkan bahwa persepsi masyarakat terhadap aplikasi JAKI masih cenderung netral dan perlu menjadi perhatian pengembang untuk meningkatkan kualitas layanan digital. Penelitian ini diharapkan dapat menjadi referensi dalam pemanfaatan analisis sentimen berbasis machine learning untuk evaluasi layanan publik.

 

• JAKI
• Naive Bayes
• Analisis Sentimen
• Orange
• Ulasan Google Play

https://repository.bsi.ac.id/repo/75317/ANALISIS-SENTIMEN-PADA-ULASAN-APLIKASI-JAKARTA-KINI-(JAKI)-MENGGUNAKAN-METODE-NAIVE-BAYES
File full-text dikunci.