ANALISIS SENTIMEN ULASAN APLIKASI TRANSJAKARTA MENGGUNAKAN ALGORITMA NAIVE BAYES

• AHMAD FIKRI HAIKAL
• 2025

---

Dalam pemanfaatan teknologi digital dalam sektor transportasi, Transjakarta menghadirkan sebuah aplikasi berbasis mobile untuk mempermudah mobilitas masyarakat.  Jumlah penumpang Transjakarta mengalami peningkatan yang signifikan sehingga pentingnya mengetahui apakah pengguna merasa puas dengan aplikasi tersebut atau justru sebaliknya. Penelitian ini bertujuan untuk mengklasifikasikan sentimen serta mengidentifikasi aspek dan isu apa yang sering muncul dalam ulasan pengguna terhadap aplikasi Transjakarta menggunakan algoritma Naive Bayes. Penelitian ini menggunakan metodologi CRISP-DM. Analisis dilakukan dengan scraping 1000 data ulasan Google Play Store berdasarkan MOST RELEVANT dengan melalui tahap preprocessing, pelabelan data TextBlob, pembobotan TF-IDF, serta metode oversampling (SMOTE). Hasil dari implementasi algoritma Naive Bayes dengan split data 80:20 dihasilkan 684 data positif dan 315 data negatif dan didapatkan hasil akurasi model sebesar 78%, untuk kelas sentimen positif precision yaitu 82%, recall 85%, dan f1-score 84%, sedangkan untuk precision kelas sentimen negatif yaitu 67%, recall 62%,  dan f1-score 65%. Berdasarkan visualisasi didapat berupa kata yang sering muncul pada ulasan positif yaitu ”bagus”, ”lengkap, dan ”mudah” dan pada ulasan negatif yaitu ”ribet”, ”susah”, dan ”error”.

• Analisis Sentimen
• CRISP-DM
• Naive Bayes
• Transjakarta

https://repository.bsi.ac.id/repo/68085/ANALISIS-SENTIMEN-ULASAN-APLIKASI-TRANSJAKARTA-MENGGUNAKAN-ALGORITMA-NAIVE-BAYES
Anda dapat membaca file tugas akhir ini di repository.