Analisis Sentimen Ulasan Aplikasi Vision+ Pada Google Play Store Menggunakan Algoritma Naive Bayes Classifier

• EKO PANGESTU AJI
• 2025

---

Perkembangan teknologi digital telah mendorong meningkatnya penggunaan aplikasi streaming, salah satunya adalah Vision+. Pengguna secara aktif memberikan ulasan di Google Play Store yang dapat digunakan sebagai bahan evaluasi untuk mengetahui tingkat kepuasan maupun keluhan terhadap layanan aplikasi tersebut. Penelitian ini bertujuan untuk melakukan analisis sentimen terhadap ulasan pengguna aplikasi Vision+ dengan mengklasifikasikannya ke dalam kategori positif, netral, dan negatif. Metode yang digunakan adalah Text Mining dengan tahapan preprocessing berupa case folding, tokenisasi, stopword removal, dan stemming. Fitur diekstraksi menggunakan metode Term Frequency-Inverse Document Frequency (TF-IDF), lalu dilakukan proses klasifikasi menggunakan algoritma Naïve Bayes Classifier dengan varian Multinomial. Data yang digunakan sebanyak 4.026 ulasan yang dibagi menjadi 80% data latih dan 20% data uji. Hasil evaluasi model menunjukkan akurasi sebesar 77%, precision sebesar 80%, recall sebesar 91%, dan f1-score sebesar 85%. Berdasarkan hasil tersebut, model dapat digunakan untuk mendeteksi sentimen secara otomatis guna mendukung pengambilan keputusan pengembangan layanan aplikasi.

https://repository.bsi.ac.id/repo/69045/Analisis-Sentimen-Ulasan-Aplikasi-Vision--Pada-Google-Play-Store-Menggunakan-Algoritma-Naive-Bayes-Classifier
Anda dapat membaca file tugas akhir ini di repository.