ANALISIS SENTIMEN ULASAN PENGGUNA APLIKASI JKT48 PM INDONESIA PADA GOOGLE PLAY STORE MENGGUNAKAN METODE NAÏVE BAYES CLASSIFIER

• ELANG DAFFA GHALIZA
• 2025

---

Aplikasi mobile kini menjadi bagian penting dalam kehidupan sehari-hari, termasuk aplikasi JKT48 PM Indonesia yang ditujukan bagi penggemar grup musik JKT48. Ulasan pengguna di Google Play Store menjadi sumber informasi berharga untuk menilai persepsi dan kepuasan pengguna terhadap aplikasi tersebut. Penelitian ini bertujuan untuk menganalisis sentimen ulasan pengguna aplikasi JKT48 PM Indonesia menggunakan metode Naïve Bayes Classifier dengan pembobotan kata TF-IDF. Data dikumpulkan melalui teknik crawling dari Google Play Store dan diproses melalui tahap pre-processing seperti cleansing, tokenization, dan stemming menggunakan perangkat lunak RapidMiner. Hasil penelitian menunjukkan bahwa model Naïve Bayes menghasilkan akurasi tertinggi sebesar 88,61% dengan pembagian data latih 80% dan data uji 20%. Namun, nilai precision untuk sentimen positif masih rendah (33,33%) akibat ketidakseimbangan data, yaitu 369 ulasan negatif dan 27 positif. Analisis TF-IDF juga menunjukkan kata “bagus” dominan pada sentimen positif dan “udah” pada sentimen negatif. Penelitian ini merekomendasikan agar pengembang aplikasi meningkatkan fitur yang sering dikeluhkan pengguna serta mempertimbangkan teknik penyeimbangan data agar hasil analisis sentimen menjadi lebih akurat dan representatif di masa mendatang.

• Analisis Sentimen
• Naive Bayes Classifier
• JKT48 PM
• RapidMiner

https://repository.bsi.ac.id/repo/73744/ANALISIS-SENTIMEN-ULASAN-PENGGUNA-APLIKASI-JKT48-PM-INDONESIA-PADA-GOOGLE-PLAY-STORE-MENGGUNAKAN--METODE-NAÏVE-BAYES-CLASSIFIER
Anda dapat membaca file tugas akhir ini di repository.