Implementasi Algoritma Naive Bayes dalam Sistem Analisis Sentimen Aplikasi Zenius pada Playstore

Risqi Wahyudi; Herliyani Hasanah; Faulinda Eli Nastiti

doi:10.30591/smartcomp.v14i2.7436

Implementasi Algoritma Naive Bayes dalam Sistem Analisis Sentimen Aplikasi Zenius pada Playstore

Risqi Wahyudi, Herliyani Hasanah, Faulinda Eli Nastiti

Abstract

Telah berkembang belajar online di salah satu platform pembelajaran online terkemuka di Indonesia yang menawarkan berbagai materi pendidikan untuk siswa dari berbagai jenjang, mulai dari sekolah dasar hingga menengah atas. Zenius telah menjadi salah satu platform utama yang menawarkan berbagai kursus online dalam berbagai bidang. Maka diperlukan analisis sentimen pengguna untuk mengetahui apakah aplikasi zenius ini dapat memberikan Pelajaran atau kursus online secara baik dan memuaskan. tujuan penelitian ini adalah untuk menerapkan algoritma Naive Bayes ke dalam sistem analisis sentimen yang berkaitan dengan komentar-komentar pengguna yang terkait dengan aplikasi Zenius di Play Store. Naive bayes algoritma yang didasarkan pada Teorema Bayes, yang menggabungkan probabilitas kejadian sebelumnya dengan bukti baru untuk membuat prediksi.Algoritma Naïve Bayes diterapkan untuk mengidentifikasi sentimen pengguna yang dibagi menjadi tiga kategori: positif, negatif, dan netral. Hasil analisis menunjukkan bahwa dengan train-test split 10%, aplikasi memiliki tingkat sentimen positif sebesar 83%, negatif 55%, netral 16%, dan akurasi 69%. Dengan train-test split 20%, hasilnya adalah positif 88%, negatif 58%, netral 28%, dan akurasi 76%. Sedangkan dengan train-test split 30%, diperoleh hasil positif 87%, negatif 52%, netral 28%, dan akurasi 75%.

Keywords

Kursus; Naive Bayes; Zenius

Full Text:

References

A. Erfina, S. Basryah, A. Saepulrohman, and D. Lestari, “MENGGUNAKAN ALGORITMA SUPPORT VECTOR MACHINE (SVM),” Seminar Nasional Informatika, vol. 2020.

A. C. Zarkasi, A. S. Wardani, and S. Sucipto, “ANALISA USER EXPERIENCE TERHADAP FITUR DI APLIKASI ZENIUS MENGGUNAKAN HEART FRAMEWORK,” METHOMIKA Jurnal Manajemen Informatika dan Komputerisasi Akuntansi, vol. 6, no. 6, pp. 174–179, Oct. 2022, doi: 10.46880/jmika.Vol6No2.pp174-179.

A. Supriadi, “Implementasi Metode Klasifikasi Naive Bayes Pada Sistem Analisis Opini Pengguna Twitter Berbasis Web.”

D. Darwis, N. Siskawati, and Z. Abidin, “Penerapan Algoritma Naive Bayes untuk Analisis Sentimen Review Data Twitter BMKG Nasional,” vol. 15, no. 1.

A. Sofyan, R. I. Fitria, and F. Isralestina, “Analisis Sentimen Masyarakat dalam Pembangunan City Walk Kota Tegal di Media Sosial Facebook Menggunakan Algoritma Naïve Bayes dan SVM,” Smart Comp: Jurnalnya Orang Pintar Komputer, vol. 13, no. 1, Jan. 2024, doi: 10.30591/smartcomp.v13i1.5785.

P. Yuniar and Kismiantini, “Analisis Sentimen Ulasan pada Gojek Menggunakan Metode Naive Bayes,” Statistika, vol. 23, no. 2, pp. 164–175, Dec. 2023, doi: 10.29313/statistika.v23i2.2353.

N. L. W. S. R. Ginantra, C. P. Yanti, G. D. Prasetya, I. B. G. Sarasvananda, and I. K. A. G. Wiguna, “Analisis Sentimen Ulasan Villa di Ubud Menggunakan Metode Naive Bayes, Decision Tree, dan K-NN,” Jurnal Nasional Pendidikan Teknik Informatika (JANAPATI), vol. 11, no. 3, pp. 205–215, Dec. 2022, doi: 10.23887/janapati.v11i3.49450.

A. P. Giovani, A. Ardiansyah, T. Haryanti, L. Kurniawati, and W. Gata, “ANALISIS SENTIMEN APLIKASI RUANG GURU DI TWITTER MENGGUNAKAN ALGORITMA KLASIFIKASI,” Jurnal Teknoinfo, vol. 14, no. 2, p. 115, Jul. 2020, doi: 10.33365/jti.v14i2.679.

M. Metode Waterfall Studi Kasus, S. Al-Hudri Walibrah, L. Fauziah, A. Firmansyah, A. Aguswin, and U. Pelita Bangsa Bekasi, “Sistem Informasi Sekolah Berbasis Web,” Remik: Riset dan E-Jurnal Manajemen Informatika Komputer, vol. 8, no. 1, 2024, doi: 10.33395/remik.v8i1.13371.

Y. Anggraini, R. Fadillah, and N. Tuto Suban, “Perancangan Sistem Informasi Persediaan Obat Pada Klinik Medika Prima Berbasis Web Menggunakan Metode Waterfall,” Teknik dan Multimedia, vol. 1, no. 2, 2023, [Online]. Available: http://www.php.net

U. Abdurohim, D. P. Kartaputra, F. Ashari, S. Tinggi, M. Dan, and I. Bandung, “APLIKASI PENJUALAN TIKET SEMINAR KESEHATAN BERBASIS WEB,” 2021.

I. Sholekha, A. Faqih, and A. Bahtiar, “Sentiment Analysis of Public Opinion Covid-19 Vaccine Using Naïve Bayes and Random Forest Methods,” JURNAL TEKNIK INFORMATIKA, vol. 15, no. 1, pp. 34–43, Jun. 2022, doi: 10.15408/jti.v15i1.24847.

DOI: https://doi.org/10.30591/smartcomp.v14i2.7436