Analisis Sentimen Terhadap Ulasan Aplikasi Bandlabpada Google Play Store Menggunakan Algoritma Naïve Bayes Classifier (NBC)

Abstract

Penelitian ini bertujuan untuk menganalisis sentimen ulasan aplikasi BandLab menggunakan metode Naïve Bayes dan kerangka SEMMA guna memastikan pendekatan yang terstruktur. Data dikumpulkan melalui teknik crawling menggunakan library google-play-scraper, dengan jumlah ulasan awal sebanyak 9.820 dan tersisa 7.057 setelah tahap pelabelan. Klasifikasi dilakukan menggunakan metode Naïve Bayes dengan dua rasio data latih dan uji, yaitu 70:30 dan 80:20. Kedua rasio ini memiliki nilai akurasi yang sama. Namun, unutk analisis lebih lanjut menggunakan rasio 70:30. Hasil analisis menunjukkan bahwa mayoritas sentimen yang ditemukan bersifat positif sebanyak 1.763 data, sedangkan sentimen negatif berjumlah 355 data. Model klasifikasi mencapai akurasi sebesar 85,69%, dengan presisi 82%, recall 75%, dan F1-score 78%. Hasil penelitian ini menunjukkan dominasi sentimen positif, yang mengindikasikan bahwa sebagian besar pengguna merasa puas dengan fitur yang disediakan oleh BandLab.