Claim Missing Document
Check
Articles

Found 2 Documents
Search

Analisis Sentimen Wattpad di Play Store Menggunakan Naïve Bayes Berbasis TF-IDF dan SMOTE Farah Diba Azkia; Agus Junaidi; Arif Ismail Husin
RIGGS: Journal of Artificial Intelligence and Digital Business Vol. 5 No. 2 (2026): Mei-Juli
Publisher : Prodi Bisnis Digital Universitas Pahlawan Tuanku Tambusai

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.31004/riggs.v5i2.12268

Abstract

Kajian ini menguji performa klasifikasi Multinomial Naive Bayes yang diintegrasikan dengan skema pembobotan TF-IDF untuk memilah ulasan aplikasi Wattpad ke dalam kategori Positif, Negatif, dan Netral, sembari menakar kontribusi Synthetic Minority Oversampling Technique (SMOTE) dalam memitigasi ketimpangan jumlah data. Sebanyak 2.829 ulasan valid hasil web scraping melalui library google-play-srcaper diproses melalui tahapan krusial, meliputi pembersihan teks, case folding, konversi kata tidak baku, tokenisasi, eliminasi 773 stopword, hingga stemming dengan PySastrawi. Transformasi data menjadi vektor TF-IDF dengan batasan max_features=5.000 serta ngram_range=(1,2) menghasilkan matriks berdimensi 2.829 × 4.499. Melalui skema pembagian stratified split 80:20, teknik SMOTE diaplikasikan pada sektor data latih untuk mendongkrak jumlah sampel dari 2.263 menjadi 4.056 agar komposisi antar kelas lebih proporsional. Hasil observasi memperlihatkan pergeseran metrik performa yang cukup signifikan pasca-intervensi SMOTE. Sebelum dilakukan penyeimbangan data, model memang mencatat akurasi 68,37% dengan presisi 62,83% dan F1-score 60,24%, namun sistem menunjukkan kelemahan fatal yakni kegagalan total dalam mengidentifikasi kelas Netral. Setelah SMOTE diterapkan, kendati terjadi penurunan akurasi ke angka 58,83%, model justru menunjukkan ketangguhan lebih baik melalui peningkatan presisi menjadi 65,25% dan F1-score ke level 61,22%, serta lonjakan recall pada kelas Netral dari titik nol menjadi 0,43. Secara keseluruhan, pemetaan sentimen didominasi oleh opini Negatif sebesar 59,51%, disusul opini Positif 26,01%, dan Netral 14,48%, di mana mayoritas keluhan pengguna berhulu pada persoalan teknis aplikasi seperti lonjakan iklan, hambatan login, serta rendahnya stabilitas sistem.
Analisis Kepuasan Pengguna Aplikasi E-Learning Ruangguru Di Kalangan Pelajar SMA Menggunakan Model EUCS Feroz Fairus Ananda; Arif Ismail Husin; Syifa Nur Rakhmah
INFORMATICS FOR EDUCATORS AND PROFESSIONAL : Journal of Informatics Vol. 10 No. 2 (2025): INFORMATICS FOR EDUCATORS AND PROFESSIONAL : JOURNAL OF INFORMATICS (Desember
Publisher : Lembaga Penelitian dan Pengabdian Masyarakat Universitas Bina Insani

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.51211/itbi.v10i2.3715

Abstract

This study aims to analyze the level of satisfaction of Ruangguru e-learning application users among high school students. This study uses the End User Computing Satisfaction (EUCS) model, which consists of five main aspects, namely content, accuracy of information, format, ease of use, and timeliness. The research was conducted quantitatively by distributing questionnaires to 397 high school students who use the Ruangguru application. The data obtained was then analyzed using various tests such as validity, reliability, t-test, F-test, and coefficient of determination tests with the help of SPSS version 30. The results showed that all five variables in the EUCS model had a significant effect on the level of satisfaction of Ruangguru app users. This was evident from the calculated F value being greater than the F table value and the significance value being less than 0.05. In addition, the determination test results showed that these variables collectively contributed significantly to user satisfaction with the app. Thus, it can be concluded that the Ruangguru application is able to meet the expectations of high school students in terms of content, accuracy of information, ease of use, presentation format, and speed of service.