Article Per Year (5 Year)
p-Index From 2020 - 2025
0.61
P-Index
This Author published in this journals
All Journal Tasyri` : Jurnal Tarbiyah-Syari`ah-Islamiyah Istidlal: Jurnal Ekonomi dan Hukum Islam Conten : Computer and Network Technology
Ubaidillah , Ubaidillah
Unknown Affiliation
Religion Computer Science & IT Control & Systems Engineering Economics, Econometrics & Finance Languange, Linguistic, Communication & Media Law, Crime, Criminology & Criminal Justice Social Sciences Other

Published : 4 Documents Claim Missing Document
Claim Missing Document
Check
Articles

Found 2 Documents
Search
Journal : Conten : Computer and Network Technology

 1 
ANALISIS PERBANDINGAN ALGORITMA NAIVE BAYES DAN KNN UNTUK ANALISIS SENTIMEN ULASAN PENGGUNA APLIKASI VIDIO DI GOOGLE PLAY STORE Pratmanto, Dany; Widayanto, Aprih; Kristania, Yustina Meisella; Ubaidillah , Ubaidillah; Wijianto, Ragil
CONTEN : Computer and Network Technology Vol. 4 No. 2 (2024): Desember 2024
Publisher : LPPM Universitas Bina Sarana Informatika

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.31294/conten.v4i2.6891

Abstract

Penelitian ini mengkaji efektivitas algoritma Naive Bayes (NB) dan K-Nearest Neighbors (KNN) dalam analisis sentimen ulasan pengguna aplikasi Vidio di Google Play Store. Evaluasi kinerja kedua model dilakukan menggunakan berbagai metrik, termasuk akurasi, precision, recall, dan Area Under Curve (AUC). Hasil penelitian menunjukkan bahwa KNN mengungguli Naive Bayes dalam beberapa aspek penting. KNN mencapai akurasi 74.92% dibandingkan dengan Naive Bayes sebesar 71.32%. Dalam hal precision, KNN juga menunjukkan performa yang lebih baik dengan nilai 76.52%, sementara Naive Bayes mencapai 71.61%. Meskipun demikian, kedua model menunjukkan kinerja yang sebanding dalam hal recall, dengan KNN mencapai 72.54% dan Naive Bayes 71.46%. Yang menarik, kedua model memiliki nilai AUC yang sangat tinggi dan hampir setara, yaitu 90.10% untuk KNN dan 90.00% untuk Naive Bayes, menunjukkan kemampuan yang sangat baik dalam membedakan sentimen positif dan negatif. Berdasarkan hasil evaluasi secara keseluruhan, algoritma KNN lebih direkomendasikan untuk implementasi analisis sentimen pada ulasan pengguna aplikasi Vidio.
ANALISIS PERBANDINGAN ALGORITMA NAIVE BAYES DAN KNN UNTUK ANALISIS SENTIMEN ULASAN PENGGUNA APLIKASI VIDIO DI GOOGLE PLAY STORE Pratmanto, Dany; Widayanto, Aprih; Kristania, Yustina Meisella; Ubaidillah , Ubaidillah; Wijianto, Ragil
CONTEN : Computer and Network Technology Vol. 4 No. 2 (2024): Desember 2024
Publisher : LPPM Universitas Bina Sarana Informatika

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.31294/conten.v4i2.6891

Abstract

Penelitian ini mengkaji efektivitas algoritma Naive Bayes (NB) dan K-Nearest Neighbors (KNN) dalam analisis sentimen ulasan pengguna aplikasi Vidio di Google Play Store. Evaluasi kinerja kedua model dilakukan menggunakan berbagai metrik, termasuk akurasi, precision, recall, dan Area Under Curve (AUC). Hasil penelitian menunjukkan bahwa KNN mengungguli Naive Bayes dalam beberapa aspek penting. KNN mencapai akurasi 74.92% dibandingkan dengan Naive Bayes sebesar 71.32%. Dalam hal precision, KNN juga menunjukkan performa yang lebih baik dengan nilai 76.52%, sementara Naive Bayes mencapai 71.61%. Meskipun demikian, kedua model menunjukkan kinerja yang sebanding dalam hal recall, dengan KNN mencapai 72.54% dan Naive Bayes 71.46%. Yang menarik, kedua model memiliki nilai AUC yang sangat tinggi dan hampir setara, yaitu 90.10% untuk KNN dan 90.00% untuk Naive Bayes, menunjukkan kemampuan yang sangat baik dalam membedakan sentimen positif dan negatif. Berdasarkan hasil evaluasi secara keseluruhan, algoritma KNN lebih direkomendasikan untuk implementasi analisis sentimen pada ulasan pengguna aplikasi Vidio.
Co-Authors Angraeini, Naal Hira Aprih Widayanto Dany Pratmanto Nawawi Nawawi pengelola, pengelola Ragil Wijianto Rohman, M. Imdadur Yustina Meisella Kristania - STMIK Nusa Mandiri Jakarta, Yustina Meisella Kristania