p-Index From 2021 - 2026
3.839
P-Index
This Author published in this journals
All Journal IPTEK The Journal for Technology and Science Jurnal S2 Pendidikan Matematika AKSIOMA: Jurnal Program Studi Pendidikan Matematika AlphaMath: Journal of Mathematics Education Proceeding SENDI_U Union: Jurnal Ilmiah Pendidikan Matematika Jurnal Matematika: MANTIK Journal of Mathematics and Mathematics Education (JMME) Jurnal Pembelajaran Matematika JTAM (Jurnal Teori dan Aplikasi Matematika) JCES (Journal of Character Education Society) DoubleClick : Journal of Computer and Information Technology Buana Matematika : Jurnal Ilmiah Matematika dan Pendidikan Matematika Jurnal Informatika Global Jurnal Studi Guru dan Pembelajaran Jurnal Manajemen Informatika dan Sistem Informasi Jurnal Ilmiah Matematika dan Pendidikan Matematika (JMP) Jurnal Abdi Insani Infotek : Jurnal Informatika dan Teknologi Jurnal Sains dan Edukasi Sains Jurnal Lebesgue : Jurnal Ilmiah Pendidikan Matematika, Matematika dan Statistika Nusantara Science and Technology Proceedings Infotech: Jurnal Informatika & Teknologi INTELEKTIVA Jurnal Pengabdian kepada Masyarakat Jurnal Pengabdian Kepada Masyarakat DECODE: Jurnal Pendidikan Teknologi Informasi KOMMAS: Jurnal Pengabdian Kepada Masyarakat Duta.com : Jurnal Ilmiah Teknologi Informasi dan Komunikasi Khatulistiwa: Jurnal Pendidikan dan Sosial Humaniora Proceeding of International Conference Health, Science And Technology (ICOHETECH) Politeknosain Nusantara Journal of Computers and its Applications SmartComp Jurnal Pendidikan dan Sosial Humaniora
Claim Missing Document
Check
Articles

Found 1 Documents
Search
Journal : SmartComp

Analisis Sentimen Terhadap Aplikasi KitaLulus Menggunakan Metode Naive Bayes dari Ulasan Google Play Store Putri, Nadia Amalia; Srirahayu, Agustina; Sudibyo, Nugroho Arif
Smart Comp :Jurnalnya Orang Pintar Komputer Vol 14, No 2 (2025): Smart Comp: Jurnalnya Orang Pintar Komputer
Publisher : Politeknik Harapan Bersama

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.30591/smartcomp.v14i2.7230

Abstract

Aplikasi pencarian pekerjaan seperti KitaLulus menjadi penting untuk membantu lulusan menemukan pekerjaan sesuai dengan keahlian dan minat dan bakat mereka. Analisis sentimen diperlukan untuk memahami pandangan pengguna terhadap aplikasi KitaLulus. Metode Naive Bayes digunakan dalam analisis ini karena efisiensinya dan akurasi tinggi dalam klasifikasi sentimen. Penelitian ini memanfaatkan 597 data ulasan yang diambil dari ulasan pengguna aplikasi didalam google play store dengan metode web scraping menggunakan library google-play-scraper. Pengolahan analisis sentimen pada dataset diberi label positif, netral, dan negatif. Data diolah menggunakan metode naïve bayes berhasil mencapai tingkat akurasi sebesar 91%. Hasil evaluasi menunjukkan bahwa presisi, recall, dan f1- score untuk sentimen positif berturut-turut adalah 0.99, 0.94, dan 0.97. Di sisi lain, kinerja model lebih rendah pada sentimen negatif dan netral. Hasil analisis sentimen positif menunjukan bahwa aplikasi KitaLulus telah diterima dan mendapatkan ulasan baik oleh para penggunanya. Penelitian ini bertujuan untuk meningkatkan pemahaman terhadap sentimen pengguna terhadap aplikasi KitaLulus dan memberikan kontribusi berharga bagi pengembang dalam usaha meningkatkan kualitas aplikasi tersebut.