Article Per Year (5 Year)
p-Index From 2020 - 2025
0.408
P-Index
This Author published in this journals
All Journal Jurnal Informatika dan Teknik Elektro Terapan
Ramadhan, Wanda Putra
Unknown Affiliation
Computer Science & IT

Published : 2 Documents Claim Missing Document
Claim Missing Document
Check
Articles

Found 2 Documents
Search

 1 
ANALISIS SENTIMEN ULASAN APLIKASI BTN MOBILE MENGGUNAKAN ALGORITMA NAIVE BAYES Ramadhan, Wanda Putra; Juardi, Didi
Jurnal Informatika dan Teknik Elektro Terapan Vol 13, No 1 (2025)
Publisher : Universitas Lampung

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.23960/jitet.v13i1.6002

Abstract

Perkembangan layanan perbankan digital, terutama aplikasi mobile banking, telah meningkatkan kebutuhan akan analisis yang efektif terhadap ulasan pengguna untuk perbaikan kualitas aplikasi. Penelitian ini bertujuan untuk memanfaatkan algoritma Naïve Bayes dalam menganalisis sentimen pada ulasan aplikasi BTN Mobile di Google Play Store. Data yang digunakan terdiri dari 1.000 ulasan yang dikumpulkan melalui web scraping. Tahapan penelitian meliputi preprocessing teks, pembobotan kata menggunakan TF-IDF, dan klasifikasi sentimen menggunakan algoritma Naive Bayes. Tiga skenario pembagian data digunakan, yaitu 80:20, 70:30, dan 60:40, dengan hasil terbaik pada skenario 80:20 dengan akurasi 85,5%, precision 83%, recall 85%, dan F1-score 81%. Hasil analisis menunjukkan bahwa Naive Bayes efektif dalam mengklasifikasikan sentimen ulasan, meskipun ada tantangan dalam mengenali sentimen netral. Penelitian ini memberikan kontribusi bagi pengembang aplikasi untuk memahami persepsi pengguna dan meningkatkan kualitas layanan aplikasi BTN Mobile.
ANALISIS SENTIMEN ULASAN APLIKASI BTN MOBILE MENGGUNAKAN ALGORITMA NAIVE BAYES Ramadhan, Wanda Putra; Juardi, Didi
Jurnal Informatika dan Teknik Elektro Terapan Vol. 13 No. 1 (2025)
Publisher : Universitas Lampung

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.23960/jitet.v13i1.6002

Abstract

Perkembangan layanan perbankan digital, terutama aplikasi mobile banking, telah meningkatkan kebutuhan akan analisis yang efektif terhadap ulasan pengguna untuk perbaikan kualitas aplikasi. Penelitian ini bertujuan untuk memanfaatkan algoritma Naïve Bayes dalam menganalisis sentimen pada ulasan aplikasi BTN Mobile di Google Play Store. Data yang digunakan terdiri dari 1.000 ulasan yang dikumpulkan melalui web scraping. Tahapan penelitian meliputi preprocessing teks, pembobotan kata menggunakan TF-IDF, dan klasifikasi sentimen menggunakan algoritma Naive Bayes. Tiga skenario pembagian data digunakan, yaitu 80:20, 70:30, dan 60:40, dengan hasil terbaik pada skenario 80:20 dengan akurasi 85,5%, precision 83%, recall 85%, dan F1-score 81%. Hasil analisis menunjukkan bahwa Naive Bayes efektif dalam mengklasifikasikan sentimen ulasan, meskipun ada tantangan dalam mengenali sentimen netral. Penelitian ini memberikan kontribusi bagi pengembang aplikasi untuk memahami persepsi pengguna dan meningkatkan kualitas layanan aplikasi BTN Mobile.
Co-Authors Juardi, Didi