Article Per Year (5 Year)
p-Index From 2021 - 2026
0.23
P-Index
This Author published in this journals
All Journal JATI (Jurnal Mahasiswa Teknik Informatika)
Wardani, Reza
Unknown Affiliation
Computer Science & IT

Published : 1 Documents Claim Missing Document
Claim Missing Document
Check
Articles

Found 1 Documents
Search

 1 
KLASIFIKASI ANALISIS SENTIMEN ULASAN APLIKASI AL QURAN INDONESIA DI PLAY STORE MENGGUNAKAN METODE NAIVE BAYES Nahda Putra, Wahyu; Wardani, Reza; Yunus Abdillah Sandi, Laode; Saleh Prasetya, Muhammad
JATI (Jurnal Mahasiswa Teknik Informatika) Vol. 9 No. 2 (2025): JATI Vol. 9 No. 2
Publisher : Institut Teknologi Nasional Malang

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.36040/jati.v9i2.12860

Abstract

Penelitian ini bertujuan mengklasifikasikan sentimen ulasan aplikasi Al Quran Indonesia di Play Store menggunakan algoritma Naive Bayes, yang dikenal andal dalam mengenali sentimen positif, negatif, dan netral. Penelitian dimulai dengan mengumpulkan data ulasan pengguna dari Play Store, diikuti tahap pra-pemrosesan yang melibatkan pembersihan teks, seperti menghapus simbol, angka, dan kata-kata tidak relevan, serta menstandarkan format data untuk analisis. Pendekatan bag-of-words digunakan untuk merepresentasikan teks menjadi bentuk numerik, mempersiapkannya untuk analisis oleh algoritma pembelajaran mesin. Dataset dibagi menjadi dua bagian: data pelatihan untuk melatih model dan data pengujian untuk mengevaluasi performa. Algoritma Naive Bayes dilatih untuk menghitung probabilitas kelas sentimen berdasarkan fitur dalam data pelatihan dan digunakan untuk prediksi pada data pengujian. Evaluasi dilakukan menggunakan metrik seperti akurasi, presisi, recall, dan F1-score. Model berhasil mencapai akurasi 95,79%, menunjukkan efektivitas algoritma Naive Bayes. Penelitian juga menganalisis distribusi sentimen dalam ulasan, mencakup persentase ulasan positif, negatif, dan netral. Hasil ini memberikan wawasan mengenai persepsi pengguna terhadap aplikasi Al Quran Indonesia, sekaligus menjadi acuan bagi pengembang dalam meningkatkan kualitas aplikasi dan pengalaman pengguna.
Co-Authors Nahda Putra, Wahyu Saleh Prasetya, Muhammad Yunus Abdillah Sandi, Laode