Article Per Year (5 Year)
p-Index From 2020 - 2025
0.23
P-Index
This Author published in this journals
All Journal The Indonesian Journal of Computer Science
Pratama, Mohammad Yoga
Unknown Affiliation
Computer Science & IT Electrical & Electronics Engineering Engineering

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

Found 1 Documents
Search

 1 
Klasifikasi User Review pada Aplikasi Online Travel Booking Menggunakan Multinomial Naïve Bayes Pratama, Mohammad Yoga; Cahyo Crysdian
The Indonesian Journal of Computer Science Vol. 14 No. 3 (2025): The Indonesian Journal of Computer Science
Publisher : AI Society & STMIK Indonesia

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.33022/ijcs.v14i3.4199

Abstract

Perkembangan teknologi yang pesat telah membawa perubahan dalam berbagai aspek kehidupan, termasuk dalam sektor pariwisata. Aplikasi tiket travel online seperti Traveloka, pegipegi dan Tiket.com merupakan aplikasi travel yang sangat populer di Indonesia. penelitian ini bertujuan untuk mengukur performa dari metode Multinomial Naïve Bayes dalam mengklasifikasikan ulasan pengguna aplikasi tersebut menjadi kelas “satisfied” dan “unhappy”. Dataset berjumlah 1339 ulasan pengguna yang diambil dari Google Play Store. Uji coba dilakukan dengan tiga skenario rasio pembagian dataset (7:3, 8:2, 9:1) dan dievaluasi menggunakan confusion matrix dan K-Fold Cross Validation. Hasil uji coba menunjukkan skenario pembagian data 9:1 menghasilkan akurasi model tertinggi sebesar 81.34% dengan precision 81.47%, recall 81.44% dan F1-Score 81.34%. Analisa kata menggunakan TF-IDF menunjukkan bahwa kata-kata seperti “good”, “nice” dan “nice” mendominasi pada kelas “satisfied”, sedangkan kata seperti “price”, “cant”, dan “app” merupakan 3 kata yang paling mendominasi pada kelas “unhappy”. Dapat disimpulkan bahwa metode Multinomial Naïve Bayes memiliki performa yang baik untuk klasifikasi ulasan pengguna aplikasi travel online, dan semakin banyak dataset yang digunakan makan semakin bagus pula model yang dihasilkan.
Co-Authors Cahyo Crysdian