Analisis Kinerja Algoritma Naïve Bayes Pada Dataset Sentimen Masyarakat Aplikasi NEWSAKPOLE Samsat Jawa Tengah - Eko Budi Susanto; Paminto Agung Christianto; Mohammad Reza Maulana; Sattriedi Wahyu Binabar (Jurnal CoSciTech (Computer Science and Information Technology), 2022)
Direktorat Lalu Lintas POLDA Jawa Tengah, BPPD Provinsi Jawa Tengah, dan PT. Jasa Raharja Jawa Tengah menciptakan terobosan pembuatan aplikasi Sistem Administrasi Kendaraan Pajak Online (NEWSAKPOLE) untuk memudahkan masyarakat dalam membayar pajak kendaraan bermotor. Aplikasi NEWSAKPOLE ini telah banyak diunduh dari marketplace dan digunakan oleh masyarakat Jawa Tengah. Di dalam penggunaanya, terdapat masyarakat yang puas dan tidak puas dalam menggunakan aplikasi ini, terbukti adanya berbagai macam jenis komentar dan rating yang dituliskan pengguna di Google Play Store. Dari hal tersebut, perlu dilakukan sebuah penelitian analisis sentimen, agar instansi terkait dapat mengetahui komentar positif dan negatif dari penggunaan aplikasi NEWSAKPOLE dengan cepat. Penelitian ini menggunakan algoritma naïve bayes untuk melakukan klasifikasi ulasan yang ada di Google Play Store. Kemudian penggunaan algoritma ini diukur tingkat kinerjanya dalam melakukan proses klasifikasi. Pertama, dataset dikumpulkan terlebih dahulu dari Google Play Store. Setelah itu, sebelum dilakukan preprocessing data, proses klasifikasi dilakukan untuk mengetahui ulasan positif, negatif atau netral. Dari hasil proses tersebut selanjutnya dilakukan proses pembobotan dan pengujian penggunaan algoritma naïve bayes, serta hasilnya dilakukan proses analisis. Dari 2414 ulasan positif dan 2395 ulasan negatif, algoritma naïve bayes memiliki tingkat akurasi sebesar 88% setelah dilakukan pengukuran K-Fold validation sebanyak 10 kali dalam melakukan klasifikasi ulasan. Hal ini menunjukkan bahwa algoritma naïve bayes memiliki kinerja yang baik dalam melakukan klasifikasi sentimen pada ulasan penggunaan aplikasi yang ada di Google Play Store.