Klasifikasi Sentimen Ulasan Aplikasi Threads Berbasis Algoritma Naive Byaes dan Metode Root Caus Analysis - Hanif, Muhammad Fauzan; Wijoyo, Satrio Hadi; Putra, Widhy Hayuhardhika Nugraha (Jurnal Pengembangan Teknologi Informasi dan Ilmu Komputer, 2024)
Internet telah mengubah berbagai aspek kehidupan manusia, termasuk cara berkomunikasi dan berinteraksi dalam dunia virtual. Salah satu fenomena yang muncul adalah penggunaan media sosial, seperti aplikasi Threads, yang memungkinkan pengguna untuk berpartisipasi dalam grup diskusi berdasarkan minat mereka. Namun, berdasarkan ulasan di Google Play Store, aplikasi ini mendapatkan berbagai keluhan terkait fitur dan performa. Oleh karena itu, penelitian ini berfokus pada analisis sentimen ulasan aplikasi Threads untuk memahami persepsi pengguna. Metode Naïve Bayes digunakan untuk mengklasifikasikan ulasan menjadi sentimen positif atau negatif. Selain itu, penelitian ini juga mencari akar penyebab dari sentimen negatif untuk mengetahui keunggulan dan kelemahan aplikasi Threads. Data ulasan yang digunakan berjumlah 500 data. Pengujian hasil model menggunakan algoritma Naïve Bayes mencapai nilai accuracy 88% dengan nilai tingkat precision 85.7%, recall 87.8%, dan F1-score 86.6%. Berdasarkan hasil klasifikasi, dilakukan Root Cause Analysis yang dibagi menjadi tiga aspek yaitu pembaruan dan peningkatan, fungsionalitas, serta desain dan antarmuka pengguna. Selanjutnya peneliti melakukan identifkasi serta analisis permasalahan pada setiap aspek tersebut sehingga mencapai akar permasalahan. Setelah mengetahui akar permasalahan, peneliti memberikan rekomedasi Solusi pada setiap aspek dari permasalahan aplikasi Threads.