ANALISIS SENTIMEN ULASAN APLIKASI SATU SEHAT PADA GOOGLE PLAY STORE MENGGUNAKAN NAÏVE BAYES CLASSIFIER - Tirta Nugraha, Muhammad; Nina Sulistiyowati, Nina; Ultach Enri, Ultach (JATI (Jurnal Mahasiswa Teknik Informatika), 2023)
Pada tanggal 30 Desember 2022, pemerintah Indonesia telah mengumumkan pencabutan kebijakan PPKM di semua wilayah. Berselang beberapa bulan setelah pencabutan PPKM, aplikasi Peduli Lindungi resmi berganti nama menjadi satu sehat dan dilakukan proses migrasi secara bertahap. Namun dalam awal migrasinya aplikasi satu sehat, banyak pengguna aplikasi mengalami masalah, sehingga menimbulkan ulasan negatif di kolom ulasan aplikasi satu sehat pada Google Play Store. Tujuan dari penelitian ini adalah untuk mengklasifikasikan dan mengetahui sentimen pengguna aplikasi Satu Sehat menggunakan algoritma Naïve Bayes Classifier, dengan mengetahui performa algoritma Naïve Bayes Classifier. Penelitian ini, menggunakan Metode KDD (Knowledge Discovery in Database) yang terdiri dari tahapan, data Scraping, Preprocessing, data Transformation, data mining dan pattern evaluation. Hasil penelitian menunjukan analisis sentimen ulasan aplikasi Satu Sehat dari total dataset yang berjumlah 16.245 data terdapat 12.551 data sentimen negatif dan 3.694 data sentimen positif berdasarkan rating bintang pengguna pada bulan Maret 2023, dapat disimpulkan bahwa hasil sentimen menunjukan lebih banyak mengandung sentimen negatif. Hal ini terlihat bahwa banyak pengguna yang mengeluhkan tentang aplikasi yang ribet dalam penggunaannya serta masih banyak bug dan error. Hasil evaluasi performa dari algoritma Naïve Bayes Classifier dalam mengklasifikasi sentimen pengguna aplikasi Satu Sehat mendapatkan hasil terbaik dengan skenario pembagian data training sebesar 90% dan data testing 10% dengan nilai accuracy sebesar 93,00%, precision sebesar 93,00%, recall sebesar 93,00% dan f1-score sebesar 92,00%.