ANALISIS SENTIMEN ULASAN APLIKASI LITA DI PLAY STORE MENGGUNAKAN ALGORITMA NAIVE BAYES - Septiani Gumilar, Tia; Astuti, Rini; Arie Wijaya, Yudhistira (JATI (Jurnal Mahasiswa Teknik Informatika), 2024)
Aplikasi media sosial yang memberikan Jasa Teman Mabar yang dapat menemani bermain beragam jenis game online, seperti Mobile Legends, PUBG Mobile, Free Fire, dan lainnya. Lita merupakan platform dengan konsep baru dalam dunia game. Kamu dapat bertemu dengan Pro Player ataupun gamer perempuan yang cantik. Ulasan pengguna pada aplikasi mobile merupakan sumber data penting bagi pengembang aplikasi untuk mengetahui respon dari pengguna dan meningkatkan kualitas aplikasi. Ulasan pengguna biasanya mengandung ungkapan subjektif yang mencerminkan sentimen positif atau negatif. Klasifikasi sentimen pada ulasan mobile diperlukan untuk secara otomatis menganalisis sentimen positif dan negatif dari sejumlah besar data ulasan. Penelitian ini bertujuan untuk mengklasifikasikan sentimen ulasan aplikasi Lita di Play Store ke dalam dua kelas yaitu positif dan negatif, dengan menggunakan metode algoritma Naive Bayes. Data yang digunakan dalam penelitian ini adalah 1000 ulasan aplikasi Lita di Play Store dalam bahasa Indonesia, diambil secara acak. Data ulasan mengandung kata tidak penting yang dihapus melalui text preprocessing. Kemudian, pembobotan dilakukan dengan metode TF-IDF untuk mengetahui pentingnya sebuah istilah untuk suatu dokumen. Hasil dari penelitian ini mengenai Klasifikasi Data Sentimen Ulasan Pengguna Lita Google Play Store berjumlah 1000 data, dapat disimpulkan bahwa ulasan pengguna Lita tergolong positif dengan hasil presentase 95% nilai accuracy, 95% nilai precision, dan 95% nilai recall nya.