ANALISIS SENTIMEN TERHADAP ULASAN APLIKASI MEDIA SOSIAL DI GOOGLE PLAY MENGGUNAKAN ALGORITMA NAIVE BAYES - Zainuddin Siregar, Maksum; Marwan Elhanafi, Andi; Irwan, Dedy (JATI (Jurnal Mahasiswa Teknik Informatika), 2025)
Di era digital saat ini, media sosial seperti Instagram dan TikTok memiliki jutaan pengguna yang aktif memberikan ulasan di platform Google Play Store. Ulasan pengguna ini merupakan sumber data berharga yang dapat membantu pengembang memahami sentimen dan persepsi pengguna. Penelitian ini bertujuan untuk menganalisis sentimen ulasan pengguna terhadap aplikasi Instagram dan TikTok di Google Play Store menggunakan algoritma Naive Bayes. Metode ini dipilih karena kesederhanaan dan efisiensinya dalam klasifikasi teks. Penelitian ini menunjukkan bahwa sebagian besar ulasan pengguna dikategorikan sebagai sentimen negatif dengan persentase mencapai 87,5%, mengindikasikan ketidakpuasan yang dominan di antara pengguna. Namun, hasil analisis juga mengungkapkan keterbatasan algoritma Naive Bayes dalam menangani variasi bahasa informal dan konteks spesifik dari ulasan. Model cenderung memberikan bias ke arah prediksi negatif meskipun terdapat ulasan yang seharusnya diklasifikasikan sebagai positif atau netral.