ANALISIS SENTIMEN ULASAN PENGGUNA APLIKASI SPOTIFY DI GOOGLE PLAY STORE MENGGUNAKAN ALGORITMA NAIVE BAYES - Ramadlan As'ari, Wahyu; Arifin, Muhammad; Laily Fithri, Diana; Setiaji, Pratomo (JATI (Jurnal Mahasiswa Teknik Informatika), 2025)
Perkembangan teknologi yang pesat telah mengubah cara masyarakat dalam mendengarkan musik. Platform streaming musik menjadi pilihan utama bagi banyak orang karena fleksibilitasnya dalam menyediakan berbagai genre musik yang dapat diakses kapan saja dan di mana saja. Spotify merupakan platform streaming musik terbesar di dunia dengan lebih dari 500 juta pengguna aktif bulanan, namun memiliki rating lebih rendah dibandingkan pesaingnya di Google Play Store. Hal ini menunjukkan adanya ketidakpuasan pengguna. Penelitian ini bertujuan untuk melakukan analisis sentimen ulasan pengguna Spotify menggunakan algoritma Naive Bayes guna mengidentifikasi kecenderungan sentimen positif dan negatif. Pada Penelitian ini, data ulasan dikumpulkan melalui teknik web scraping menggunakan Python dan Google Colaboratory. Setelah data terkumpul, dilakukan tahap pre-processing yang mencakup lemmatization, stopwords removal, tokenization and padding, serta label binarization. Sentimen dikategorikan berdasarkan skor ulasan pengguna, di mana skor 1-3 diklasifikasikan sebagai negatif, sedangkan skor 4-5 sebagai positif. Model kemudian dilatih menggunakan algoritma Naive Bayes dan dievaluasi menggunakan metrik akurasi, presisi, recall, dan F1-score. Hasil evaluasi menunjukkan bahwa model Naive Bayes memiliki akurasi sebesar 86,5%, presisi 86,47%, recall 86,5%, dan F1-score 84,9%. yang mengindikasikan bahwa model mampu mengklasifikasikan sentimen dengan baik. Hasil penelitian ini diharapkan dapat memberikan wawasan bagi pengembang Spotify untuk meningkatkan kualitas layanan berdasarkan ulasan pengguna