Implementasi Algoritma Naive Bayes dalam Sistem Analisis Sentimen Aplikasi Zenius pada Playstore - Wahyudi, Risqi; Hasanah, Herliyani; Nastiti, Faulinda Eli (Smart Comp :Jurnalnya Orang Pintar Komputer, 2025)
Telah berkembang belajar online di salah satu platform pembelajaran online terkemuka di Indonesia yang menawarkan berbagai materi pendidikan untuk siswa dari berbagai jenjang, mulai dari sekolah dasar hingga menengah atas. Zenius telah menjadi salah satu platform utama yang menawarkan berbagai kursus online dalam berbagai bidang. Maka diperlukan analisis sentimen pengguna untuk mengetahui apakah aplikasi zenius ini dapat memberikan Pelajaran atau kursus online secara baik dan memuaskan. tujuan penelitian ini adalah untuk menerapkan algoritma Naive Bayes ke dalam sistem analisis sentimen yang berkaitan dengan komentar-komentar pengguna yang terkait dengan aplikasi Zenius di Play Store. Â Naive bayes algoritma yang didasarkan pada Teorema Bayes, yang menggabungkan probabilitas kejadian sebelumnya dengan bukti baru untuk membuat prediksi.Algoritma NaÃ¯ve Bayes diterapkan untuk mengidentifikasi sentimen pengguna yang dibagi menjadi tiga kategori: positif, negatif, dan netral. Hasil analisis menunjukkan bahwa dengan train-test split 10%, aplikasi memiliki tingkat sentimen positif sebesar 83%, negatif 55%, netral 16%, dan akurasi 69%. Dengan train-test split 20%, hasilnya adalah positif 88%, negatif 58%, netral 28%, dan akurasi 76%. Sedangkan dengan train-test split 30%, diperoleh hasil positif 87%, negatif 52%, netral 28%, dan akurasi 75%.