Analisis Sentimen Menggunakan Algoritma Naïve Bayes Pada Aplikasi m-BCA berdasarkan Ulasan Pengguna di Google Play Store - rahmawati, irma; Rika Fitriani, Tiara; Yunizar Pratama Yusuf, Ajif (Jurnal Riset Informatika dan Teknologi Informasi, 2024)
m-BCA (Mobile Banking) adalah layanan perbankan dari PT.Bank Central Asia,Tbk yang memungkinkan akses langsung melalui telepon seluler. Meskipun populer, pengguna sering mengalami pengalaman negatif, seperti error dalam mengakses aplikasi dan keluhan terkait transaksi. Meskipun terdapat opini negatif, opini positif di Play Store juga ditemukan. Penelitian ini menggunakan metode Naïve Bayes untuk menganalisis sentimen pengguna BCA Mobile berdasarkan ulasan di Google Play Store. Hasil analisis diharapkan dapat membantu BCA meningkatkan kualitas layanan mereka. Penelitian terkait menggunakan berbagai metode, dan penelitian ini memilih Naïve Bayes karena kecepatan dan efisiensinya. Tahap penelitian mencakup pengumpulan data dari Google Play Store, preprocessing data, dan penerapan algoritma Naïve Bayes, Random Forest, serta Logistic Regression. Penelitian ini menyimpulkan bahwa sebagian besar ulasan memiliki orientasi negatif dan model Naïve Bayes menonjol dengan tingkat akurasi yang paling tinggi, mencapai presisi 84%, recall 82%, F1-score 81%, dan tingkat akurasi sebesar 82%.