Perbandingan Algoritma K-Nearest Neighbor dan Naïve Bayes Terhadap Analisis Sentimen Review Pengguna Aplikasi Video Pendek - Saromah Saromah; Anjelis Ratuwulan; Samroh Samroh; Anisa Yuliantin (Journal of Innovative and Creativity, 2025)
Perkembangan teknologi informasi dan jejaring sosial telah menghasilkan ledakan konten digital. Aplikasi video pendek telah menjadifenomena sosial yang signifikan dalam era digital, bagi calon pengguna, penyedia konten, pemasar menjadi masalah yang krusial dalam mengukur efektivitas kampanye pemasaran untuk mencapai audiens yang lebih luas maka dibutuhkan pemilihan aplikasi yang tepat untuk mengukur keberhasilan kampanye pemasaran melalui review pengguna aplikasi video pendek melalui Google Play Store. Penelitian ini dilakukan dengan menggunakan perbandingan antara Algoritma K-Nearest Neighbor dan Naïve bayes dapat digunakan untuk mengklasifikasi ulasan menjadi kategori sentimen yang berbeda seperti positif, negatif atau netral. Untuk melihat tingkat akurasi antara 2 Algoritma dalam penelitian ini menggunakan Google Colab sebagai tools pengambilan data dan rapidminer sebagai tools preprocessing data. Proses analisis sentimen terhadap ulasan pengguna aplikasi video pendek TikTok dengan menggunakan metode K-NN dan Naïve Bayes. Data awal yang diperoleh melalui proses web crawling dari Google Play Store mencakup1000 ulasan,yang kemudian mengalami proses cleaningsehingga tersisa 998 ulasan yangbersih dansiap digunakan. Dalam uji validasi, metode K- NN menghasilkan akurasi sekitar92,48%, dengan Precision positif sebesar 92,77% dan Precision negatif sebesar 75,00%, serta Recall positif sebesar 99,56% dan Recall negatif sebesar 14,45%. Sebaliknya, metode Naïve Bayes mencapai akurasi sekitar 99,50%, dengan Precisionpositif sebesar 100,00% dan Precision negatif sebesar 94,32%, serta Recall positif sebesar99,45% dan Recall negatif sempurna (100,00%). Hasil ini menunjukkan bahwa metode Naïve Bayes memberikan kinerja yang lebih baik dibandingkan dengan metode K-NN dalam menganalisis sentimen ulasan TikTok, dengan akurasi yang tinggi dan kemampuan yang sangat baik dalam mengklasifikasikan ulasan positifdan negatif. Oleh karena itu, metode Naïve Bayes disarankan untuk digunakan dalam analisis sentimen ulasan TikTok dalam konteks penelitian ini