PENERAPAN ALGORITMA NAÏVE BAYES UNTUK KLASIFIKASI SENTIMEN ULASAN PENGGUNA APLIKASI DRAMABOX DARI ULASAN PLAY STORE - Adi Prananda, Patrik Galih; Adha , M. Fathir; Septian , Muhamad; Herdiatmoko, S.T., M.Eng, Hendrik Fery (Yayasan Nuraini Ibrahim Mandiri, 2025)
Di era digital saat ini, aplikasi hiburan berkembang pesat dan menjadi bagian penting dalam kehidupan masyarakat sehari-hari. Salah satu aplikasi tersebut adalah Dramabox – Drama Pendek yang menyediakan konten hiburan singkat. Jurnal penelitian ini berfokus pada analisis sentimen aplikasi Dramabox menggunakan Naive Bayes. Kami menganalisis 1000 ulasan dan mengklasifikasikan sentimen tersebut sebagai positif atau negatif. Data tersebut dibagi 80% data pelatihan dan 20% data pengujian. Hasil nya menunjukkan bahwa model yang dikembangkan dapat mencapai akurasi sebesar 74,72%. Setelah dilakukan klasifikasi lebih lanjut, diperoleh presisi sebesar 72,67%, recall sebesar 99,15%, dan skor f1 sebesar 83,87%. Model ini memiliki recall yang tinggi, artinya sangat efektif dalam mendeteksi emosi negatif, namun akurasinya secara keseluruhan sangat baik, dan secara umum memiliki kemampuan memprediksi emosi yang baik. Rekomendasi berdasarkan temuan penelitian ini adalah pengembang aplikasi dapat menggunakan hasil penelitian ini untuk meningkatkan pengalaman pengguna dan meningkatkan kepuasan pengguna secara keseluruhan saat mereka mengatasi tantangan di masa depan.