MODEL SENTIMENT ANALYSIS BERBASIS MACHINE LEARNING UNTUK DATA GENZ-CAREER ASPIRATION MENGGUNAKAN FLASK DAN NAIVE BAYES - Admira, Tb. M Adrie; Sutarno, Sutarno; Saefudin, Mohamad (Sekolah Tinggi Manajemen Informatika dan Komputer Jayakarta, 2025)
Penulisan tugas akhir ini bertujuan untuk membangun aplikasi berbasis web untuk melakukan sentiment analysis terhadap aspirasi karier Generasi Z, menggunakan framework Flask dan algoritma Naive Bayes. Penelitian ini berfokus pada analisis dataset “GenZ - Career Aspirations Data” yang mencakup tanggapan terkait pengaruh karier, rencana pendidikan, dan loyalitas terhadap pemberi kerja. Data yang diperoleh diolah melalui tahapan preprocessing, tokenisasi, penghapusan stopwords, dan representasi TF-IDF untuk mempersiapkan data bagi model pembelajaran mesin. Aplikasi yang dirancang berfungsi untuk menganalisis sentimen teks secara real-time dengan tingkat akurasi tinggi. Metode pengembangan sistem yang digunakan adalah metode Waterfall, meliputi analisis kebutuhan, perancangan, implementasi, pengujian, dan evaluasi. Hasil akhir dari tugas akhir ini adalah prototipe aplikasi berbasis web yang mampu memprediksi sentimen positif dan negatif dari input teks, dengan akurasi model sebesar 91,2% setelah evaluasi menggunakan dataset uji. Dari pengujian yang dilakukan, aplikasi ini berhasil memenuhi kebutuhan pengguna untuk menganalisis sentimen aspirasi karier secara efisien, dengan antarmuka yang sederhana dan kemudahan penggunaan. Prototipe ini diharapkan dapat menjadi dasar bagi pengembangan aplikasi analisis sentimen yang lebih kompleks di masa depan