KLASIFIKASI DAN PREDIKSI ULASAN APLIKASI DANA PADA GOOGLE PLAY STORE MENGGUNAKAN ALGORITMA NAÏVE BAYES - Hayati, Cucu; Tukino; Hilabi, Shofa Shofiah; Hananto, April Lia (Program Studi Informatika Universitas Teknologi Sumbawa, 2025)
Di era digital saat ini, kemajuan teknologi yang pesat telah mendorong masyarakat beralih ke transaksi digital melalui financial technology (Fintech), salah satu inovasi fintech yaitu aplikasi DANA. Penelitian ini bertujuan untuk mengklasifikasi dan prediksi ulasan aplikasi DANA menggunakan Naïve Bayes. Dengan jumlah data 1.500 ulasan kemudian dilabeli berdasarkan kategori transaksi, keamanan, kinerja Aplikasi, pelayanan, serta aktivasi dan verifikasi. Tahapan penelitian ini dilakukan mulai dari pengumpulan data, pelabelan manual , preprocessing , pembobotan kata, model Naïve Bayes , dan evaluasi. Berdasarkan hasil analisis, tingkat akurasi yang diperoleh adalah sebesar 87%, dengan presisi mencapai 88%, recall sebesar 84%, dan f1-score sebesar 85%. Akurasi mengacu pada persentase prediksi yang benar dari keseluruhan data. Presisi menunjukkan seberapa tepat model dalam memprediksi suatu kelas tertentu, recall mengukur kemampuan model dalam menemukan seluruh data termasuk dalam suatu kelas tertentu, dan f1-score menggambarkan keseimbangan antara presisi dan recall. Maka, dapat disimpulkan model bawah pada penelitian ini mampu dalam mengklasifikasikan seluruh kategori dan dapat memberikan prediksi yang akurat, meskipun terdapat perbedaan nilai presisi, recall , dan f1-score . Diharapkan penelitian ini dapat bermanfaat bagi pengembang aplikasi DANA, dan juga dapat memberikan informasi mengenai efisiensi dan efektivitas algoritma Naïve Bayes dalam klasifikasi dan prediksi.