ANALISIS SENTIMEN ULASAN APLIKASI IBI LIBRARY PADA GOOGLE PLAY STORE MENGGUNAKAN NAIVE BAYES CLASSIFIER - Muhammad Reyan; Franindya Purwaningtyas (Universitas Dharmawangsa, 2025)
Riset bertujuan sebagai cara mengidentifikasi persepsi pengguna terhadap aplikasi iBI Library dan mengevaluasi kualitas layanan perpustakaan digital berbasis mobile library dalam memenuhi kebutuhan informasi. Pendekatan Knowledge Discovery in Database (KDD) yang diintegrasikan bersama metode klasifikasi Naive Bayes dalam tiga model meliputi Gaussian, Multinomial dan Bernoulli digunakan pada penelitian. Pemerolehan data ulasan berasal dari web scraping google play store, kemudian dianalisis melalui proses preprocessing, pelabelan sentimen dengan VADER, transformasi fitur menggunakan TF-IDF, evaluasi model dengan confusion matrix akan dilakukan. Dari yang dilakukan tersebut, ditunjukkan bahwa model MultinomialNB menghasilkan akurasi tertinggi (68,89%), diikuti BernoulliNB (66,67%) dan GaussianNB (51,11%). Sebagian besar ulasan berada dalam kategori netral, yakni sebanyak 76,9% dari total data. Sementara itu, ulasan dengan sentimen positif (12,0%) dan sentimen negatif tercatat sebanyak (11,1%). Visualisasi wordcloud memperkuat analisis dengan menampilkan kosakata dominan pada tiga jenis sentiment, yaitu positif, negatif dan netral. Dengan begitu, kesimpulan kajian ini ialah integrasi NLP dan klasifikasi Naive Bayes merupakan pendekatan efektif dalam mengevaluasi opini pengguna dan meningkatkan pengambilan keputusan dalam pengembangan aplikasi perpustakaan digital.