ANALISIS SENTIMEN ULASAN APLIKASI DANA Di GOOGLE PLAY STORE MENGGUNAKAN ALGORITMA NAÏVE BAYES - Pipit Ayu Mandasari; Arif Faizin (CV. KAMPUS AKADEMIK PUBLISING, 2025)
DANA sebagai dompet digital terkemuka di Indonesia, menerima banyak ulasan yang perlu dianalisis untuk memahami sentimen pengguna. Analisis sentimen sangat penting untuk mengkategorikan ulasan secara otomatis menjadi positif, negatif, dan netral. Penelitian ini bertujuan untuk menganalisis sentimen ulasan aplikasi DANA di Google Play Store menggunakan algoritma Naïve Bayes dan menguji efektivitasnya dalam mengklasifikasikan sentimen pengguna. Penelitian ini menggunakan algoritma Naïve Bayes, mencapai akurasi keseluruhan sebesar 88% dengan kinerja terbaik pada kelas positif (presisi 0,92, recall 0,94, F1-score 0,93). Kelas negatif menunjukkan hasil yang cukup baik (presisi 0,76, recall 0,83, F1-score 0,79), tetapi gagal mengenali kelas netral (presisi 0,67, recall 0,00, F1-score 0,01). Distribusi data tidak seimbang dengan 72,2% positif, 22,9% negatif, dan hanya 4,4% netral. Algoritma Naïve Bayes efektif untuk mengklasifikasikan sentimen ulasan aplikasi DANA ke dalam kelas positif dan negatif, tetapi tidak dapat mengenali kelas netral karena ketidakseimbangan data.