Analisis Sentimen pada media sosial Twitter Terhadap Aplikasi Maxim Menggunakan Metode Naïve Bayes Classifier - Robby Sinaga; Riya Widayanti (Fakultas Teknik Universitas Persada Indonesia YAI, 2026)
Maxim merupakan salah satu aplikasi transportasi online yang berkembang pesat di Indonesia dan dikenalmemiliki tarif yang lebih rendah dibandingkan kompetitornya. Namun, layanan ini tidak lepas dari berbagaiopini, baik positif, negatif, maupun netral yang disampaikan pengguna di media sosial, khususnya Twitter.Penelitian ini bertujuan untuk menganalisis sentimen masyarakat terhadap aplikasi Maxim denganmemanfaatkan teknik text mining dan algoritma Naïve Bayes Classifier. Data diambil dari unggahanpengguna Twitter yang sesuai dengan kriteria purposive sampling. Data yang diperoleh kemudian melaluitahapan preprocessing teks, ekstraksi fitur menggunakan TF-IDF, dan klasifikasi sentimen. Hasil penelitianmenunjukkan distribusi sentimen pengguna terhadap Maxim. Evaluasi model menunjukkan tingkat akurasitertentu. Dengan demikian, penelitian ini memberikan gambaran umum mengenai persepsi masyarakatterhadap aplikasi Maxim yang dapat menjadi bahan evaluasi dan pengembangan layanan perusahaan