ANALISIS SENTIMEN APLIKASI PEMILU MENGGUNAKAN ALGORITMA NAIVE BAYES - Yanah, Septi; Purbaratri, Winny; Paylina, Shinta; Safitri, Agnes Novita Ida; Tachjar, Nani Krisnawaty (Institut Teknologi dan Bisnis Swadharma, 2025)
The Election Commission applications are vital for improving transparency, accessibility, and efficiency in electoral processes. Understanding public sentiment towards these programs is crucial for improving their performance and user experience. This study aimed to do sentiment analysis on user feedback regarding Election Commission applications using the Naive Bayes Algorithm. Sentiment analysis, a method in natural language processing (NLP), was employed to classify textual input into positive, negative, and neutral sentiments. The dataset was acquired from Google Play Store reviews and underwent preparation phases, including cleaning, tokenization, and vectorization. The Naive Bayes Algorithm, recognized for its effectiveness in text classification, was utilized to identify sentiment trends. The results revealed that most users expressed positive feelings, highlighting satisfaction with usability and transparency features. However, significant concerns regarding technological failures and data security were also acknowledged. These findings provide substantial insights for enhancing Election Commission applications and fostering public trust.Aplikasi Komisi Pemilihan Umum (KPU) adalah alat penting untuk meningkatkan transparansi, kemudahan, dan efisiensi prosedur pemilihan. Perspektif publik tentang aplikasi ini sangat penting untuk meningkatkan kinerja dan pengalaman pengguna mereka. Tujuan dari penelitian ini adalah untuk menganalisis perasaan pengguna tentang aplikasi Pemilu menggunakan algoritma Naive Bayes. Analisis sentimen merupakan sebuah teknik dalam pemrosesan bahasa alami (NLP) yang membagi masukan teks menjadi sikap positif, negatif, dan netral. Dataset diperoleh melalui ulasan di Google Play Store, dan kemudian menjalani langkah-langkah pra-pemrosesan seperti pembersihan, tokenisasi, dan vektorisasi. Untuk mengidentifikasi pola perasaan digunakan algoritma Naive Bayes yang terkenal karena kemanjurannya dalam kategorisasi teks. Hasil penelitian menunjukkan bahwa mayoritas pengguna mengungkapkan perasaan yang positif, dengan fokus pada kepuasan dengan fitur usability dan transparansi. Namun, ada juga banyak kekhawatiran tentang kegagalan teknologi dan keamanan data. Hasil ini memberikan wawasan penting untuk meningkatkan aplikasi pemilu dan menumbuhkan kepercayaan publik.