Pendekatan Naive Bayes dalam Analisis Sentimen pada Ulasan Pengguna Aplikasi Indodax di Platform Google Play Store - Riki Ardi Pranata; Susanto Susanto; Nur Wakhidah (Politeknik Harapan Bersama, 2026)
Aplikasi investasi digital, seperti Indodax, berperan sebagai sarana transaksi jual beli aset kripto yang mendukung aktivitas pengguna sesuai dengan tujuan dan kebutuhan investasi. Analisis sentimen digunakan untuk mengidentifikasi opini serta kecenderungan sikap pengguna terhadap suatu topik. Penelitian ini bertujuan untuk menganalisis sentimen ulasan pengguna Aplikasi Indodax yang diperoleh dari platform Google Play Store. Metodologi yang diterapkan adalah Knowledge Discovery in Database (KDD), yang meliputi tahapan data selection, preprocessing, pelabelan berbasis lexicon-based, transformation, klasifikasi menggunakan algoritma Naive Bayes, serta evaluasi. Proses klasifikasi dilakukan untuk mengelompokkan ulasan ke dalam dua kategori sentimen, yaitu positif dan negatif. Dataset penelitian berasal dari ulasan pengguna Play Store yang telah melalui tahap prapemrosesan teks. Hasil pengujian menunjukkan algoritma Naive Bayes memberikan performa klasifikasi yang cukup baik. Berdasarkan tiga skenario pembagian data latih dan data uji, yaitu rasio 60:40, 70:30, dan 80:20, diperoleh rasio 60:40 menghasilkan kinerja optimal dengan nilai akurasi sebesar 82,95% serta nilai presisi, recall, dan F1-score sebesar 83%. Distribusi sentimen menunjukkan 55,45% ulasan bersifat negatif dan 44,55% bersifat positif, menandakan tanggapan pengguna terhadap aplikasi Indodax masih didominasi oleh sentimen negatif. Namun, metode pelabelan berbasis lexicon-based masih kesulitan dalam konteks kalimat seperti sarkasme, bahasa informal, dan ambigu dari sebuah ulasan.