Klasifikasi Sentimen dan Analisis Persepsi Pengguna Aplikasi myXL pada Google Play Store Menggunakan Naïve Bayes Classifier - Ardiyanto, Marta; Irawan, Ridwan Dwi; Rifa'i, Ahmad (STMIK KAPUTAMA, 2026)
Penelitian ini dilakukan untuk menganalisis sentimen pengguna terhadap aplikasi myXL berdasarkan ulasan yang terdapat di Google Play Store. Aplikasi myXL merupakan layanan mandiri yang dirancang oleh XL Axiata, di mana ulasan penggunanya menjadi sumber data penting untuk mengetahui persepsi masyarakat terhadap kualitas layanan. Metode klasifikasi yang digunakan dalam penelitian ini adalah Naïve Bayes Classifier, dengan tahapan penelitian yang mengacu pada proses Knowledge Discovery in Database (KDD). Data yang digunakan berjumlah 1.000 ulasan yang dikumpulkan menggunakan teknik web scraping. Data ulasan tersebut dilabeli menjadi sentimen positif dan negatif secara otomatis berdasarkan rating bintang pengguna . Setelah melalui tahapan pra-pemrosesan teks, data diubah menjadi bentuk numerik menggunakan pembobotan Term Frequency-Inverse Document Frequency (TF-IDF). Pembagian dataset dilakukan dengan rasio 80% data latih dan 20% data uji. Berdasarkan hasil evaluasi pengujian, model Naïve Bayes Classifier menunjukkan performa yang baik dengan nilai accuracy sebesar 80,33%, precision 80,33%, recall 78,59%, dan F1-score 79,27%. Visualisasi Word Cloud menunjukkan bahwa kata yang dominan muncul dalam ulasan meliputi