Perbandingan Kinerja Naïve Bayes dan Logistic Regression pada Analisis Sentimen Access by KAI - Nadya Mayla Putri Rahmadani; Muhamad Rizaludin (Prodi Bisnis Digital Universitas Pahlawan Tuanku Tambusai, 2026)
Penelitian ini membandingkan kinerja algoritma Naive Bayes dan Logistic Regression dalam analisis sentimen ulasan pengguna aplikasi Access By KAI yang diperoleh dari Google Play Store. Data dikumpulkan melalui metode web scraping pada periode 30 Oktober 2025 hingga 30 Desember 2025, kemudian dilakukan tahapan preprocessing yang meliputi cleaning, case folding, tokenizing, stopword removal, stemming, dan pembobotan TF-IDF. Dataset diklasifikasikan ke dalam dua kelas sentimen, yaitu positif dan negatif, lalu dievaluasi menggunakan RapidMiner dengan metrik confusion matrix yang mencakup accuracy, precision, recall, dan F1-score. Hasil penelitian menunjukkan bahwa Naive Bayes memperoleh akurasi sebesar 100, sedangkan Logistic Regression memperoleh akurasi sebesar 93,91. Pada model Logistic Regression, seluruh ulasan positif berhasil diklasifikasikan dengan benar, namun masih terdapat beberapa ulasan negatif yang salah diklasifikasikan sebagai positif. Berdasarkan hasil tersebut, Naive Bayes menunjukkan performa yang lebih baik pada dataset ini dan dapat direkomendasikan sebagai metode yang lebih efektif untuk klasifikasi sentimen ulasan pengguna Access By KAI.