<![CDATA[Aplikasi Mysiloam yang dikembangkan oleh Siloam Hospitals merupakan platform yang menyediakan berbagai layanan kesehatan, aplikasi ini dirancang untuk memudahkan pasien dalam mengakses berbagai layanan kesehatan secara efisien dan praktis, maka dari itu penting untuk memahami persepsi pengguna melalui analisis sentimen. Penelitian ini bertujuan untuk menganalisis sentimen pengguna terhadap aplikasi Mysiloam dengan menggunakan metode Naive Bayes. Data yang digunakan dalam penelitian ini terdiri dari ulasan pengguna yang diambil dari lama Google Play Store pada aplikasi Mysiloam sebanyak 1995 ulasan melalui tahapan Scrapping. Proses analisis dimulai dengan tahap Processing data, termasuk pembersihan teks, penghapusan stop words, dan tokenize untuk mempersiapkan data sebelum dilakukan analisis. Setelah data diproses, model dilatih menggunakan teknik TF-IDF dan Confusion Matriks untuk menguji ketepatan analisis. Hasil penelitian menunjukkan bahwa model Naive Bayes berhasil mencapai akurasi sebesar 86%, yang menunjukkan efektivitas metode ini dalam menganalisis sentimen positif dan negatif dari ulasan pengguna. Dari analisis yang dilakukan, ditemukan bahwa mayoritas pengguna memberikan ulasan positif mengenai fitur dan kemudahan penggunaan aplikasi, meskipun terdapat beberapa kritik terkait performa aplikasi.]]>
Copyrights © 2025
