<![CDATA[Dalam era digital, aplikasi berbasis teknologi memiliki peran penting dalam meningkatkan efisiensi layanan publik. Aplikasi Sinaga Mobile dikembangkan untuk membantu administrasi kepegawaian bagi Pegawai Negeri Sipil (PNS), namun masih terdapat berbagai keluhan pengguna terkait kinerjanya. Penelitian ini bertujuan untuk menganalisis sentimen ulasan pengguna terhadap aplikasi ini dengan menggunakan algoritma Naïve Bayes. Data dikumpulkan melalui teknik scraping dari Google Play Store, dengan total 1003 ulasan. Setelah melalui tahapan preprocessing yang mencakup cleaning, normalisasi, tokenizing, filtering, dan stemming, data diklasifikasikan menggunakan model Naïve Bayes. Hasil penelitian menunjukkan bahwa dari 1003 ulasan, 235 sentimen positive (23,42%) dan 768 sentimen negatif (76,57%), dengan permasalahan utama terkait fitur presensi dan stabilitas sistem. Model yang digunakan menunjukkan hasil akurasi 83 %. Dengan hasil penelitian ini, pengembang aplikasi dapat memperoleh wawasan mengenai aspek yang perlu diperbaiki guna meningkatkan kepuasan pengguna. Selain itu, penelitian ini juga membuktikan efektivitas metode pembelajaran mesin dalam menganalisis opini pengguna secara sistematis.]]>
Copyrights © 2025
