<![CDATA[Penelitian ini bertujuan untuk mengevaluasi dan meningkatkan kualitas produk M-Banking milik Bank Syariah Indonesia (BSI) yaitu aplikasi BSI Mobile serta menganalisa sentimen ulasan positif dan negatif terhadap aplikasi tersebut menggunakan algoritma Naïve Bayes Classifier. Metode yang digunakan pada penelitian ini meliputi Scrapping data, text preprocessing, pembobotan TF-IDF, dan modelling dengan algoritma Naïve Bayes Classifier. Data mentah yang digunakan adalah ulasan pelanggan dari laman BSI Mobile di Google Play Store yang kemudian diproses melalui beberapa tahap preprocessing seperti casefolding, tokenization, stopword removal, dan stemming. Output dari penelitian ini adalah pemisahan antara komentar positif dan negatif terkait aplikasi BSI Mobile berdasarkan ulasan pengguna yang dapat digunakan sebagai bahan evaluasi pengembangan aplikasi BSI Mobile. Hasil penelitian menunjukkan bahwa algoritma Naïve Bayes Classifier memiliki akurasi sebesar 89,67% dengan nilai polaritas positif sebesar 89%, negatif 7%, dan netral 4%.Kata kunci: Sentimen Analisis, BSI Mobil,; Naïve Bayes ]]>
Copyrights © 2024
