ANALISIS SENTIMEN APLIKASI DANA PADA GOOGLE PLAY STORE MENGGUNAKAN ALGORITMA NAIVE BAYES DAN K- NEAREST NEIGHBOR

Denilia Mertiwi; Budi Santoso; Bunga Intan

Apriani, R., Gustian, D., Program, S., Sistem, I., Putra, U. N., Indonesia, S., Raya, J., Kaler, C., 21, N., & Sukabumi, K. (2019). Analisis Sentimen dengan Naïve Bayes Terhadap Komentar Aplikasi Tokopedia. Jurnal Rekayasa Teknologi Nusa Putra, 6(1), 54–62. https://rekayasa.nusaputra.ac.id/article/view/86
Com, T. (2022). Analisis Sentimen Menggunakan K-Nearest Neighbor Terhadap New Normal Masa Covid-19 Di Indonesia. 21(1), 52–61.
Ernianti Hasibuan, & Elmo Allistair Heriyanto. (2022). Analisis Sentimen Pada Ulasan Aplikasi Amazon Shopping Di Google Play Store Menggunakan Naive Bayes Classifier. Jurnal Teknik Dan Science, 1(3), 13–24. https://doi.org/10.56127/jts.v1i3.434
Firdaus, M. F. El, Nurfaizah, N., & Sarmini, S. (2022). Analisis Sentimen Tokopedia Pada Ulasan di Google Playstore Menggunakan Algoritma Naïve Bayes Classifier dan K-Nearest Neighbor. JURIKOM (Jurnal Riset Komputer), 9(5), 1329. https://doi.org/10.30865/jurikom.v9i5.4774
H, A. T. J. (n.d.). Preprocessing Text untuk Meminimalisir Kata yang Tidak Berarti dalam Proses Text Mining. 1–9.
Ii, B. A. B. (2002). Bab I ْ. lim(2009), 1–25.
Indrayuni, E., Nurhadi, A., & Kristiyanti, D. A. (2021). Implementasi Algoritma Naive Bayes, Support Vector Machine, dan K-Nearest Neighbors untuk Analisa Sentimen Aplikasi Halodoc. Faktor Exacta, 14(2), 64. https://doi.org/10.30998/faktorexacta.v14i2.9697
Khoirul Insan, M. K., Hayati, U., & Nurdiawan, O. (2023). Analisis Sentimen Aplikasi Brimo Pada Ulasan Pengguna Di Google Play Menggunakan Algoritma Naive Bayes. JATI (Jurnal Mahasiswa Teknik Informatika), 7(1), 478–483. https://doi.org/10.36040/jati.v7i1.6373
Mara, A. A. P. T., Sediyono, E., & Purnomo, H. (2021). Penerapan Algoritma K-Nearest Neighbors Pada Analisis Sentimen Metode Pembelajaran Dalam Jaringan ( DARING ) Di Universitas Kristen Wira Wacana Sumba. 24–31.
Nugraha, T. P. A. (2022). Algoritma K-Nn , Naïve Bayes Dan Svm.
Prima, E. S. (2021). Evaluasi User Experience Pada Aplikasi E-WalletDengan Metode User Experience Questionnaire.
Wibowo, A. P., Darmawan, W., & Amalia, N. (2021). KOMPARASI METODE NAÏVE BAYES DAN K-NEAREST NEIGHBOR TERHADAP ANALISIS SENTIMEN PENGGUNA APLIKASI PEDULILINDUNGI.

Abstract viewed - 74 times
pdf downloaded - 81 times

Affiliations

Denilia Mertiwi
Universitas Bina Insan

Budi Santoso
Affiliation not stated

Bunga Intan
Affiliation not stated

Content Top

ANALISIS SENTIMEN APLIKASI DANA PADA GOOGLE PLAY STORE MENGGUNAKAN ALGORITMA NAIVE BAYES DAN K- NEAREST NEIGHBOR

Denilia Mertiwi ,
Budi Santoso ,
Bunga Intan

Proceedings Economic, Social Science, Computer, Agriculture and Fisheries (ESCAF) 3rd 2024

Submitted: Jan 27, 2024

Abstract

Kemajuan teknologi terutama dalam sektor Financial Technology (Fintech), khususnya perkembangan dompet digital di indonesia salah satunya adalah aplikasi DANA. Aplikasi ini memfasilitasi transaksi non-tunai melalui perangkat mobile. Analisis sentimen terhadap 2000 ulasan pengguna DANA di google play store. Ulasan positif menyoroti kemudahan dan beragamnya fitur, sementara ulasan negatif menyoroti kendala teknis dan pelayanan pelanggan. Analisis sentimen dilakukan menggunakan algoritma naive bayes dan k-nearest neighbor. Tujuan utama penelitian ini adalah untuk menganalisis sentimen positif dan negatif pada ulasan aplikasi DANA dengan menggunakan algoritma naive bayes dan k-nearest neighbor. Penelitian ini menggumpulkan 2000 sentimen ulusan pengguna aplikasi DANA dari 2021 hingga agustus 2023 menggunakan library google scraper. Setelah preprocessing, data yang berhasil lolos adalah 1995, dalam klasifikasi dengan 10 k-fold cross validation algoritma naive bayes mecapai accuracy 80,95%, sedangkan k-nearest neighbor mencapai akurasi lebih tinggi, yakni 87,07%.