Analisis Sentimen Aplikasi WhatsApp berdasarkan Ulasan di PlayStore Berbasis Natural Languange Processing
Kata Kunci:
Analisis Sentimen, WhatsApp, Naive Bayes, NLPAbstrak
Perkembangan teknologi yang cepat, terutama di bidang internet, telah mengubah cara komunikasi individu dan kelompok dalam berbagai aspek kehidupan. Internet telah melahirkan berbagai platform digital, termasuk media sosial seperti WhatsApp. WhatsApp adalah aplikasi pesan instan yang memungkinkan penggunanya mengirim teks, pesan suara, gambar, video, dokumen, serta melakukan panggilan suara dan video melalui koneksi internet. Pemrosesan Bahasa Alami (Natural Language Processing) telah mengalami perkembangan pesat dalam beberapa dekade terakhir, terutama terkait dengan analisis sentimen. Metode naive bayes dipilih agar dapat mengklasifikasikan ulasan yang bersentimen positif dan negatif serta netral agar memudahkan masyarakat dalam menentukan aplikasi terbaik berdasarkan nilai akurasi yang telah diteliti. Berdasarkan hasil yang diperoleh dengan menggunakan naive bayes dan perbandingan 80:20 untuk data training dan data testing, menghasilkan akurasi yang cukup tinggi, yaitu sebesar 85,51%, dalam klasifikasi sentimen ulasan. Hal ini menunjukkan bahwa pendekatan NLP yang diterapkan dalam penelitian ini telah berhasil meningkatkan kinerja Naive Bayes Classifier dalam analisis sentimen ulasan pengguna di platform Google Play Store.
Referensi
Agustina, N., Citra, D. H., Purnama, W., Nisa, C., & Kurnia, A. R. (2022). Implementasi Algoritma Naive bayes untuk Analisis Sentimen Ulasan Shopee pada Google Play Store. MALCOM: Indonesian Journal of Machine Learning and Computer Science, 2(1), 47–54. https://doi.org/10.57152/malcom.v2i1.195
Amaliah, F., & Dwi Nuryana, I. K. (2022). Perbandingan Akurasi Metode Lexicon Based Dan Naive bayes Classifier Pada Analisis Sentimen Pendapat Masyarakat Terhadap Aplikasi Investasi Pada Media Twitter. Journal of Informatics and Computer Science (JINACS), 3(03), 384–393. https://doi.org/10.26740/jinacs.v3n03.p384-393
Apriyanto Alhamad, Azminuddin I. S. Azis, Budy Santoso, & Sunarto Taliki. (2019). Prediksi Penyakit Jantung Menggunakan Metode-Metode Machine Learning Berbasis Ensemble – Weighted Vote. Jurnal Edukasi Dan Penelitian Informatika, 5(3), 352.
Arlovin, T., Kusrini, & Kusnawi. (2024). Analisis Sentimen Review Pengguna Aplikasi Fizzo Novel Di Google Play Menggunakan Algoritma Naive Bayes. Jurnal Informatika Teknologi Dan Sains (Jinteks), 6(1), 65–70. https://doi.org/10.51401/jinteks.v6i1.3909
Azriansyah, N., Indra, E., & Azriansyah, N. (2023). Penerapan Natural language processing Untuk Analisis. Jurnal Ilmiah BETRIK (Besemah Teknologi Informasi Dan Komputer), 14(2), 273–282. https://ejournal.pppmitpa.or.id/index.php/betrik/article/view/96
Baskara, R., & Rahma, F. (2022). Implementasi Web Scraping Pada Media Sosial Instagram. Automata, 3, 1–3.
Faadilah, A. (2020). Analisis Sentimen Pada Ulasan Aplikasi Tokopedia di Google Play Store Menggunakan Metode Long Short Term Memory. 1–46.
Furqan, M., Sriani, S., & Shidqi, M. N. (2023). Chatbot Telegram Menggunakan Natural language processing. Walisongo Journal of Information Technology, 5(1), 15–26. https://doi.org/10.21580/wjit.2023.5.1.14793
Gumilar, T. S., Astuti, R., & Wijaya, Y. A. (2024). Analisis Sentimen Ulasan Aplikasi Lita Di Play Store Menggunakan Algoritma Naive Bayes. JATI (Jurnal Mahasiswa Teknik …, 8(1), 543–550. https://ejournal.itn.ac.id/index.php/jati/article/view/8778%0Ahttps://ejournal. itn.ac.id/index.php/jati/article/download/8778/5018
Informatika, P., Teknik, F., & Nusantara, U. M. (2023). JTS : Jurnal Teknik P- ISSN: 2302-8734 E-ISSN: 2581-0006. 12(02), 128–137.
Kosasih, R. (2021). PENGGUNAAN METODE LINEAR DISCRIMINANT ANALYSIS UNTUK PENGENALAN WAJAH DENGAN MEMBANDINGKAN BANYAKNYA DATA LATIH. Jurnal Ilmiah
Maulana, Y. (2023). Optimalisasi Support Vector Machine (SVM) Menggunakan Pelabelan VADER pada Analisis Sentimen Ulasan Google Classroom. Doctoral Dissertation, Universitas Siliwangi, 2023.
Muhamad Anton Permana1), S. W. S. S. 3). (2023). Analisis Sentimen Penggunaan Aplikasi VideoConference Pada Ulasan Google Play StoreMenggunakan Metode Nbc (Naive bayes Classifier). Jurnal Riset Sistem Informasi Dan Teknologi Informasi (JURSISTEKNI), 5(1), 178–191. https://jursistekni.nusaputra.ac.id/article/view/178
Nurian, A., Ma‟arif, M. S., Amalia, I. N., & Rozikin, C. (2024). Analisis Sentimen Pengguna Aplikasi Shopee Pada Situs Google Play Menggunakan Naive bayes Classifier. Jurnal Informatika Dan Teknik Elektro Terapan, 12(1), 704–713. https://doi.org/10.23960/jitet.v12i1.3631
Prasetya, M., Wulandari, M., & Nikmah, S. A. (2024). Implementasi NLP (Natural language processing) Dasar pada Analisis Sentiment Review Spotify. Stains (Seminar Nasional Teknologi & Sains), 3(1), 145–153.
Rifai, M. F., Jatnika, H., & Valentino, B. (2019). Penerapan Algoritma Naïve Bayes Pada Sistem Prediksi Tingkat Kelulusan Peserta Sertifikasi Microsoft Office Specialist (MOS). Petir, 12(2), 131–144. https://doi.org/10.33322/petir.v12i2.471
Riyanto, U. (2018). Analisis Perbandingan Algoritma Naive Bayes Dan Support Vector Machine Dalam Mengklasifikasikan Jumlah Pembaca Artikel Online.
Teknologi Dan Rekayasa, 26(1), 25–34. https://doi.org/10.35760/tr.2021.v26i1.3520
