PENERAPAN METODE NAÏVE BAYES CLASSIFIER PADA ANALISIS SENTIMEN APLIKASI GOPAY

  • Riskawati R
  • Fatihanursari F
  • Iin I
  • et al.
N/ACitations
Citations of this article
184Readers
Mendeley users who have this article in their library.

Abstract

Perkembangan teknologi telah membawa dampak besar dalam bidang pembayaran digital atau E-Wallet. Aplikasi pembayaran digital seperti GoPay telah muncul sebagai solusi praktis untuk melakukan berbagai transaksi. Meskipun GoPay memberikan kemudahan, respon atau komentar pe ngguna terhadap aplikasi ini tidak selalu positif. Beberapa orang mungkin memberikan komentar yang negatif atau netral terkait dengan aplikasi Go-Pay. Namun, menganalisis secara manual semua komentar pengguna tidak mudah, mengingat jumlahnya yang sangat besar sehingga dapat menghambat proses umpan balik. Penelitian ini bertujuan untuk menganalisis sentimen aplikasi GoPay dengan algoritma Naïve Bayes. Dalam penelitian ini metode yang akan digunakan yaitu Knowledge Discovery in Database (KDD). Dari hasil klasifikasi analisis sentimen menggunakan algoritma Naïve Bayes Classifier serta evaluasi data dengan confusion Matrix menghasilkan akurasi sebebsar 85%, presisi sebesar 84%, recall sebesar 96% dan f1-score sebesar 90%. Ini menunjukkan bahwa algoritma Naïve Bayes Classifier mampu mengklasifikasikan sentimen pengguna terhadap aplikasi GoPay dengan tingkat akurasi yang memadai. Hasil analisis sentimen dapat memberikan masukan yang berharga kepada penyedia aplikasi GoPay untuk memperbaiki dan meningkatkan layanan mereka berdasarkan umpan balik pengguna. Selain itu, hasil penelitian akan menjadi dasar untuk penelitian lebih lanjut dalam analisis sentimen dalam konteks aplikasi seluler dan layanan keuangan digital.

Cite

CITATION STYLE

APA

Riskawati, R., Fatihanursari, F., Iin, I., & Rizki Rinaldi, A. (2024). PENERAPAN METODE NAÏVE BAYES CLASSIFIER PADA ANALISIS SENTIMEN APLIKASI GOPAY. JATI (Jurnal Mahasiswa Teknik Informatika), 8(1), 346–353. https://doi.org/10.36040/jati.v8i1.8699

Register to see more suggestions

Mendeley helps you to discover research relevant for your work.

Already have an account?

Save time finding and organizing research with Mendeley

Sign up for free