Penerapan Naïve Bayes Untuk Evaluasi Sentimen Pengguna Terhadap Aplikasi M-Pajak Di Playstore

Abstract

Penelitian ini bertujuan untuk mengevaluasi sentimen pengguna terhadap aplikasi M-Pajak yang tersedia di Google Play Store menggunakan algoritma Naïve Bayes. Proses pengumpulan data dilakukan dengan teknik web scraping, menghasilkan 1000 ulasan pengguna. Dari 1.000 ulasan tersebut, 900 bersentimen negatif, 55 positif, dan 45 netral. Data ini dianalisis melalui tahapan Knowledge Discovery in Databases (KDD), mencakup preprocessing data seperti tokenize, transform case, filter stopword dan token by length. Algoritma Naïve Bayes diterapkan untuk mengklasifikasikan sentimen ke dalam kategori positif dan negatif. Pengujian evaluasi model dilakukan menggunakan cross validation, 10 k-fold stratified sampling dengan total 669 data, yang terdiri atas 630 data berlabel negatif dan 30 data berlabel positif. Model yang dihasilkan menunjukkan akurasi sebesar 89,84%. Hasil analisis mengungkap dominasi ulasan negatif, yang disebabkan oleh masalah teknis seperti error aplikasi, waktu respons yang lambat, dan antarmuka pengguna yang kurang intuitif. Penelitian ini merekomendasikan pengembang aplikasi untuk meningkatkan kinerja teknis dan desain antarmuka pengguna guna meningkatkan pengalaman dan kepuasan pengguna, sehingga mendukung penerimaan aplikasi yang lebih baik di masa depan.