Analisis Sentimen Ulasan Aplikasi MyUnpam di Google Play Store Menggunakan Metode Naive Bayes

Abstract

Analisis sentimen adalah proses dari ekstraksi, memahami, dan pengolahan data berbentuk teks tidak terstruktur secara otomatis untuk memperoleh informasi sentimen yang terkandung dalam opini atau pernyataan opini yang sifatnya positif, negatif atau netral. Data tersebut diklasifikasikan menggunakan Naive Bayes. Analisis dibagi menjadi 10 (sepuluh) tahap, yaitu crawling, labeling, data cleaning, pre-processing, case folding, stopwords removal, tokenizing, stemming, pembobotan kata dan klasifikasi sentiment. Pada pembobotan kata menggunakan metode TF-IDF (Term Frequency - Inverse Document Frequency). Data yang akan diklasifikasikan ke dalam 3 (tiga) kelas, yaitu positif, negatif dan netral. Kemudian data tersebut dievaluasi menggunakan pengujian confusion matrix dengan parameter precision, recall, f1-score dan support. Hasil pengujian menunjukkan pada pengujian 3 kelas (positif, negatif dan netral) hasil terbaik didapatkan dengan nilai akurasi 71.33%.