ANALISIS SENTIMEN ULASAN APLIKASI LEMON8 PADA GOOGLE PLAY STORE MENGGUNAKAN ALGORITMA NAIVE BAYES

Oley, Edgard Sean and Sitanayah, Lanny and Sanger, Junaidy Budi (2026) ANALISIS SENTIMEN ULASAN APLIKASI LEMON8 PADA GOOGLE PLAY STORE MENGGUNAKAN ALGORITMA NAIVE BAYES. Skripsi thesis, UNIVERSITAS KATOLIK DE LA SALLE MANADO.

PDF
COVER-BAB_I_EdgardOley.pdf
Download (836kB)

Official URL: https://repo.unikadelasalle.ac.id/

Abstract

Ulasan pengguna pada aplikasi Lemon8 memuat informasi penting terkait tingkat kepuasan audiens, namun, besarnya volume data menyulitkan analisis secara manual. Penelitian ini bertujuan membangun aplikasi analisis sentimen berbasis Streamlit menggunakan algoritma Multinomial Naive Bayes guna mengklasifikasikan ulasan ke dalam kelas Positif, Negatif, dan Netral. Data teks diproses menggunakan PySastrawi dan diekstraksi dengan metode TF-IDF. Evaluasi komputasi dilakukan melalui dua skenario pengujian dengan rasio pembagian data optimal 80:20, yaitu Skenario 1 menggunakan dataset asli yang tidak seimbang (3.914 ulasan) dan Skenario 2 menggunakan dataset seimbang hasil undersampling (1.131 ulasan). Hasil pengujian fungsionalitas (Black Box) menunjukkan seluruh fitur aplikasi berjalan valid 100%. Pada pengujian performa algoritma, Skenario 1 mencatat akurasi rata-rata 80,72% namun mengalami majority class bias sehingga gagal mendeteksi kelas Netral. Sebaliknya, Skenario 2 menghasilkan akurasi rata-rata 74,63% dengan kinerja klasifikasi per kelas yang jauh lebih objektif dan proporsional. Penelitian ini menyimpulkan bahwa penyeimbangan distribusi data sangat krusial dalam proses klasifikasi sentimen untuk mencegah bias prediksi terhadap kelas mayoritas.

Kata Kunci: Analisis Sentimen, Lemon8, Multinomial Naive Bayes, Ketidakseimbangan Data, Streamlit.

Item Type:

Thesis (Skripsi)

Creators: