Analisis Sentimen Tingkat Kepuasan Aplikasi WordPress Menggunakan Metode K-Nearest Neighbor dan Naive Bayes
DOI:
https://doi.org/10.32664/smatika.v15i01.1522Kata Kunci:
Analisis Sentimen, KNN, Naive Bayes, Tingkat Kepuasan, WordPressAbstrak
Kepuasan pengguna mencerminkan emosi saat membandingkan layanan yang diterima dengan harapan, sehingga memahami kepuasan pengguna menjadi penting bagi pengembangan aplikasi. Penelitian ini bertujuan untuk menilai tingkat kepuasan individu terhadap penggunaan aplikasi WordPress di platform Google Play mengidentifikasi area yang perlu ditingkatkan. Analisis sentimen dengan algoritma KNN dan Naïve bayes sebagai metode yang digunakan untuk mengekstrak informasi dari 5.000 ulasan pengguna yang diunduh dari Google Play Store. Hasil penelitian menunjukkan mayoritas ulasan memiliki sentimen positif, dengan Naïve Bayes memberikan hasil yang lebih baik dibandingkan KNN, mencapai akurasi 88%, presisi 89,45%, recall 88%, dan F1-Score 83% pada pembagian data 90:10. Awan kata dari ulasan positif menampilkan kata-kata seperti "mantap", "bagus", "membantu", "aplikasi", dan "baik", yang mencerminkan kepuasan pengguna terhadap kemudahan dan manfaat aplikasi, sedangkan ulasan negatif menampilkan kata-kata seperti "sulit", "coba", dan "gagal" yang mengindikasikan kendala teknis dan ketidakpuasan pengguna. Penelitian ini menyimpulkan bahwa aplikasi WordPress telah memberikan pengalaman yang memuaskan bagi sebagian besar pengguna, namun beberapa area teknis perlu diperbaiki. Hasil penelitian ini akan memberikan informasi penting bagi pengembang aplikasi dalam upaya meningkatkan kualitas layanan dan citra aplikasi.
Referensi
E. Hasibuan and E. A. Heriyanto, “ANALISIS SENTIMEN PADA ULASAN APLIKASI AMAZON SHOPPING DI GOOGLE PLAY STORE MENGGUNAKAN NAIVE BAYES CLASSIFIER,†JTS, vol. 1, no. 3, 2022.
N. C. Agustina, D. Herlina Citra, W. Purnama, C. Nisa, and A. Rozi Kurnia, “MALCOM: Indonesian Journal of Machine Learning and Computer Science The Implementation of Naïve Bayes Algorithm for Sentiment Analysis of Shopee Reviews on Google Play Store Implementasi Algoritma Naive Bayes untuk Analisis Sentimen Ulasan Shopee pada Goo,†vol. 2, pp. 47–54, 2022.
S. Rahayu, Y. MZ, J. E. Bororing, and R. Hadiyat, “Implementasi Metode K-Nearest Neighbor (K-NN) untuk Analisis Sentimen Kepuasan Pengguna Aplikasi Teknologi Finansial FLIP,†Edumatic: Jurnal Pendidikan Informatika, vol. 6, no. 1, pp. 98–106, Jun. 2022, doi: 10.29408/edumatic.v6i1.5433.
T. A. Sari, E. Sinduningrum, and F. Noor Hasan, “KLIK: Kajian Ilmiah Informatika dan Komputer Analisis Sentimen Ulasan Pelanggan Pada Aplikasi Fore Coffee Menggunakan Metode Naïve Bayes,†Media Online), vol. 3, no. 6, pp. 773–779, 2023, doi: 10.30865/klik.v3i6.884.
M. N. Muttaqin and I. Kharisudin, “Analisis Sentimen Pada Ulasan Aplikasi Gojek Menggunakan Metode Support Vector Machine dan K Nearest Neighbor,†UNNES Journal of Mathematics, vol. 10, no. 2, pp. 22–27, 2021.
O. Peretz, M. Koren, and O. Koren, “Naive Bayes classifier – An ensemble procedure for recall and precision enrichment,†Eng Appl Artif Intell, vol. 136, no. PB, p. 108972, 2024, doi: 10.1016/j.engappai.2024.108972.
P. Hou, L. Zhou, and Y. Yang, “Density clustering method based on k-nearest neighbor propagation,†J Phys Conf Ser, vol. 2858, no. 1, 2024, doi: 10.1088/1742-6596/2858/1/012041.
R. A. Safitri and R. Hidayati, “Komparasi Metode K-Nearest Neighbor dan Naïve Bayes untuk Mengklasifikasi Resiko Diabetes Di Posbindu Desa Bulupitu,†SMATIKA JURNAL, vol. 14, no. 02, pp. 297–303, Dec. 2024, doi: 10.32664/smatika.v14i02.1350.
A. Asro’i and H. Februariyanti, “Analisis Sentimen Pengguna Twitter Terhadap Perpanjangan Ppkm Menggunakan Metode K-Nearest Neighbor,†Jurnal Khatulistiwa Informatika, vol. 10, no. 1, pp. 17–24, 2022, doi: 10.31294/jki.v10i1.12624.
M. K. Insan, U. Hayati, and O. Nurdiawan, “Analisis Sentimen Aplikasi Brimo Pada Ulasan Pengguna Di,†Jurnal Mahasiswa Teknik Informatika, vol. 7, no. 1, pp. 478–483, 2023.
Y. Yuliska and K. U. Syaliman, “Peningkatan Akurasi K-Nearest Neighbor Pada Data Index Standar Pencemaran Udara Kota Pekanbaru,†IT Journal Research and Development, vol. 5, no. 1, pp. 11–18, Jul. 2020, doi: 10.25299/itjrd.2020.vol5(1).4680.
V. P. Ramadhan and G. M. Namung, “Klasterisasi Komentar Cyberbullying Masyarakat di Instagram berdasarkan K-Means Clustering,†J-INTECH, vol. 11, no. 1, pp. 32–39, Jul. 2023, doi: 10.32664/j-intech.v11i1.846.
A. F. N. Azizah and V. P. Ramadhan, “Komparasi Naïve Bayes dan K-NN Dalam Analisis Sentimen di Twitter Terhadap Kemenangan Paslon 02,†J-INTECH, vol. 12, no. 02, pp. 228–237, Dec. 2024, doi: 10.32664/j-intech.v12i02.1305.
N. Nurfaizah and S. R. Hidayat, “Sentimen Analisis Pengguna Produk Ponsel Menggunakan Algoritma Naïve Bayes,†Journal of Information System Management (JOISM), vol. 6, no. 1, pp. 10–14, 2024, doi: 10.24076/joism.2024v6i1.1625.
R. Merdiansah and A. Ali Ridha, “Sentiment Analysis of Indonesian X Users Regarding Electric Vehicles Using IndoBERT,†Jurnal Ilmu Komputer dan Sistem Informasi (JIKOMSI, vol. 7, no. 1, pp. 221–228, 2024.
I. S. H. Almaqbali, F. M. A. Al Khufairi, M. S. Khan, A. Z. Bhat, and I. Ahmed, “Web Scrapping: Data Extraction from Websites,†Journal of Student Research, pp. 1–4, 2020, doi: 10.47611/jsr.vi.942.
N. Y. Pradipta and H. Soetanto, “Sentiment Classification of General Election 2024 News Titles on Detik. com Online Media Website Using Multinominal Naive Bayes Method,†Journal of Applied Science, Engineering …, vol. 6, no. 1, 2024.
N. Cahyono and Anggista Oktavia Praneswara, “Analisis Sentimen Ulasan Aplikasi TikTok Shop Seller Center di Google Playstore Menggunakan Algoritma Naive Bayes,†Indonesian Journal of Computer Science, vol. 12, no. 6, pp. 3925–3940, 2023, doi: 10.33022/ijcs.v12i6.3473.
R. Kosasih and A. Alberto, “Analisis Sentimen Produk Permainan Menggunakan Metode TF-IDF Dan Algoritma K-Nearest Neighbor,†InfoTekJar : Jurnal Nasional Informatika dan Teknologi Jaringan, vol. 6, no. 1, pp. 134–139, 2021.
W. G. S. Parwita, “A document recommendation system of stemming and stopword removal impact: A web-based application,†J Phys Conf Ser, vol. 1469, no. 1, 2020, doi: 10.1088/1742-6596/1469/1/012050.
A. Özçift, K. Akarsu, F. Yumuk, and C. Söylemez, “Advancing natural language processing (NLP) applications of morphologically rich languages with bidirectional encoder representations from transformers (BERT): an empirical case study for Turkish,†Automatika, vol. 62, no. 2, pp. 226–238, 2021, doi: 10.1080/00051144.2021.1922150.
O. Manullang, C. Prianto, and N. H. Harani, “Analisis Sentimen Untuk Memprediksi Hasil Calon Pemilu Presiden Menggunakan Lexicon Based Dan Random Forest,†Jurnal Ilmiah Informatika, vol. 11, no. 02, pp. 159–169, 2023, doi: 10.33884/jif.v11i02.7987.
A. H. Dani, E. Y. Puspaningrum, and R. Mumpuni, “Studi Performa TF-IDF dan Word2Vec Pada Analisis Sentimen Cyberbullying,†Router : Jurnal Teknik Informatika dan Terapan, vol. 2, no. 2, pp. 94–106, 2024.
J. Ipmawati, S. Saifulloh, and K. Kusnawi, “Analisis Sentimen Tempat Wisata Berdasarkan Ulasan pada Google Maps Menggunakan Algoritma Support Vector Machine,†MALCOM: Indonesian Journal of Machine Learning and Computer Science, vol. 4, no. 1, pp. 247–256, 2024, doi: 10.57152/malcom.v4i1.1066.
F. T. Admojo and Ahsanawati, “Klasifikasi Aroma Alkohol Menggunakan Metode KNN,†Indonesian Journal of Data and Science, vol. 1, no. 2, pp. 34–38, 2020, doi: 10.33096/ijodas.v1i2.12.
Q. A. A’yuniyah and M. Reza, “Penerapan Algoritma K-Nearest Neighbor Untuk Klasifikasi Jurusan Siswa Di Sma Negeri 15 Pekanbaru,†Indonesian Journal of Informatic Research and Software Engineering (IJIRSE), vol. 3, no. 1, pp. 39–45, 2023, doi: 10.57152/ijirse.v3i1.484.
S. A. Utiarahman and A. M. M. Pratama, “Analisis Perbandingan KNN, SVM, Decision Tree dan Regresi Logistik Untuk Klasifikasi Obesitas Multi Kelas,†KLIK: Kajian Ilmiah Informatika dan Komputer, vol. 4, no. 6, pp. 3137–3146, 2024, doi: 10.30865/klik.v4i6.1871.
H. F. Putro, R. T. Vulandari, and W. L. Y. Saptomo, “Penerapan Metode Naive Bayes Untuk Klasifikasi Pelanggan,†Jurnal Teknologi Informasi dan Komunikasi (TIKomSiN), vol. 8, no. 2, 2020, doi: 10.30646/tikomsin.v8i2.500.
M. Yusuf, “Analisis Sentimen Data Twitter Terhadap Bakal Calon Presiden Republik Indonesia 2024 Dengan Metode Backpropagation,†2022.
F. Aziz, P. Ishak, and S. Abasa, “Klasifikasi Depresi Menggunakan Support Vector Machine: Pendekatan Berbasis Data Text Mining,†Journal Pharmacy and Application of Computer Sciences, vol. 2, no. 2, pp. 33–38, 2024, doi: 10.59823/jopacs.v2i2.53.
S. A. Pratiwi, A. Fauzi, S. Arum, P. Lestari, and Y. Cahyana, “KLIK: Kajian Ilmiah Informatika dan Komputer Prediksi Persediaan Obat Pada Apotek Menggunakan Algoritma Decision Tree,†Media Online, vol. 4, no. 4, pp. 2381–2388, 2024, doi: 10.30865/klik.v4i4.1681.
D. P. Wijaya, L. D. Murti, M. R. Rachman, D. Arsip, and K. Bandung, “Recall dan Precision pada Online Public Access Catalog (OPAC) Dinas Arsip dan Perpustakaan Kota Bandung Didik,†vol. 24, no. 1, 2022.
M. Pirnau et al., “Content Analysis Using Specific Natural Language Processing Methods for Big Data,†Electronics (Switzerland), vol. 13, no. 3, pp. 1–22, 2024, doi: 10.3390/electronics13030584.
M. Iqbal, A. Davy Wiranata, R. Suwito, and R. Faiz Ananda, “Perbandingan Algoritma Naïve Bayes, KNN, dan Decision Tree terhadap Ulasan Aplikasi Threads dan Twitter,†Media Online, vol. 4, no. 3, pp. 1799–1807, 2023, doi: 10.30865/klik.v4i3.1402.
Unduhan
Diterbitkan
Terbitan
Bagian
Lisensi
Penulis telah menyetujui bahwa pemegang hak cipta adalah SMATIKA Jurnal. Dan Author berhak menyebarkan artikel tanpa seijin SMATIKA jurnal.
