Analisis Sentimen Ulasan Pengguna Aplikasi Facebook Di Google Play Store Menggunakan Algoritma Naive Bayes Dan K-Nearest Neighbor

Triputra, Tulus Ramadha (2025) Analisis Sentimen Ulasan Pengguna Aplikasi Facebook Di Google Play Store Menggunakan Algoritma Naive Bayes Dan K-Nearest Neighbor. Bachelor thesis, Universitas Nasional.

	Text Cover.pdf Download (853kB)
	Text Bab 1.pdf Download (230kB)
	Text Bab 2.pdf Download (414kB)
	Text Bab 3.pdf Download (309kB)
	Text Bab 4.pdf Download (1MB)
	Text Bab 5.pdf Download (218kB)
	Text Lampiran.pdf Download (691kB)

Abstract

enelitian ini bertujuan untuk menganalisis sentimen ulasan pengguna aplikasi Facebook di Google Play Store dengan menggunakan algoritma Naïve Bayes dan K-Nearest Neighbor (KNN). Data ulasan sebanyak 5000 dikumpulkan melalui proses web scraping menggunakan Python, kemudian dilakukan preprocessing untuk membersihkan dan mempersiapkan data. Proses ini melibatkan teknik seperti stopword removal, stemming, dan tokenisasi. Dataset dibagi dengan rasio terbaik 80:20 untuk pelatihan dan pengujian model. Evaluasi kinerja algoritma dilakukan berdasarkan metrik akurasi, precision, recall, dan F1score. Hasil penelitian menunjukkan bahwa , Naïve Bayes menunjukkan kinerja yang lebih unggul yaitu akurasi 76%, precision 77%, recall 76%, dan F1-score 76%, dibandingkan KNN yaitu akurasi 74%, precision 75%, recall 74%, dan F1score 74%. Berdasarkan hasil ini, model Naïve Bayes dipilih untuk di-deploy menggunakan framework Flask, menghasilkan aplikasi sederhana yang dapat memprediksi sentimen ulasan baru secara real-time.

Item Type:	Thesis (Bachelor)
Subjects:	H Social Sciences > H Social Sciences (General) H Social Sciences > HA Statistics
Divisions:	Skripsi > Fakultas Teknologi Komunikasi dan Informatika > Program Studi Sistem Informasi
Depositing User:	Miss Rahma Rahmawati
Date Deposited:	14 Aug 2025 06:09
Last Modified:	14 Aug 2025 06:09
URI:	http://repository.unas.ac.id/id/eprint/14044

Actions (login required)

View Item