Azim, Faiz Agil (2025) ANALISIS SENTIMEN ULASAN GOOGLE PLAY STORE PADA APLIKASI OVO MENGGUNAKAN METODE NAIVE BAYES. S1 - Sarjana thesis, Universitas AMIKOM Yogyakarta.
![[img]](https://eprints.amikom.ac.id//style/images/fileicons/text.png) |
Text (COVER-ABSTRAK)
COVER.pdf Download (992kB) |
|
Text (BAB I)
BAB I.pdf Download (182kB) |
|
Text (BAB II)
BAB II.pdf Restricted to Registered users only Download (740kB) |
|
Text (BAB III)
BAB III.pdf Restricted to Registered users only Download (297kB) |
|
Text (BAB IV)
BAB IV.pdf Restricted to Registered users only Download (1MB) |
|
Text (BAB V)
BAB V.pdf Download (73kB) |
|
Text (DAFTAR PUSTAKA-LAMPIRAN)
Daftar Pustaka dan Lampiran.pdf Restricted to Registered users only Download (213kB) |
![[img]](https://eprints.amikom.ac.id//style/images/fileicons/archive.png) |
Archive (SOURCE CODE)
Sourcecode - 21.12.2211.zip Restricted to Repository staff only Download (193MB) |
|
Text (PUBLIKASI)
Publikasi.pdf Restricted to Repository staff only Download (871kB) |
Abstract
Analisis sentimen ulasan pengguna aplikasi OVO di Google Play Store dilakukan untuk mengukur tingkat kepuasan pengguna dan mengevaluasi performa klasifikasi menggunakan metode Naive Bayes. Penelitian ini menggunakan data ulasan berbahasa Indonesia yang diperoleh melalui proses scraping, kemudian diproses melalui tahapan preprocessing (case folding, cleaning, tokenizing, stopword removal, dan stemming) serta labeling berbasis leksikon. Hasil penelitian menunjukkan dominasi sentimen negatif (75,56%), diikuti positif (17,48%) dan netral (6,95%), mengindikasikan ketidakpuasan pengguna terhadap aplikasi OVO. Model Naive Bayes mencapai akurasi 85% dengan precision, recall, dan F1-score tertinggi pada kelas negatif (masing-masing 0.89, 0.94, dan 0.92). Model ini diimplementasikan dalam aplikasi web berbasis Streamlit untuk prediksi sentimen secara real-time. Penelitian ini memberikan wawasan bagi pengembang OVO untuk meningkatkan layanan serta menjadi referensi pengembangan analisis sentimen berbahasa Indonesia.
| Item Type: | Thesis (S1 - Sarjana) | ||
|---|---|---|---|
| Contributor: |
|
||
| Uncontrolled Keywords: | Analisis Sentimen, OVO, Naive Bayes, Google Play Store, Deploy | ||
| Subjects: | 000 - Komputer, Informasi dan Referensi Umum > 000 Ilmu komputer, ilmu pengetahuan dan sistem-sistem > 006 Metode komputer khusus | ||
| Divisions: | Fakultas Ilmu Komputer > Sistem Informasi | ||
| Depositing User: | RC Universitas AMIKOM Yogyakarta | ||
| Date Deposited: | 17 Jul 2025 06:59 | ||
| Last Modified: | 22 Jul 2025 04:52 | ||
| URI: | http://eprints.amikom.ac.id/id/eprint/30182 |
Actions (login required)
 |
View Item |