Analisis Sentimen Tanggapan Masyarakat Terhadap Aplikasi Google Maps, Waze, dan Maps.Me di Twitter Menggunakan Metode Naïve Bayes

Analisis Sentimen Tanggapan Masyarakat Terhadap Aplikasi Google Maps, Waze, Dan Maps.Me Di Twitter Menggunakan Metode Naive Bayes

Abstract

ABSTRAK

Dengan menggunakan metode Naive Bayes, penelitian ini bertujuan untuk mengevaluasi tanggapan masyarakat terhadap aplikasi Google Maps, Waze, dan Maps.Me di Twitter. Aplikasi ini adalah aplikasi peta yang populer dan sering digunakan oleh pengguna mendapatkan petunjuk arah, informasi lalu lintas, dan navigasi. Metode Naive Bayes digunakan dalam penelitian ini untuk mengklasifikasikan sentimen tanggapan masyarakat terhadap ketiga aplikasi tersebut menjadi positif,  negatif, atau netral. Data tanggapan masyarakat diambil dari ulasan pengguna yang dikumpulkan melalui informasi komentar pelanggan melalui web scraping. Pertama data tanggapan masyarakat dikumpulkan dan dibersihkan untuk menghilangkan karakteristik yang tidak relevan. Selanjutnya, fitur-fitur yang relevan diekstraksi dari setiap ulasan pengguna. Kemudian, metode Naive Bayes diterapkan untuk melatih model klasifikasi dengan menggunakan data pelatihan yang telah dianotasikan. Setelah model klasifikasi terlatih, data tanggapan masyarakat yang belum dilihat sebelumnya digunakan untuk menguji performa model. Hasil analisis sentimen ini memberikan pemahaman yang lebih baik tentang persepsi dan tanggapan pengguna terhadap aplikasi Google Maps, Waze, dan Maps.Me di Twitter. Dengan mengevaluasi sentimen tanggapan masyarakat, pengembangan aplikasi dapat memperoleh wawasan berharga untuk meningkatkan pengalaman pengguna, memperbaiki kelemahan aplikasi, dan mengoptimalkan fitur yang diinginkan oleh pengguna. Hasil penelitian ini dapat membantu pengembangan aplikasi peta yang lebih baik dan lebih memenuhi kebutuhan pengguna.

Kata Kunci : Analisis Sentimen, Tanggapan Masyarakat, Google Maps, Waze, Maps.Me, Naïve Bayes Classifier, Twitter, Rapid Miner