Analisis Sentimen Aplikasi Mybca Melalui Review Pengguna Di Google Play Store Menggunakan Algoritma Naive Bayes

Authors

  • Garda Zidane Dhamara Indonesia
  • Danu Nur Alamsyah Indonesia
  • Priyo Wildan Saputro Universitas Nusantara PGRI Kediri Indonesia
  • Erna Daniati Universitas Nusantara PGRI Kediri Indonesia
  • Aidina Ristyawan Indonesia

DOI:

https://doi.org/10.29407/inotek.v8i2.5044

Abstract

Tujuan penelitian ini yaitu menganalisis sentimen pengguna terhadap aplikasi myBCA melalui ulasan di Google Play Store. menggunakan algoritma Naive Bayes. Data ulasan dikumpulkan dan diproses untuk menghilangkan noise dan mempersiapkannya untuk klasifikasi sentimen. Algoritma Naive Bayes kemudian digunakan untuk mengkategorikan setiap komentar sebagai positif, negatif atau netral. Hasil analisis menunjukkan bahwa mayoritas ulasan memiliki sentimen positif, menunjukkan kepuasan pengguna terhadap aplikasi myBCA. Namun, terdapat pula ulasan dengan sentimen negatif yang menyoroti beberapa kekurangan aplikasi, seperti kendala teknis dan proses yang rumit. Temuan ini dapat memberikan masukan berharga bagi BCA untuk meningkatkan kualitas aplikasi myBCA dan meningkatkan kepuasan pengguna.

Keywords:

Analisis sentimen, Naive Bayes, myBCA, Google Play Store, ulasan pengguna, perbankan digital

##plugins.themes.default.displayStats.downloads##

##plugins.themes.default.displayStats.noStats##

References

A. V. Sudiantoro and E. Zuliarso, ANALISIS SENTIMEN TWITTER MENGGUNAKAN TEXT MINING DENGAN ALGORITMA NAÏVE BAYES CLASSIFIER. 2018.

R. S. Perdana and M. A. Fauzi, “Analisis Sentimen Tingkat Kepuasan Pengguna Penyedia Layanan Telekomunikasi Seluler Indonesia Pada Twitter dengan Metode Support Vector Machine dan Lexicon Based Features,” 2017. [Online]. Available: https://www.researchgate.net/publication/320234928

M. A. Amrustian, W. Widayat, and A. M. Wirawan, “Analisis Sentimen Evaluasi Terhadap Pengajaran Dosen di Perguruan Tinggi Menggunakan Metode LSTM,” J. Media Inform. Budidarma, vol. 6, no. 1, p. 535, 2022, doi: 10.30865/mib.v6i1.3527.

A. N. Indraini and I. Ernawati, “Analisis Sentimen Terhadap Pembelajaran Daring Di Indonesia Menggunakan Support Vector Machine (SVM),” J. Ilm. FIFO, vol. 14, no. 1, p. 68, 2022, doi: 10.22441/fifo.2022.v14i1.007.

S. Juanita, “Analisis Sentimen Persepsi Masyarakat Terhadap Pemilu 2019 Pada Media Sosial Twitter Menggunakan Naive Bayes,” J. MEDIA Inform. BUDIDARMA, vol. 4, no. 3, p. 552, Jul. 2020, doi: 10.30865/mib.v4i3.2140.

G. K. Locarso, “ANALISIS SENTIMEN REVIEW APLIKASI PEDULILINDUNGI PADA GOOGLE PLAY STORE MENGGUNAKAN NBC,” J. Tek. Inform. Kaputama, vol. 6, no. 2, 2022.

M. Daffa Rhajendral and N. Trianasari, “Analisis Sentimen Ulasan Aplikasi Spotify Untuk Peningkatan Layanan Menggunakan Algoritma Naive Bayes Sentiment Analysis of Spotify Application Reviews for Service Improvement Using Naive Bayes Algorithm.”

S. M. Siroj, I. Arwani, and D. E. Ratnawati, “Analisis Sentimen Opini Publik pada Twitter terhadap Efek Pembelajaran Daring di Universitas Brawijaya menggunakan Metode K-Nearest Neighbor,” 2021. [Online]. Available: http://j-ptiik.ub.ac.id

Google Play, “Google Play Store,”

https://play.google.com/store/apps/details?id=com.bca.mybca.omni.android. Diakses pada tanggal 28 Mei 2024, Mei. 28, 2024.

Downloads

Published

2024-07-27

Issue

Vol. 8 No. 2 (2024): PROSIDING SEMINAR NASIONAL INOVASI TEKNOLOGI TAHUN 2024

Section

Articles

License

Copyright (c) 2024 Garda Zidane Dhamara, Danu Nur Alamsyah, Priyo Wildan Saputro, Erna Daniati, Aidina Ristyawan

Creative Commons License

This work is licensed under a Creative Commons Attribution-ShareAlike 4.0 International License.

Authors who publish with this journal agree to the following terms:

  1. Copyright on any article is retained by the author(s).
  2. The author grants the journal, right of first publication with the work simultaneously licensed under a Creative Commons Attribution License that allows others to share the work with an acknowledgment of the work’s authorship and initial publication in this journal.
  3. Authors are able to enter into separate, additional contractual arrangements for the non-exclusive distribution of the journal’s published version of the work (e.g., post it to an institutional repository or publish it in a book), with an acknowledgment of its initial publication in this journal.
  4. Authors are permitted and encouraged to post their work online (e.g., in institutional repositories or on their website) prior to and during the submission process, as it can lead to productive exchanges, as well as earlier and greater citation of published work.
  5. The article and any associated published material is distributed under the Creative Commons Attribution-ShareAlike 4.0 International License

How to Cite

Analisis Sentimen Aplikasi Mybca Melalui Review Pengguna Di Google Play Store Menggunakan Algoritma Naive Bayes . (2024). Prosiding SEMNAS INOTEK (Seminar Nasional Inovasi Teknologi), 8(2), 1102-1111. https://doi.org/10.29407/inotek.v8i2.5044