Analisis Sentimen terhadap Pengguna Aplikasi Threads di Google Play Store dengan Menggunakan Metode Naïve Bayes Classifie

Threads merupakan aplikasi tempat komunitas berkumpul untuk
mendiskusikan segala sesuatu mulai dari topik yang menarik bagi pengguna hingga
tren di masa mendatang. Kemunculan aplikasi ini seperti penyegaran terhadap
pengguna media sosial, tetapi Threads mengalami penurunan jumlah rata-rata
pengguna aktifnya. Untuk meningkatkan kualitas aplikasi ini, pengembangan perlu
memeriksa ulasan dari pengguna aplikasi Threads di Google Play Store. Oleh karena
itu, dilakukan penelitian ini bertujuan untuk menganalisis sentimen ulasan pengguna
aplikasi Threads di Google Play Store dengan menggunakan Naïve Bayes Classifier.
Jenis penelitian ini adalah penelitian terapan. Data yang digunakan pada
penelitian ini adalah data sekunder berupa data ulasan berbahasa Indonesia oleh
pengguna aplikasi Threads di Google Play Store. Data ulasan diperoleh dengan teknik
crawling data menggunakan software Google Colab sebanyak 3.648 ulasan yang
diambil dari tanggal 6 Juli 2023 sampai dengan 9 Juli 2023. Data diproses melalui
tahapan cleaning, case folding, tokenizing, stopword, dan stemming. Selanjutnya
pelabelan analisis sentimen dibagi menjadi sentimen positif dan sentimen negatif.
Kemudian dilakukan pengklasifikasian sentimen untuk mengetahui keakuratan model
dari algoritma Naïve Bayes Classifier.
Berdasarkan analisis ulasan diperoleh informasi bahwa sentimen pengguna
aplikasi Threads di Google Play Store adalah sebanyak 2407 ulasan yang bersentimen
positif dan 473 ulasan yang bersentimen negatif. Hasil sentimen menunjukkan lebih
banyak ulasan yang bersentimen positif yang berarti ulasan dari pengguna aplikasi
Threads mendapat respon positif dari penggunanya. Dari hasil klasifikasi analisis
sentimen ulasan pengguna aplikasi Threads di Google Play Store menggunakan Naïve
Bayes Classifier diperoleh tingkat akurasi sebesar 82%