ANALISIS SENTIMEN APLIKASI INDRIVE DENGAN PERBANDINGAN METODE K-NEAREST NEIGHBORS DAN NAIVE BAYES

1903015123 - Yafi Daffa Pradipta; Rahmi Imanda, S.Kom., M.Kom;

InDrive adalah perusahaan Ride-hailing yang berasal dari Amerika Serikat (AS) dan saat ini
beroperasi di sekitar 45 negara di seluruh dunia, termasuk Indonesia. Aplikasi indrive melakukan
rebranding di tahun 2022 dengan penambahan fitur harga yang dapat di negosiasikan atau ditawar.
Dengan Fitur tersebut bagaimana tanggapan dari masyarakat maka dilakukan penelitian analisis
sentimen menggunakan metode K-Nearest Neighbors dan Naïve Bayes. Tujuan dari penelitian ini
adalah untuk mengetahui klasifikasi opini masyarakat terkait penambahan fitur yang dilakukan
Indrive dan membandingkan tingkat akurasi dari metode K-Nearest Neighbors dan metode Naïve
Bayes dalam klasifikasi analisis sentimen aplikasi Indrive. Didapat data sebanyak 2000 komentar
dari ulasan di Google Playstore terkait aplikasi Indrive. Data tersebut diolah menggunakan metode
K-Nearest Neighbors dan metode Naïve Bayes. Data tersebut dibagi menjadi dua, yaitu data testing
dan data training. Untuk data testing sebanyak 30% dan data training sebanyak 70% dari total data.
Sebelum dilakukan proses kedalam dua metode tersebut, dilakukan tahap preprocessing, labelling
menggunakan kamus lexicon. Setelah dilakukan proses klasifikasi K-Nearest Neighbors dan Naïve
Bayes, didapati akurasi 73% untuk metode K-Nearest Neighbors dengan nilai precision 75%,
recall 67%, dan nilai f1-score 71%. Sementara untuk metode Naïve Bayes memiliki akurasi 75%
dengan nilai precision 75%, nilai recall 73% dan nilai f1-score 74%. Hasil analisis sentimen
tersebut, Menghasilkan dari 2000 data yang diambil 1017 diantaranya beropini positif dan 983
beropini negatif serta menunjukkan bahwa metode Naïve Bayes memiliki tingkat akurasi yang
lebih tinggi dalam menganalisis sentimen masyarakat terhadap jasa layanan transportasi online
Indrive