ANALISIS SENTIMEN ULASAN PENGGUNA GOOGLE PLAY STORE PADA APLIKASI CEK BANSOS MENGGUNAKAN ALGORITMA NAÏVE BAYES CLASSIFIER DAN SMOTE

Aplikasi Cek Bansos merupakan aplikasi yang diluncurkan oleh Kementerian Sosial yang bermanfaat untuk melihat kepesertaan dalam bansos, memberikan sanggahan terhadap penerima serta dapat mengusulkan secara mandiri agar mendapatkan bansos. Aplikasi ini dirancang untuk meningkatkan ketepatsasaran terhadap penerima bansos. Namun dijumpai rating yang diperoleh aplikasi ini hanya 2,8 dari 5 dari ulasan pengguna pada Google Play Store. Oleh karena itu, penelitian berjudul “Analisis Sentimen Ulasan Pengguna Google Play Store pada Aplikasi Cek Bansos Menggunakan Algoritma Naïve Bayes Classifier dan SMOTE” bertujuan untuk mengetahui akurasi algoritma Naïve Bayes Classifier dan menganalisis sentimen ulasan pengguna terhadap aplikasi Cek Bansos di Google Play Store. Penelitian ini difokuskan pada tiga kategori sentimen yaitu positif, netral, dan negatif, dengan menggunakan data ulasan pengguna yang diperoleh dengan metode scraping data, kemudian menerapkan metode text processing dan teknik machine learning untuk klasifikasi. Hasil penelitian menunjukkan bahwa penerapan teknik SMOTE berhasil meningkatkan kinerja algoritma Naïve Bayes dalam mengatasi masalah kelas yang tidak seimbang pada dataset ulasan pengguna. Hal ini dibuktikan dengan perolehan meningkatnya akurasi dari sebelumnya 85,13% menjadi 89,6% setelah penerapan SMOTE, yang berarti peningkaan sebesar 4,47%.