Text

Perbandingan Kinerja Algoritma Naïve Bayes, Random Forest, dan Support Vector Machine dalam Analisis Sentimen Aplikasi Weverse

---

Abstrak
Perkembangan teknologi digital telah meningkatkan interaksi antara artis dan penggemar melalui berbagai platform komunitas, salah satunya Weverse. Ulasan pengguna pada platform ini mencerminkan persepsi dan tingkat kepuasan yang penting bagi pengembang dalam meningkatkan kualitas layanan. Namun, banyaknya ulasan yang tidak terstruktur menimbulkan kesulitan dalam mengidentifikasi pola opini secara sistematis. Penelitian ini bertujuan untuk menganalisis dan membandingkan kinerja algoritma Naïve Bayes, Random Forest, dan Support Vector Machine (SVM)
dalam mengklasifikasikan sentimen positif dan negatif pada 5.000 ulasan pengguna Weverse yang diperoleh dari Google Play Store melalui teknik web scraping. Data diproses melalui tahapan preprocessing, diterjemahkan ke Bahasa Inggris, dan diberi label secara otomatis menggunakan VADER, sedangkan pembobotan fitur dilakukan dengan metode TF-IDF. Hasil pengujian menunjukkan bahwa Random Forest memiliki performa terbaik dengan akurasi 83%, diikuti SVM sebesar 80,2% dan Naïve Bayes sebesar 74,2%. Temuan ini menegaskan bahwa Random Forest lebih efektif dalam menangani data teks berdimensi tinggi secara stabil dan konsisten. Penelitian ini diharapkan dapat menjadi referensi dalam pengembangan model analisis sentimen berbahasa Indonesia pada platform komunitas digital di masa mendatang. Kata kunci: naïve bayes, random forest, analisis sentimen, support vector machine, weverse

---

Ketersediaan

Informasi Detail

Judul Seri

-

No. Panggil

Jurnal/S1/TI/06/FIT/2026

Penerbit

Tembilahan Riau : Sistemasi: Jurnal Sistem Informasi., 2026

Deskripsi Fisik

-

Bahasa

Indonesia

ISBN/ISSN

2302-8149

Klasifikasi

NONE

Tipe Isi

-

Tipe Media

-

Tipe Pembawa

-

Edisi

Volume 15, Nomor 2

Subjek

-

Info Detail Spesifik

-

Pernyataan Tanggungjawab

Sistemasi: Jurnal Sistem Informasi

Versi lain/terkait

Lampiran Berkas

Komentar

---

Anda harus masuk sebelum memberikan komentar