Analisis Sentimen Ulasan Aplikasi Capcut Menggunakan Metode Naive Bayes
(1) Universitas Katolik Musi Charitas
(2) Universitas Katolik Musi Charitas
(*) Corresponding Author
Sari
Penelitian ini mengeksplorasi sentimen pengguna terhadap aplikasi pengeditan video, CapCut, menggunakan metode Naïve Bayes. Studi ini didasarkan pada pertumbuhan pesat industri pengeditan video mobile dan urgensi memahami respon pengguna. Data yang dianalisis berasal dari berbagai sumber online, diolah dengan metode Naïve Bayes untuk mengklasifikasikan sentimen menjadi positif, negatif, dan netral. Proses penelitian melibatkan pra-pemrosesan data, ekstraksi fitur, serta pelatihan model. Hasilnya menunjukkan efektivitas metode Naïve Bayes dalam mengidentifikasi sentimen dengan tingkat akurasi yang signifikan. Klasifikasi sentimen ini memberikan pandangan berharga bagi pengembang CapCut untuk meningkatkan kualitas aplikasi. Implikasi penelitian ini tidak hanya berdampak pada pengembangan CapCut, tetapi juga pada pengembangan metode analisis sentimen dalam konteks pengeditan video mobile. Hasil penelitian ini penting dalam memberikan wawasan mendalam terhadap preferensi pengguna, mendukung pengembangan aplikasi, serta meningkatkan pengalaman pengguna secara keseluruhan.
Kata Kunci
Teks Lengkap:
PDFReferensi
Dian Nurdiansyah, Putri Handayani, Fairuz Zabadi A.(2023) PENINGKATAN SKILL EDITING VIDEO KARANG TARUNA MENGGUNAKAN APLIKASI MOBILE PHONE CAPCUT DI DESA LENGKONG KULON. Communnity Development Journal, Vol.4 No.3, Hal. 5572- 5580.
Siti Nurwahyuni.(2019) ANALISIS SENTIMEN APLIKASI TRANSPORTASI ONLINE KRL ACCESS MENGGUNAKAN METODE NAIVE BAYES. JURNAL SWABUMI, Vol. 7 No.1, pp. 31~38
Nuraeni Herlinawati, Yuri Yuliani, Siti Faizah, Windu Gata, Samudi. (2020) ANALISIS SENTIMEN ZOOM CLOUD MEETINGS DI PLAY STORE MENGGUNAKAN NAÏVE BAYES DAN SUPPORT VECTOR MACHINE. CESS (Journal of Computer Engineering System and Science). Vol. 5 No. 2
Ferly Gunawan, Mochammad Ali Fauzi, Putra Pandu Adikara.(2017) Analisis Sentimen Pada Ulasan Aplikasi Mobile Menggunakan Naive Bayes dan Normalisasi Kata Berbasis Levenshtein Distance (Studi Kasus Aplikasi BCA Mobile). Jurnal Pengembangan Teknologi Informasi dan Ilmu Komputer. Vol. 1, No. 10, hlm. 1082-1088
Dedi Darwis, Nery Siskawati, Zaenal Abidin. Penerapan Algoritma Naive Bayes untuk Analisis Sentimen Review Data Twitter BMKG Nasio. Jurnal TEKNO KOMPAK, Vol. 15, No. 1, P-ISSN: 1412-9663, E-ISSN : 2656-3525
Nirwana Samrin, Muhammad Nur Akbar.(2023) Analisis Sentimen Komentar Pengguna Aplikasi Threads Pada Google PlayStore Menggunakan Algoritma Multinomial Naïve Bayes, Volume3,No.2
Andreyestha.(2016) ANALISIS SENTIMEN MASYARAKAT TERHADAP FENOMENA TERORIS MELALUI TWITTER DI INDONESIA, Volume 19, No. 3
Melati Indah Petiwi, Agung Triayudi, Ira Diana Sholihati.(2022) Analisis Sentimen Gofood Berdasarkan Twitter Menggunakan Metode Naïve Bayes dan Support Vector Machine. JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA, Volume 6, Nomor 1, Page 542-550
Fauzan Setya Ananto, Firman Noor Hasan.(2023) Volume 6, Nomor 1, Januari 2022, Page 542-550. Jurnal ICT : Information Communication & Technology, Vol. 23, N0.1, pp. 75-80
Billy Gunawan, Helen Sasty Pratiwi, Enda Esyudha Pratama.(2018) Sistem Analisis Sentimen pada Ulasan Produk Menggunakan Metode Naive Bayes. (Jurnal Edukasi dan Penelitian Informatika), Vol. 4 No. 2
Muhamad Iqbal Qels.(2015) APLIKASI WORDCLOUD SEBAGAI ALAT BANTU ANALISIS WACANA. : https://www.researchgate.net/publication/316736417
Aryahuda medium.com “Visualisasi Word Cloud Menggunakan Python untuk Melihat Sentimen Pelanggan Terhadap Pembelian Pakaian Wanita pada Suatu E Commerce”
DOI: http://dx.doi.org/10.31602/jssi.v2i1.13372
Refbacks
- Saat ini tidak ada refbacks.
##submission.copyrightStatement##
© 2022 Jurnal Sains Sistem Informasi
-------------------------------------------------------------------------------------------
This work is licensed under a Creative Commons Attribution 4.0 International License.