PENINGKATAN FITUR APLIKASI SIREKAP BERDASARKAN ANALISIS SENTIMEN MENGGUNAKAN METODE NAÏVE BAYES

Viona Rahmawati; Rini Atuti; Willy Prihartono; Tati Suprapti

Authors

Viona Rahmawati STMIK IKMI CIREBON, Angola
Rini Atuti STMIK IKMI Cirebon, Indonesia
Willy Prihartono STMIK IKMI Cirebon, Indonesia
Tati Suprapti STMIK IKMI Cirebon, Indonesia

Keywords:

Algoritma Naïve Bayes, sentimen publik, Analisis Sentimen,, aplikasi sirekap

Abstract

Integrasi teknologi ke dalam proses pemilu bertujuan untuk meningkatkan transparansi, efisiensi, dan akurasi. Aplikasi SIREKAP, yang diperkenalkan oleh Komisi Pemilihan Umum (KPU) Indonesia, merupakan langkah signifikan menuju digitalisasi rekapitulasi suara. Namun, implementasinya menghadapi tantangan substansial, termasuk masalah teknis, masalah keamanan data, dan kesulitan pengalaman pengguna, khususnya di daerah dengan infrastruktur teknologi terbatas. Studi ini bertujuan untuk menganalisis ulasan publik tentang aplikasi SIREKAP, dengan fokus pada mengidentifikasi polaritas sentimen (positif atau negatif) menggunakan algoritma Naïve Bayes dan menawarkan rekomendasi peningkatan fitur. Pendekatan kuantitatif digunakan, dengan data bersumber dari 2.000 ulasan pengguna yang dikumpulkan melalui web scraping dari Google Play Store. Kumpulan data menjalani fase pra-pemrosesan komprehensif yang melibatkan pembersihan teks, tokenisasi, normalisasi, dan penghapusan stopword. Algoritma Naïve Bayes, yang dikenal karena efektivitasnya dalam tugas klasifikasi teks, digunakan untuk mengklasifikasikan sentimen, dan kinerja model dievaluasi menggunakan metrik seperti akurasi, presisi, recall, dan skor F1. Temuan penelitian ini mengungkapkan bahwa 75% ulasan bersifat negatif, menyoroti masalah seperti ketidakstabilan sistem, proses aktivasi akun yang berbelit-belit, dan gangguan teknis, sementara 25% ulasan bersifat positif, menekankan potensi aplikasi untuk meningkatkan transparansi pemilu. Hasil analisis sentimen mencapai akurasi 85%, dengan presisi 83% dan recall 88%, yang menunjukkan ketahanan algoritma Naïve Bayes dalam klasifikasi sentimen. Berdasarkan wawasan yang diperoleh dari penelitian ini,

References

E. Febriyani and H. Februariyanti, “Analisis Sentimen Terhadap Program Kampus Merdeka Menggunakan Algoritma Naive Bayes Classifier Di Twitter,” J. Tekno Kompak, vol. 17, no. 1, p. 25, 2023, doi: 10.33365/jtk.v17i1.2061.

D. Darwis, N. Siskawati, and Z. Abidin, “Penerapan Algoritma Naive Bayes untuk Analisis Sentimen Review Data Twitter BMKG Nasional Dedi,” J. Tekno Kompak, vol. 15, no. 1, pp. 131–145, 2021, doi: 10.33365/jtk.v15i1.744.

V. A. Permadi, “Analisis Sentimen Menggunakan Algoritma Naive Bayes Terhadap Review Restoran di Singapura,” J. Buana Inform., vol. 11, no. 2, pp. 141–151, 2020, doi: 10.24002/jbi.v11i2.3769.

M. R. Hanafi and R. K. R, “Analisis Sentimen pada Ulasan Aplikasi Sirekap di Google Play Menggunakan,” vol. 4, no. October, pp. 1578–1586, 2024.

S. Adelia, E. Milanda, J. Santari, D. T. Kesuma, E. Silvia, and F. Kurniawan, “Analisis Sentimen Belajar Programming Pada Media Sosial Youtube Menggunakan Algoritma Klasifikasi Naive Bayes,” J. Inf. Technol. Ampera, vol. 4, no. 3, pp. 254–264, 2023, [Online]. Available: https://journal-computing.org/index.php/journal-ita/article/view/430

N. S. Marga, “Sentimen Analisis Tentang Kebijakan Pemerintah Terhadap Kasus Corona Menggunakan Metode Naive Bayes,” J. Inform. dan Rekayasa Perangkat Lunak, vol. 2, no. 4, pp. 453–463, 2022, doi: 10.33365/jatika.v2i4.1602.

A. Rifa’I, R. Ardhani, D. Pratama, and F. Fatihanursari, “Analisis Sentimen Terhadap Layanan Aplikasi Grab Indonesia Menggunakan Metode Naïve Bayes,” JATI (Jurnal Mhs. Tek. Inform., vol. 8, no. 1, pp. 303–309, 2024, doi: 10.36040/jati.v8i1.8425.

D. A. Pradana and A. P. Wibowo, “ANALISIS SENTIMEN ULASAN PRODUK SEPATU COMPASS DI E- COMMERCE TOKOPEDIA MENGGUNAKAN ALGORITMA NAIVE BAYES CLASSIFIER ( NBC ) ANALISIS SENTIMEN ULASAN PRODUK SEPATU COMPASS DI E- COMMERCE TOKOPEDIA MENGGUNAKAN ALGORITMA NAIVE BAYES CLASSIFIER ( NBC ),” vol. 12, no. 3, pp. 1–12.

H. D. Prasetyo, T. Pramiyati, and I. N. Isnainiyah, “Sentimen Analisis Pengguna Twitter Terhadap Kebijakan Merdeka Belajar Menggunakan Algoritma Naive Bayes,” Senamika, no. April, pp. 559–568, 2021.

T. T. Widowati and M. Sadikin, “Analisis Sentimen Twitter terhadap Tokoh Publik dengan Algoritma Naive Bayes dan Support Vector Machine,” Simetris J. Tek. Mesin, Elektro dan Ilmu Komput., vol. 11, no. 2, pp. 626–636, 2021, doi: 10.24176/simet.v11i2.4568.

S. Lestari and S. Saepudin, “Analisis Sentimen Vaksin Sinovac Pada Twitter Menggunakan Algoritma Naive Bayes,” SISMATIK (Seminar Nas. Sist. Inf. dan Manaj. Inform., vol. 7, no. 8, pp. 163–170, 2021, [Online]. Available: https://vaksin.kemkes.go.id/

A. I. Tanggraeni and M. N. N. Sitokdana, “Analisis Sentimen Aplikasi E-Government pada Google Play Menggunakan Algoritma Naïve Bayes,” JATISI (Jurnal Tek. Inform. dan Sist. Informasi), vol. 9, no. 2, pp. 785–795, 2022, doi: 10.35957/jatisi.v9i2.1835.