KLASIFIKASI ULASAN PENGGUNA APLIKASI DISCORD MENGGUNAKAN METODE INFORMATION GAIN DAN NAÏVE BAYES CLASSIFIER
Abstract Views : 380 / Downloads Count: 300DOI:
https://doi.org/10.31949/infotech.v9i2.6277Keywords:
Naive Bayes, discord, Klasifikasi, pengguna, information gainAbstract
Pada saat terjadinya covid-19, aplikasi discord banyak di download oleh masyarakat karena dapat digunakan untuk pembelajaran yang dilakukan secara daring dari rumah. Banyak ulasan yang diberikan oleh pengguna aplikasi discord di google play store. Ulasan dari pengguna dapat berisi informasi bagi pengembangan aplikasi, oleh karena itu dilakukan klasifikasi ulasan pengguna aplikasi discord. Penelitian ini menggunakan metodologi CRISP-DM dengan tahap awal dilakukan scraping web, lalu data diberi label positif dan negatif menggunakan InSet Lexicon dan setelah itu divalidasi oleh ahli bahasa. Setelah divalidasi, data akan dibersihkan dan melalui tahap preprocessing. Lalu data akan melalui tahap seleksi fitur menggunakan Information Gain dan dilanjutkan dengan algoritma Naïve Bayes Classifier. Hasil klasifikasi dengan algoritma Naive Bayes Classifier menggunakan Information Gain dibandingkan dengan yang tidak menggunakan Information Gain. Setelah dibandingkan didapatlah nilai accuracy tertinggi yaitu 84%, precision 84%, recall 84%, f1-score/f-measure 83% yang didapatkan dengan 90% data training dan 10% data testing menggunakan Information Gain.
Downloads
References
Erfina, A., Basryah, E. S., Saepulrohman, A., & Lestari, D. (2020). Analisis Sentimen Aplikasi Pembelajaran Online Di Play Store Pada Masa Pandemi Covid-19 Menggunakan Algoritma Support Vector Machine (Svm). In Seminar Nasional Informatika (SEMNASIF), 1(1), 145-152.
Indriati, I., & Ridok, A. (2016). Sentiment Analysis For Review Mobile Applications Using Neighbor Method Weighted K-Nearest Neighbor (Nwknn). Journal of Environmental Engineering and Sustainable Technology, 3(1), 23-32.
Lu, M., & Liang, P. (2017). Automatic classification of non-functional requirements from augmented app user reviews. In Proceedings of the 21st International Conference on Evaluation and Assessment in Software Engineering (pp. 344-353).
Marlina, D., & Bakri, M. (2021). Penerapan Data Mining Untuk Memprediksi Transaksi Nasabah Dengan Algoritma C4. 5. Jurnal Teknologi Dan Sistem Informasi, 2(1), 23-28.
Minarni, M., Prasetyaningrum, E., & Ismail, A. (2022). Pelatihan Pemanfaatan Aplikasi Discord Sebagai Kelas Virtual Bagi Guru Se-Kotawaringin Timur. Dinamisia: Jurnal Pengabdian Kepada Masyarakat, 6(4), 1068-1078.
Negara, A. B. P., Muhardi, H., & Putri, I. M. (2020). Analisis Sentimen Maskapai Penerbangan Menggunakan Metode Naive Bayes Dan Seleksi Fitur Information Gain. J. Teknol. Inf. dan Ilmu Komput, 7(3), 599-606.
Panggabean, F. (2021). Penerapan Media Pembelajaran Daring dengan Memanfaatkan Aplikasi Discord pada Mata Pelajaran IPA Terpadu Selama Pandemi Covid-19 di Kelas VIII-2 SMP Negeri 2 Tebing Tinggi. SCHOOL EDUCATION JOURNAL PGSD FIP UNIMED, 11(1), 35-41.
Permana, M. A., & Widiastuti, S. (2023). Analisis Sentimen Penggunaan Aplikasi Video Conference Pada Ulasan Google Play Store Menggunakan Metode NBC (Naive Bayes Classifier). Jurnal Riset Sistem Informasi dan Teknologi Informasi (JURSISTEKNI), 5(1), 178-191.
Pintoko, B. M., & Lhaksmana, K. M. (2018). Analisis Sentimen Jasa Transportasi Online pada Twitter Menggunakan Metode Naïve Bayes Classifier. eProceedings of Engineering, 5(3), 8121–8130.
Putra, A. D. A., & Juanita, S. (2021). Analisis Sentimen pada Ulasan pengguna Aplikasi Bibit Dan Bareksa dengan Algoritma KNN. JATISI (Jurnal Teknik Informatika dan Sistem Informasi), 8(2), 636-646.
Rakhmawan, A., Juansah, D. E., Nulhakim, L., Biru, L. T., Rohimah, R. B., Suryani, D. I., ... & Resti, V. D. A. (2020, November). Analisis Pemanfaatan Aplikasi Discord dalam Pembelajaran Daring Di Era Pandemi Covid-19. In Prosiding Seminar Nasional Pendidikan FKIP, 3(1), 55-59.
Ridho, M. R., Muhaimin, M., & Harjono, H. S. (2021). Pengaruh Aplikasi Discord dalam Pembelajaran Daring Terhadap Hasil Belajar pada Matakuliah Komputer. Jurnal Ilmiah Bina Edukasi, 14(1), 22-35.
Rohanah, A., Dermawan, B. A., & Purnamasari, I. Klasifikasi Ulasan Pengguna Zoom Cloud Meetings Menggunakan Metode Information Gain dan Naïve Bayes Classifier. Jurnal Informatika Universitas Pamulang, 6(2), 348-357.
Sari, A. E., Widowati, S., & Lhaksmana, K. M. (2019). Klasifikasi Ulasan Pengguna Aplikasi Mandiri Online di Google Play Store dengan Menggunakan Metode Information Gain dan Naive Bayes Classifier. eProceedings of Engineering, 6(2), 9143-9157.
Subagja, R. A., Widiastiwi, Y., & Chamidah, N. (2021). Klasifikasi Ulasan Aplikasi Jenius pada Google Play Store Menggunakan Algoritma Naive Bayes. Informatik: Jurnal Ilmu Komputer, 17(3), 197-208.
Thaha, A. R., & Aziz, F. (2020). Penambangan Teks Pada Tujuan Wisata di Bandung Raya (Studi Kasus: Tangkuban Perahu dan Kawah Putih). Jurnal Sekretaris dan Administrasi Bisnis, 4(2), 146-156.
Tjahjadi, E., Paramita, S., & Salman, D. (2021). Pembelajaran Era Pandemi Covid-19 di Indonesia (Studi terhadap Aplikasi Discord). Koneksi, 5(1), 83-89.
Tumewu, M. C. I. S., & Kurniasari, N. (2022). Motif Dan Kepuasan Komunitas Acid Pada Media Sosial Discord Sebagai Sarana Pemenuhan Kebutuhan Informasi. Jurnal Pustaka Komunikasi, 5(1), 25-37.
Watrianthos, R., Suryadi, S., Irmayani, D., Nasution, M., & Simanjorang, E. F. (2019). Sentiment Analysis Of Traveloka App Using Naïve Bayes Classifier Method. Int. J. Sci. Technol. Res, 8(7), 786-788.
Downloads
Published
How to Cite
Issue
Section
License
Copyright (c) 2023 Syafrida Nabila Salsabila, Betha Nurina Sari, Rini Mayasari
This work is licensed under a Creative Commons Attribution-ShareAlike 4.0 International License.
