Analisis Sentimen Ulasan Aplikasi Livin’ by Mandiri pada Google Play Store Menggunakan Metode Naive Bayes
DOI:
https://doi.org/10.38035/jgit.v4i2.693Keywords:
Analisis Sentimen, Google Play Store, Livin’ by Mandiri, Naive Bayes, TF-IDFAbstract
Ulasan pengguna pada Google Play Store memuat informasi mengenai pengalaman menggunakan Livin’ by Mandiri, tetapi jumlahnya yang besar dan bentuknya yang tidak terstruktur menyebabkan analisis manual menjadi tidak efisien. Penelitian ini bertujuan menerapkan prapemrosesan teks dan Naive Bayes untuk mengklasifikasikan ulasan ke dalam sentimen positif dan negatif serta mengevaluasi model berdasarkan accuracy, precision, recall, dan F1-score. Data penelitian terdiri atas 10.000 ulasan berbahasa Indonesia yang dikumpulkan melalui web scraping. Setelah penghapusan noise dan duplikasi konten, diperoleh 7.824 ulasan. Tahapan penelitian meliputi cleaning, case folding, tokenizing, normalisasi, stopword removal, stemming, pelabelan berbasis leksikon, pembagian data 80:20, ekstraksi fitur TF-IDF, SMOTE, dan pemodelan Naive Bayes. Penghapusan data netral menghasilkan 7.583 ulasan, yang terdiri atas 3.695 ulasan positif dan 3.888 ulasan negatif. Model Multinomial Naive Bayes terpilih menghasilkan accuracy 85,63%, precision 87,14%, recall 85,63%, dan F1-score 85,44%. Model kemudian diimplementasikan pada situs SentimenLivin AI untuk menampilkan distribusi sentimen, evaluasi model, kata dominan, dan prediksi ulasan baru. Hasil penelitian memperlihatkan bahwa Naive Bayes mampu mengklasifikasikan ulasan Livin’ by Mandiri dengan baik.
References
Akbar, M. R. M., & Pratama, I. (2025). Sentiment Analysis of MyBCA Application User Reviews Using Naive Bayes, Random Forest, and Decision Tree. Sistemasi: Jurnal Sistem Informasi, 14(5), 2464–2478. https://doi.org/10.32520/stmsi.v14i5.5472
Alalwan, A. A., Dwivedi, Y. K., & Rana, N. P. (2017). Factors Influencing Adoption of Mobile Banking by Jordanian Bank Customers: Extending UTAUT2 with Trust. International Journal of Information Management, 37(3), 99–110. https://doi.org/10.1016/j.ijinfomgt.2017.01.002
Alviyanti, S. H., Purwandira, A., Febiyanti, I., Daniati, E., & Ristyawan, A. (2024). Klasifikasi Sentimen Pengguna Aplikasi Livin by Mandiri pada Playstore Menggunakan Algoritma Naive Bayes. In Prosiding SEMNAS INOTEK (Seminar Nasional Inovasi Teknologi) (Vol. 8, pp. 1–9). https://proceeding.unpkediri.ac.id/index.php/inotek/article/view/5052
Ariany, F., Tri Prastowo, A., Ahmad, I., & Jafar Adrian, Q. (2026). Algoritma Naïve Bayes dalam Analisis Komperatif Sentimen Dompet Digital. Jurnal Tekno Kompak, 20(1), 364–370. https://doi.org/10.33365/jtk.v20i1.1454
Birjali, M., Kasri, M., & Beni-Hssane, A. (2021). A Comprehensive Survey on Sentiment Analysis: Approaches, Challenges, and Trends. Knowledge-Based Systems, 226. https://doi.org/10.1016/j.knosys.2021.107134
Dąbrowski, J., Letier, E., Perini, A., & Susi, A. (2022). Analysing App Reviews for Software Engineering: A Systematic Literature Review. Empirical Software Engineering, 27(2). https://doi.org/10.1007/s10664-021-10065-7
Darmawan, G., Alam, S., & Sulistyo, M. I. (2023). Analisis Sentimen Berdasarkan Ulasan Pengguna Aplikasi MyPertamina pada Google Playstore Menggunakan Metode Naive Bayes. STORAGE: Jurnal Ilmiah Teknik Dan Ilmu Komputer, 2(3), 100–108. https://doi.org/10.55123/storage.v2i3.2333
Ginasputri, H. N. A., Saputri, A. D., Wahid, S. N., Ningrum, A. F., & Haris, M. Al. (2025). Analisis Sentimen Ulasan Pengguna BRImo terhadap Pembaruan Fitur Aplikasi Menggunakan Naive Bayes dengan Seleksi Fitur Chi-Square. Jurnal Statistika Dan Komputasi, 4(2), 56–67. https://doi.org/10.32665/statkom.v4i2.5194
Hariansyah, M. Z., & Siswanto. (2022). Implementasi Metode Multinomial Naive Bayes pada Analisis Sentimen terhadap Layanan Aplikasi Livin by Mandiri. In Seminar Nasional Mahasiswa Fakultas Teknologi Informasi (Vol. 1, Issue 1, pp. 517–524). https://senafti.budiluhur.ac.id/senafti/article/view/271
Insan, M. K. K., Hayati, U., & Nurdiawan, O. (2023). Analisis Sentimen Aplikasi BRImo pada Ulasan Pengguna di Google Play Menggunakan Algoritma Naive Bayes. JATI (Jurnal Mahasiswa Teknik Informatika), 7(1), 478–483. https://doi.org/10.36040/jati.v7i1.6373
Komalasari, D., Sari, B. N., & Mayasari, R. (2026). Analisis Sentimen Ulasan Aplikasi Livin by Mandiri pada Play Store dengan Algoritma Naive Bayes. Jurnal Ilmiah Wahana Pendidikan, 12(3.A), 14–22. https://jurnal.peneliti.net/index.php/JIWP/article/view/12573
Maalej, W., Kurtanović, Z., Nabil, H., & Stanik, C. (2016). On the Automatic Classification of App Reviews. Requirements Engineering, 21(3), 311–331. https://doi.org/10.1007/s00766-016-0251-9
Martin, W., Sarro, F., Jia, Y., Zhang, Y., & Harman, M. (2017). A Survey of App Store Analysis for Software Engineering. IEEE Transactions on Software Engineering, 43(9), 817–847. https://doi.org/10.1109/TSE.2016.2630689
Minaee, S., Kalchbrenner, N., Cambria, E., Nikzad, N., Chenaghlu, M., & Gao, J. (2021). Deep Learning-Based Text Classification: A Comprehensive Review. ACM Computing Surveys, 54(3), 1–40. https://doi.org/10.1145/3439726
Nirmala, N. M. G. S., & Sanjaya ER, N. A. (2024). Analisis Sentimen dengan Logistic Regression untuk Deteksi Kata pada Livin’ by Mandiri. JNATIA (Jurnal Nasional Teknologi Informasi Dan Aplikasinya), 2(4), 869–878. https://doi.org/10.24843/JNATIA.2024.v02.i04.p25
Nurzaman, N., Suarna, N., & Prihartono, W. (2024). Analisis Sentimen Ulasan Aplikasi Threads di Google Playstore Menggunakan Algoritma Naïve Bayes. JATI (Jurnal Mahasiswa Teknik Informatika), 8(1), 967–974. https://doi.org/10.36040/jati.v8i1.8708
Rizaldi, S. A., Alam, S., & Kurniawan, I. (2023). Analisis Sentimen Pengguna Aplikasi JMO (Jamsostek Mobile) pada Google Play Store Menggunakan Metode Naive Bayes. STORAGE: Jurnal Ilmiah Teknik dan Ilmu Komputer, 2(3), 109–117. https://doi.org/10.55123/storage.v2i3.2334
Sayogo, D. S., Irawan, B., & Bahtiar, A. (2023). Analisis Sentimen Ulasan Instagram di Google Play Store Menggunakan Algoritma Naïve Bayes. JATI (Jurnal Mahasiswa Teknik Informatika), 7(6), 3314–3319. https://doi.org/10.36040/jati.v7i6.8178
Simarmata, A. A. P., & Sasongko, T. B. (2025). Sentiment Analysis on BRImo Application Reviews Using IndoBERT. Journal of Applied Informatics and Computing, 9(3), 851–862. https://doi.org/10.30871/jaic.v9i3.8162
Souiden, N., Ladhari, R., & Chaouali, W. (2021). Mobile Banking Adoption: A Systematic Review. International Journal of Bank Marketing, 39(2), 214–241. https://doi.org/10.1108/IJBM-04-2020-0182
Suharman, A., & Sulaeman, M. K. (2025). Analisis Sentimen Pengguna Aplikasi Livin’ by Mandiri Menggunakan Metode Support Vector Machine (SVM) dengan Ekstraksi Fitur TF-IDF dan Word2Vec. Jurnal Pendidikan dan Teknologi Indonesia, 5(8), 2201–2212. https://doi.org/10.52436/1.jpti.941
Tobing, A. J., & Febriandirza, A. (2024). Analisis Sentimen Aplikasi Mobile Bangking BCA pada Ulasan Pengguna di Google Play Store Menggunakan Metode Naive Bayes. Journal of Information System Research, 5(4), 998–1005. https://doi.org/10.47065/josh.v5i4.5485
Umair, M., & Susanto, E. R. (2024). Analisis Sentimen Ulasan Pengguna pada Aplikasi BRImo BRI Menggunakan Metode Klasifikasi Algoritma Naive Bayes. Jurnal Media Informatika Budidarma, 8(2), 1149–1159. https://doi.org/10.30865/mib.v8i2.7381
Wankhade, M., Rao, A. C. S., & Kulkarni, C. (2022). A Survey on Sentiment Analysis Methods, Applications, and Challenges. Artificial Intelligence Review, 55(7), 5731–5780. https://doi.org/10.1007/s10462-022-10144-1
Downloads
Published
How to Cite
Issue
Section
License
Copyright (c) 2026 M. Rizky Alfaredho, Alan Novi Tompunu, Ariansyah Saputra
This work is licensed under a Creative Commons Attribution 4.0 International License.
Hak cipta :
Penulis yang mempublikasikan manuskripnya di jurnal ini menyetujui ketentuan berikut:
- Hak cipta pada setiap artikel adalah milik penulis.
- Penulis mengakui bahwa Jurnal Greenation Ilmu Teknik (JGIT) berhak menjadi yang pertama menerbitkan dengan lisensi Creative Commons Attribution 4.0 International (Attribution 4.0 International CC BY 4.0) .
- Penulis dapat mengirimkan artikel secara terpisah, mengatur distribusi non-eksklusif manuskrip yang telah diterbitkan dalam jurnal ini ke versi lain (misalnya, dikirim ke repositori institusi penulis, publikasi ke dalam buku, dll.), dengan mengakui bahwa manuskrip telah diterbitkan pertama kali di JGIT.
