Penerapan Algoritma Naive Bayes Untuk Analisis Sentimen Penggunaan Aplikasi Jobstreet

Abstract

Aplikasi Jobstreet merupakan sebuah aplikasi lowongan pekerjaan yang sudah didownload oleh lebih dari 10 juta masyarakat yang menyediakan beberapa jenis pekerjaan seperti akuntansi, sumber daya manusia, pemasaran, komunikasi, pelayanan, dan lainnya. Dengan banyaknya masyarakat yang mendownload aplikasi ini maka masyarakat pasti memberikan ulasan-ulasan mereka terhadap aplikasi ini. Di masa pandemi seperti ini, banyak orang yang mencari pekerjaan menggunakan aplikasi android dimana informasinya lebih cepat dan mudah untuk mencari lowongan pekerjaan, oleh karena itu aplikasi Jobstreet membantu masyarakat dalam mencari lowongan pekerjaan di perusahaan yang mereka inginkan. Ulasan komentar opini masyarakat ini bisa dijadikan peluang untuk menggali keterangan tentang evaluasi dan penilaian atas pelayanan aplikasi jobstreet yang telah berjalan menggunakan analisis sentimen. Tujuan dari penelitian ini adalah melakukan klasifikasi sentimen terhadap ulasan pada aplikasi Jobstreet dengan metode Naïve Bayes. Dalam penelitian ini opini akan dibagi kedalam dua golongan sebagai positif dan negatif, kemudian diklasifikasikan dengan menggunakan algoritma Naïve Bayes. Hasil pengujian yang didapat menggunakan data uji memiliki nilai akurasi sebesar 0,96; nilai precision sebesar 0,98; nilai recall sebesar 0,94.

Keywords

• analisis sentimen, jobstreet, naïve bayes, klasifikasi