ANALISIS SENTIMEN ULASAN PENGGUNA APLIKASI THREADS PADA GOOGLE PLAY STORE DENGAN MENGGUNAKAN ALGORITMA NAIVE BAYES

Gita Tiara Aftita; Raissa Amanda Putri

doi:10.31539/yn979w50

Authors

Gita Tiara Aftita Universitas Islam Negeri Sumatera Utara
Raissa Amanda Putri Universitas Islam Negeri Sumatera Utara

DOI:

https://doi.org/10.31539/yn979w50

Abstract

Ulasan pengguna pada Google Play Store dapat digunakan untuk mengetahui tanggapan pengguna terhadap aplikasi Threads. Penelitian ini bertujuan untuk menganalisis sentimen ulasan pengguna aplikasi Threads pada Google Play Store menggunakan algoritma Naive Bayes. Sebanyak 5.000 ulasan dikumpulkan menggunakan Google Play Scraper dan selanjutnya melalui tahap text preprocessing yang meliputi cleaning, case folding, normalisasi, tokenisasi, stopword removal, dan stemming. Setelah preprocessing, diperoleh 3.312 ulasan yang kemudian diberi label sentimen berdasarkan rating pengguna. Selanjutnya, dilakukan vektorisasi Term Frequency-Inverse Document Frequency (TF-IDF) dan dibagi menjadi data latih dan data uji dengan rasio 80:20. Ketidakseimbangan kelas pada data latih ditangani melalui oversampling sebelum proses pelatihan menggunakan algoritma Naive Bayes. Evaluasi model dilakukan menggunakan confusion matrix. Hasil pengujian menunjukkan bahwa model memperoleh accuracy sebesar 70%. Performa terbaik diperoleh pada sentimen positif dengan F1-score sebesar 0,83, sedangkan sentimen netral memiliki F1-score sebesar 0,24. Hasil tersebut menunjukkan bahwa Naive Bayes mampu mengenali pola sentimen positif dengan lebih baik, sedangkan sentimen netral masih menjadi kelas yang paling sulit dikenali meskipun oversampling telah diterapkan.

Kata Kunci: Analisis Sentimen, Threads, Google Play Store, TF-IDF, Naive Bayes

References

Amelia, E. E., & Yustiana, I. (2024). Analisis Sentimen Pada Ulasan Produk Uniqlo dengan Algoritma Naive Bayes. Jurnal Sains Komputer & Informatika (J-SAKTI, 8(1), 141–148.

Asosiasi Penyelenggara Jasa Internet Indonesia. (2026). Survei Internet APJII 2026. Asosiasi Penyelenggara Jasa Internet Indonesia (APJII). https://survei.apjii.or.id/

Badan Pusat Statistik. (2025). Statistik Telekomunikasi Indonesia 2024. Badan Pusat Statistik. https://www.bps.go.id/id/publication/2025/08/29/beaa2be400eda6ce6c636ef8/statistik-telekomunikasi-indonesia-2024.html

Cabot, J. H., & Ross, E. G. (2023). Evaluating prediction model performance. Surgery (United States), 174(3), 723–726. https://doi.org/10.1016/j.surg.2023.05.023

Fitriani, A. D., Sumawidjaja, R. N., Herlinawati, E., & Aziz, D. A. (2026). Pengaruh Kualitas Produk, Online Customer Review dan Online Customer Rating Terhadap Kepuasan Nasabah Dalam Menggunakan Aplikasi M Banking KB Star. ECo-Buss, 8(3), 2256–2271. https://doi.org/10.32877/eb.v8i3.3478

Fitriani, R. D., Yasin, H., & Tarno. (2021). Penanganan Klasifikasi Kelas Data Tidak Seimbang dengan Random Oversampling pada Naive Bayes. Gaussian, 10, 11–20. https://ejournal3.undip.ac.id/index.php/gaussian/

Google Play Store. (2026). Threads. Google Play. https://play.google.com/store/apps/details?id=com.instagram.barcelona&hl=id

Hakim, M. J., Arya, M., Nugroho, S., Delpiero, A., Dhiaulhaq, M. H., & Rizal, K. (2025). Analisa Review Netflix di Google Play Menggunakan Naïve Bayes. 7(3), 461–472.

Huwaida, S. F., Kusumawati, R., & Isnaini, B. (2024). Analisis Sentimen Komentar YouTube terhadap Pemindahan Ibu Kota Negara Menggunakan Metode Naïve Bayes. Jambura Journal of Informatics, 6(1), 26–39. https://doi.org/10.37905/jji.v6i1.24718

Lim, F., & Ayunda, A. T. (2023). Sentiment Analysis of Indonesian People Toward Threads Application on Twitter Using Naïve Baiyes. JUSIFO (Jurnal Sistem Informasi), 9(2), 55–64. https://jurnal.radenfatah.ac.id/index.php/jusifo/article/view/19965

Nurian, A., Ma’arif, M. S., Amalia, I. N., & Rozikin, C. (2024). Analisis Sentimen Pengguna Aplikasi Shopee Pada Situs Google Play Menggunakan Naive Bayes Classifier. Jurnal Informatika Dan Teknik Elektro Terapan, 12(1). https://doi.org/10.23960/jitet.v12i1.3631

Ramdan, M., Surya, A., & Hayati, U. (2024). Analisis Sentimen Ulasan Pengguna Ovo Menggunakan. JATI(Jurnal Mahasiswa Teknik Informatika), 8(3), 2780–2786.

Ramdani, A., Satria, A., Putri, A., Alia, H., & Zahra, A. (2026). Pemanfaatan Media Sosial Terhadap Partisipasi Kewargaan Digital Generasi Z Di Indonesia : Literature Review. 3(1), 1–9.

Rifa’I, A., Ardhani, R., Pratama, D., & Fatihanursari, F. (2024). Analisis Sentimen Terhadap Layanan Aplikasi Grab Indonesia Menggunakan Metode Naïve Bayes. JATI (Jurnal Mahasiswa Teknik Informatika), 8(1), 303–309. https://doi.org/10.36040/jati.v8i1.8425

Riskawati, R., Fatihanursari, F., Iin, I., & Rizki Rinaldi, A. (2024). Penerapan Metode Naïve Bayes Classifier Pada Analisis Sentimen Aplikasi Gopay. JATI (Jurnal Mahasiswa Teknik Informatika), 8(1), 346–353. https://doi.org/10.36040/jati.v8i1.8699

Yusup, A, H., Azizah, A., Reejeki, Endang, S., & Meliza, S. (2023). Literature Review: Peran Media Pembelajaran Berbasis Augmented Reality Dalam Media Sosial. JPI: Jurnal Pendidikan Indonesia, 2(5), 1–13. https://doi.org/10.59818/jpi.v3i5.575