Abstract :
ABSTRAK
Munculnya Corona Virus Disease 2019 (Covid-19) membuat Pemerintah
Indonesia meluncurkan Aplikasi bernama Peduli Lindungi. Aplikasi tersebut
digunakan sebagai 3T (Testing, Tracing, Treatment) dalam upaya pengendalian
Pandemic Covid-19. Respons atau tanggapan masyarakat terhadap Aplikasi Peduli
Lindungi salah satunya dituangkan pada kolom ulasan di Google Play Store sebagai
tempat untuk mengunduh aplikasi bagi para pengguna Android. Untuk mengetahui
sentimen atau tanggapan masyarakat perlu dilakukan sentiment analysis dengan
Machine Learning. Pada penelitian ini dilakukan analisis sentimen terhadap review
aplikasi Peduli Lindungi berdasarkan ulasan yang ada pada Google Play Store.
Penelitian dilakukan menggunakan Algoritma Naïve Bayes Classifier untuk
memberikan hasil klasifikasi sentimen dan menggunakan Teknik Sythetic Minority
Oversampling Technique (SMOTE) untuk mengoptimalkan data yang tidak seimbang.
Hasil penelitian menggunakan Algoritma Naïve Bayes Classifier tanpa teknik SMOTE
menghasilkan Accuracy sebesar 85% dengan rata-rata Precission sebesar 77%, Recall
sebesar 84% dan F1-Score sebesar 72%. Sedangkan hasil evaluasi menggunakan
algoritma Naive bayes Classifier dengan Teknik SMOTE menghasilkan Accuracy
sebesar 82% dengan rata-rata Precission sebesar 72%, Recall sebesar 75% dan F1-
Score sebesar 74%. Penerapan Teknik SMOTE pada penelitian ini mengalami
penurunan Accuracy sebesar 0.023 % sehingga dari hasil evaluasi yang telah dilakukan
dapat ditarik kesimpulan bahwa Teknik SMOTE dapat mengatasi permasalahan dataset
tidak seimbang dan penerapannya dapat berpengaruh terhadap nilai Accuracy,
Precission, Recall, dan F1-Score dalam suatu Algoritma. Didapatkan sentimen aplikasi
Peduli Lindungi berdasarkan ulasan pada Google Play Store berkategori Most relevant
adalah cenderung Negatif.
Kata Kunci: Covid 19, Google Play Store, Naïve Bayes Classifier, Peduli Lindungi,
Sentiment Analysis, SMOTE.