Sentimen Analisis Pada Aplikasi E-Branch Bca Menggunakan Metode Naïve Bayes

Abstract

Aplikasi eBranch BCA adalah layanan perbankan digital yang disediakan oleh pihak Bank Central Asia (BCA), dengan lebih dari 1 juta unduhan dari Google Play Store, aplikasi ini menawarkan layanan perbankan digital. Meski populer, pertumbuhan ini menimbulkan anomali dalam ulasan pengguna yang tidak dapat dijadikan panduan bagi pengembangan aplikasi untuk mengembangkan aplikasi yang sesuai dengan keinginan pengguna. Identifikasi masalah melibatkan evaluasi tingkat akurasi metode Naïve Bayes dalam sentimen analisis dan pemahaman terhadap ulasan yang tidak konsisten. Tujuan penelitian adalah menganalisis sentimen pengguna dan mengklasifikasikan ulasan menggunakan metode Naïve Bayes. Penelitian melibatkan pengumpulan data, pra-pemrosesan, dan pengujian model. Hasil menunjukkan bahwa skenario 80% Data Training 20% Data Testing memberikan keseimbangan terbaik dan model dapat mengklasifikasikan sentimen dengan baik. Berdasarkan analisis confusion matrix, mayoritas nasabah mengekspresikan sentimen positif terhadap eBranch BCA, dengan sedikit ulasan netral dan kritik terhadap kemudahan penggunaan. Kesimpulan menunjukkan keberhasilan model Naïve Bayes dalam mengklasifikasikan sentimen, memberikan wawasan berharga untuk pengembangan aplikasi.