ANALISIS SENTIMEN ULASAN APLIKASI RUANGGURU-MENGGUNAKAN TF-IDF, PCA, DAN GAUSSIAN NAÏVE BAYES

Penelitian ini bertujuan untuk menganalisis sentimen pengguna aplikasi Ruang-guru berdasarkan ulasan pada Google Play Store dengan klasifikasi sentimen positif, negatif, dan netral. Data penelitian terdiri dari 5.000 ulasan yang setelah proses filtering dan preprocessing menghasilkan 4.958 data akhir. Penelitian menggunakan metode Gaussian Naïve Bayes dengan pembobotan TF-IDF dan reduksi dimensi menggunakan Principal Component Analysis (PCA), serta pe-nanganan ketidakseimbangan data menggunakan SMOTE. Evaluasi model dil-akukan menggunakan 10-fold cross validation. Hasil penelitian menunjukkan bahwa kombinasi TF-IDF dan PCA mampu memberikan performa klasifikasi yang cukup baik dengan accuracy sebesar 78,05%, precision 84,01%, recall 78,05%, dan F1-score 80,13%. Penelitian ini diharapkan dapat memberikan gambaran mengenai persepsi pengguna terhadap aplikasi Ruangguru serta men-jadi referensi dalam pengembangan penelitian analisis sentimen.