PERBANDINGAN KINERJA ALGORITMA NAÏVE BAYES DAN K-NN DALAM ANALISIS SENTIMEN ULASAN APLIKASI SIP DISDUKCAPIL JEMBER

Abstract

Sistem Informasi Pelayanan atau yang disingkat SIP Disdukcapil Kabupaten Jember merupakan sistem layanan pengurusan administrasi kependudukan secara daring. Pada aplikasi tersebut pengguna dapat memberikan ulasan atas layanan yang didapatkan berupa teks ulasan dan rating dengan skala nilai 0-5 yang dipresentasikan dalam bentuk bintang. Dalam mengkaji ulasan pengguna aplikasi SIP tersebut, teknik Analisis Sentimen dapat diterapkan untuk hasil yang efisien. Tujuan penelitian ini membandingkan dua algoritma klasifikasi, yaitu Naïve Bayes dan K-Nearest Neighbor (K-NN), dalam menganalisis sentimen ulasan layanan SIP Disdukcapil Jember. Perbandingan ini dilakukan guna mendapatkan hasil pemodelan klasifikasi yang terbaik. Dataset penelitian berupa ulasan pengguna periode Januari-Desember pada tahun 2024. Teknik evaluasi kinerja model dilakukan menggunakan Classification Report, Confusion Matrix, Matthews Correlation Coefficient (MCC), serta ROC-AUC. Perbandingan ini diharapkan mampu menunjukkan algoritma yang lebih optimal dalam mengklasifikasikan sentimen positif dan negatif pada ulasan layanan daring SIP Disdukcapil Kabupaten Jember, sehingga dapat mendukung pengambilan keputusan dan peningkatan kualitas pelayanan publik.