Abstract:Abstract: Learning media as a supporting tool for the teaching and learning process. For its use, it is borrowed from the Academic Division and the study program. Often lost and not properly recorded are problems that are…
e often experienced. Inventory management allows proper recording of assets owned. The availability of well-managed goods ensures timely academic services. This research aims to design a multisensor-based inventory and lending system that can improve the efficiency, transparency, and competitiveness of the organization. the method used is prototype with Evaluation of the prototype interface using heuristic evaluation, system quality testing using ISO 25010. Evaluation results obtained that the Internet of Things-based inventory and lending application has been well designed and meets the heuristic criteria. system quality test results have met stakeholder expectations, especially in terms of innovation and competitive advantage and provide satisfaction to users.
Keywords: inventory and lending system; ISO 25010; internet of things
Abstrak: Media pembelajaran sebagai alat pendukung terjadinya proses belajar mengajar. Untuk penggunaannya meminjam pakai dari Bidang Akademik maupun program studi. Sering hilang dan tidak tercatat dengan baik menjadi permasalahan yang sering di alami. Pengelolaan inventaris memungkinkan pencatatan yang tepat terhadap aset yang dimiliki. Ketersediaan barang yang terkelola dengan baik memastikan pelayanan akademik yang tepat waktu. Penelitian ini bertujuan untuk merancang sistem inventaris dan peminjaman barang berbasis multisensor yang dapat meningkatkan efisiensi, transparansi, dan daya saing organisasi. metode yang digunakan adalah prototype dengan Evaluasi antarmuka prototype menggunakan evaluasi heuristic, pengujian kualitas sistem menggunakan ISO 25010. Hasil evaluasi Evaluasi didapat bahwa aplikasi inventaris dan peminjaman barang berbasis Internet of Things telah dirancang dengan baik dan memenuhi kriteria-kriteria heuristic. hasil uji kualitas sistem telah memenuhi harapan stakeholder, terutama dalam hal inovasi dan keunggulan kompetitif serta memberikan kepuasan kepada pengguna.
Kata kunci: sistem inventaris dan peminjman; ISO 25010; internet of things
Abstract:Abstract: The development of AI assistants such as Gemini and ChatGPT can significantly assist in daily human tasks. In the field of Sentiment Analysis, AI assistants can be utilized as an automated labeling alternative…
to provide positive, negative, or neutral sentiments within a dataset. This research aims to enhance the performance of AI assistants in automated labeling processes by employing the Feature Selection algorithm, specifically Forward Selection. The methodology involves utilizing the Naïve Bayes and K-NN algorithms, and subsequently improving accuracy through the Feature Selection algorithm. The evaluation is conducted using K-Fold Cross Validation. Research findings indicate an improvement in the accuracy of the best model, which is ChatGPT, when using the Naïve Bayes algorithm and Shuffled Sampling technique. The initial accuracy of 79.09% increased to 87.18% after Feature Selection was applied. This demonstrates the effectiveness of Feature Selection, particularly Forward Selection, in enhancing the accuracy performance of the model.
Keywords: ai; assistant; chat gpt; feature selection; gemini.
Abstrak: Pekembangan Asisten AI seperti Gemini dan Chat GPT dapat membantu pekerjaan manusia sehari-hari. Dalam bidang Analisis Sentimen, Asisten AI dapat digunakan sebagai alternatif pelabelan otomatis untuk memberikan sentimen positif, negatif atau netral dalam suatu dataset. Penlitian ini bertujuan untuk meningkatkan performa yang dihasilkan oleh Asisten AI dalam proses pelabelan otomatis menggunakan Algortima Feature Selection yaitu Forward Selection. Metode yang digunakan adalah dengan menggunakan Algoritma Naïve Bayes dan K-NN kemudian hasil akurasi akan ditingkatkan menggunkan Algoritma Feature Selection. Evaluasi yang digunakan adalah K-Fold Cross Validation. Hasil penelitian menunjukkan peningkatan akurasi model terbaik berada pada Chat GPT dengan menggunakan Algoritma Naïve Bayes dan Teknik Shuffled Sampling, dari nilai akurasi awal sebesar 79.09%, setelah ditingkatkan menggunakan Feature Selection, maka nilai akurasinya meningkat menjadi 87.18%. Hal ini membuktikan peran Feature Selection, dimana yang digunakan adalah Forward Selection dalam meningkatkan akurasi ternyata memang efektif dalam meningkatkan performa akurasi model.
Kata kunci: ai; assisten; chat gpt; feature selection; gemini
Abstract:Abstract: This research aims to build a recommendation system that can help parents determine the best Pendidikan Anak Usia Dini (PAUD) using the ELECTRE (Elimination and Choice Translating Reality) method. The electre method…
ethod was chosen because of its ability to handle Multi-Criteria Decision Making (MCDM) problems, which allows evaluating alternatives based on various relevant criteria. This system is designed to identify and assess PAUD based on a number of important criteria, such as facilities, location, teacher-student ratio, curriculum, accreditation and reputation. Each criterion is given a weight according to its level of importance, which is determined based on parental preferences and applicable educational standards. Data is collected from various sources and processed using artificial intelligence techniques to ensure accuracy and relevance. The electre method is then used to evaluate and compare between PAUD. The research results show that the recommendation system developed is able to provide accurate and relevant PAUD recommendations, as well as increasing user satisfaction in the PAUD selection process. This research makes a significant contribution to the field of decision support systems and education, by showing the practical application of the electre method in determining the best PAUD. It is hoped that the results of this research can inspire the development of similar recommendation systems in other educational fields, as well as help in improving the quality of early childhood education through the use of advanced technology.
Keywords: artificial intelligence; electre method; multi-criteria decision making (mcdm); paud.
Abstrak: Penelitian ini bertujuan untuk membangun sistem rekomendasi yang dapat membantu orang tua dalam menentukan Pendidikan Anak Usia Dini (PAUD) terbaik dengan menggunakan metode ELECTRE (Elimination and Choice Translating Reality). Metode electre dipilih karena kemampuannya dalam menangani masalah Multi-Criteria Decision Making (MCDM), yang memungkinkan evaluasi alternatif berdasarkan berbagai kriteria yang relevan. Sistem ini dirancang untuk mengidentifikasi dan menilai PAUD berdasarkan sejumlah kriteria penting, seperti fasilitas, lokasi, rasio guru-murid, kurikulum, akreditasi dan reputasi. Setiap kriteria diberikan bobot sesuai dengan tingkat kepentingannya yang ditentukan berdasarkan preferensi orang tua dan standar pendidikan yang berlaku. Data dikumpulkan dari berbagai sumber dan diproses menggunakan teknik kecerdasan buatan untuk memastikan akurasi dan relevansi. Metode electre kemudian digunakan untuk melakukan evaluasi dan perbandingan antar PAUD. Hasil penelitian menunjukkan bahwa sistem rekomendasi yang dikembangkan mampu memberikan rekomendasi PAUD yang akurat dan relevan, serta meningkatkan kepuasan pengguna dalam proses pemilihan PAUD. Penelitian ini memberikan kontribusi signifikan pada bidang sistem pendukung keputusan dan pendidikan, dengan menunjukkan aplikasi praktis dari metode electre dalam penentuan PAUD terbaik. Diharapkan, hasil penelitian ini dapat menginspirasi pengembangan sistem rekomendasi serupa di bidang pendidikan lainnya, serta membantu dalam meningkatkan kualitas pendidikan anak usia dini melalui pemanfaatan teknologi canggih.
Kata kunci: kecerdasan buatan; metode electre; multi-criteria decision making (mcdm); paud.
Abstract:Abstract: Data on stunting cases among toddlers in Datuk Bandar Timur sub-district, Tanjung Balai city Not yet processed in a way computerized use digital map , so that the monitoring process in-depth investigation of the…
e distribution and patterns of stunting in a area Not yet presented with Good . This matter Of course impact on cadre Public health center Semula Jadi For monitor number nutrition bad And spread prevalence of stunting in Datuk Bandar Timur sub-district, Tanjung Balai city . For That need development A system internal data management form chart nor map that can be give description spread nutrition bad in the region Mayor. Planning And development system information This done with use method data collection and interview direct to the UPTD Community Health Center Semula Jadi . Objective it was built this webgis can assist in identifying areas that need nutritional intervention, mapping the prevalence of stunting and malnutrition, as well as monitoring nutrition programs and optimizing resource allocation. Results from GIS can plays an important role in supporting efforts to prevent and overcome stunting problems by providing tools effective software for collecting, analyzing and visualizing nutritional data spatially. The use of web GIS can also provide information on stunting locations from UPTD Semula Jadi Health Center data.
Keywords : geographic information system; location mapping system; stunting.
Abstrak: Data kasus stunting pada balita di kecamatan datuk bandar timur kota tanjung balai belum diproses secara terkomputerisasi menggunakan peta digital, sehingga proses pemantauan penyelidikan mendalam tentang sebaran dan pola stunting disuatu daerah belum tersajikan dengan baik. Hal ini tentu berdampak pada kader puskesmas Semula Jadi untuk memantau angka gizi buruk dan penyebaran prevalensi stunting di kecamatan datuk bandar timur kota tanjung balai. untuk itu perlu pembangunan sebuah sistem pengelolaan data dalam bentuk grafik maupun peta yang dapat memberikan gambaran penyebaran gizi buruk diwilayah Datuk Bandar. Perancangan dan pembangunan sistem informasi ini dilakukan dengan menggunakan metode pengambilan data dan wawancara langsung ke UPTD Puskesmas Semula Jadi. Tujuan dibangunnya webgis ini dapat membantu dalam identifikasi daerah yang membutuhkan intervensi gizi, pemetaan prevalensi stunting dan gizi buruk, serta memantau program-program gizi dan optimalisasi alokasi sumber daya. Hasil dari SIG dapat berperan penting dalam mendukung upaya pencegahan dan penanggulangan masalah stunting dengan menyediakan alat software yang efektif untuk pengumpulan, analisis, dan visualisasi data gizi secara spasial. Kegunaan webgis juga dapat memberikan informasi mengenai lokasi stunting dari data UPTD Puskesmas Semula Jadi.
Kata kunci: sistem informasi geografis; sistem pemetaan lokasi; stunting
Abstract:Abstract: Lung cancer is most deadly cancers in the world. Identification and classification of the causes of understanding lung cancer is essential for developing more effective prevention and treatment strategies. The…
issue is that a lot of individuals are unaware about the characteristics and causes of lung cancer. The purpose of this study is to apply the K-Nearest Neighbor (K-NN) algorithm in the classification of the causes of lung cancer and provide education to the public must be aware of the traits of lung cancer patients and, to stay away from the causes of lung cancer. The dataset used consists of 309 samples with 16 relevant attributes. The K-NN algorithm was trained and tested to assess its ability to classify the factors that cause lung cancer. The results showed an accuracy of 90.32%, with a precision for the "YES" class of 96% and the "NO" class of 67%. The recall value for the "YES" class was 92% and for the "NO" class was 80%. The implementation of this algorithm gives good results in classification and can help in early detection and prevention of lung cancer which can be used in the development of more effective prevention and early diagnosis strategies.
Keywords: lung cancer; k-nearest neighbor; classification; machine learning
Abstrak: Kanker paru-paru tergolong jenis penyakit kanker yang memperoleh angka kematian paling tinggi di dunia. Identifikasi dan klasifikasi penyebab kanker paru-paru sangat penting untuk pengembangan strategi pencegahan dan pengobatan yang lebih efektif. Masalah yang terjadi adalah banyak orang yang belum mengetahui tentang ciri-ciri dan penyebab-penyebab dari kangker paru tersebut. Tujuan penelitian ini adalah mengimplementasikan algoritma K-Nearest Neighbor (K-NN) dalam klasifikasi penyebab kanker paru-paru serta memberikan edukasi kepada masyarakat banyak agar mengetahui ciri-ciri orang yang mengidap kangker paru-paru dan tentunya untuk menghindari penyebab-penyebab dari kangker paru-paru tersebut. Dataset yang digunakan terdiri dari 309 sampel dengan 16 atribut yang relevan. Algoritma K-NN kemudian dilatih dan diuji untuk menilai kemampuannya dalam mengklasifikasikan faktor-faktor penyebab kanker paru-paru. Hasil penelitian menunjukkan akurasi sebesar 90.32%, dengan skor precision untuk kelas "YES" sebesar 96% dan kelas "NO" sebesar 67%. Nilai recall untuk kelas "YES" adalah 92% dan untuk kelas "NO" sebesar 80%. Implementasi algoritma ini memberikan hasil yang baik dalam klasifikasi dan dapat membantu dalam deteksi dini serta pencegahan kanker paru-paru yang dapat digunakan dalam pengembangan strategi pencegahan dan diagnosis dini yang lebih efektif.
Kata kunci: kanker paru-paru; k-nearest neighbor; klasifikasi; machine learning
Abstract:Abstract: In the current era of very fast technological development, customer churn is a serious challenge, especially in the competitive telecommunications industry. Churn refers to customers who stop using a service or…
move to another provider, and can be categorized into three types: Active Churn, Passive Churn, and Rotational Churn. Rotational Churn, which is difficult to predict be- cause the reasons for stopping are unclear, is the main focus of this research. This research aims to group Rotational Churn customers using a Data-Centric AI approach. This approach emphasizes improving data quality through Confident Learning and Synthetic Data before being applied to the K-Means clustering algorithm. The data used in this research is customer churn data from one telecommunications company during 2023. The research results show that customer grouping using the K-Means algorithm can provide deep insight into the characteristics of customer churn. The application of Data-Centric AI is proven to be able to increase the accuracy of clustering models, which ultimately helps compa- nies optimize programs and services to minimize churn and retain customers.
Keywords: data-centric AI; clustering; K-means
Abstrak: Dalam era perkembangan teknologi yang sangat pesat saat ini, churn pelanggan menjadi tantangan serius, terutama dalam industri telekomunikasi yang sangat kompetitif. Churn mengacu pada pelanggan yang berhenti menggunakan layanan atau beralih ke penyedia lain, dan dapat dikategorikan menjadi tiga jenis: Churn Aktif, Churn Pasif, dan Churn Rotasional. Churn Rotasional, yang sulit diprediksi karena alasan penghentian layanan tidak jelas, menjadi fokus utama penelitian ini. Penelitian ini bertujuan untuk mengelompokkan pelanggan Churn Rotasional menggunakan pendekatan Data-Centric AI. Pendekatan ini menekankan pada peningkatan kualitas data melalui Confident Learning dan Synthetic Data sebelum diterapkan ke algoritma K-Means clustering. Data yang digunakan dalam penelitian ini adalah data churn pelanggan dari satu perusahaan telekomunikasi selama tahun 2023. Hasil penelitian menunjukkan bahwa pengelompokan pelanggan menggunakan algoritma K-Means dapat memberikan wawasan mendalam tentang karakteristik churn pelanggan. Penerapan Data-Centric AI terbukti mampu meningkatkan akurasi model klastering, yang pada akhirnya membantu perusahaan mengoptimalkan program dan layanan untuk meminimalkan churn serta mempertahankan pelanggan.
Kata kunci: data-Centric AI; klasterisasi; K-means
Abstract:Abstract: "Tax Me" is an application engaged in tax consulting services that is run through a mobile platform. The problems that are often faced by the public, especially taxpayers, are difficulties in choosing reliable…
and trusted tax consultants because many tax consultants embezzle money and slow down the tax reporting process, as well as the lack of knowledge of taxpayers about all tax regulations, a complicated and frequently changing tax system, and also there are still negative public assumptions about taxes such as corruption in taxes that have been paid by taxpayers. The "Tax Me" application was developed using the System Development Life Cycle (SDLC) system development methodology. This application was developed as a forum for tax consulting services in collaboration with the Directorate General of Taxes (DGT) institution which is able to provide transparent and reliable tax consulting services. "Tax Me" is expected to be able to provide education to taxpayers, overcome taxpayers' concerns about the tax calculation and reporting process as well as in choosing a tax consultant who can be trusted. In addition, several features of the "Tax Me" application such as: NPWP, Tax Calculation, Tax Consultation, Report & Check Annual Tax Return, E-Billing & Pay Tax, Tax Reminder and Tax Article.
Keywords: directorate general of taxes (DJP); tax; tax me; taxpayer
Abstrak: “Tax Me†adalah aplikasi yang bergerak pada bidang pelayanan konsultasi pajak yang dijalankan melalui platform mobile. Masalah yang sering dihadapi oleh masyarakat khususnya Wajib Pajak adalah kesulitan dalam memilih konsultan pajak yang dapat diandalkan dan dipercaya karena banyak konsultan pajak yang menggelapkan uang dan memperlambat proses pelaporan pajak, serta kurangnya pengetahuan Wajib Pajak mengenai segala peraturan perpajakan, sistem perpajakan yang rumit dan sering berubah, dan juga masih ada anggapan negatif masyarakat tentang pajak seperti korupsi atas pajak yang telah dibayarkan oleh Wajib Pajak. Aplikasi “Tax Me†dikembangkan dengan menggunakan metodologi pengembangan sistem System Development Life Cycle (SDLC). Aplikasi ini dikembangkan sebagai wadah layanan konsultasi perpajakan yang bekerja sama dengan lembaga Direktorat Jenderal Pajak (DJP) yang mampu memberikan layanan konsultasi perpajakan yang transparan dan terpercaya. “Tax Me†diharapkan mampu memberikan edukasi kepada Wajib Pajak, mengatasi kekhawatiran Wajib Pajak terhadap proses perhitungan dan pelaporan pajak juga dalam memilih konsultan pajak yang dapat di percaya. Disamping itu, beberapa fitur dari aplikasi “Tax Me†seperti: NPWP, Hitung Pajak, Konsultasi Pajak, Lapor & Periksa SPT Tahunan, E-Billing & Bayar Pajak, Pengingat Pajak dan Artikel Pajak.
Kata kunci: direktorat jenderal pajak (DJP); pajak; tax me; wajib pajak
Abstract:Abstract: The widespread use of information and communication technology (ICT) has enhanced effectiveness and quality in management, research, and education at educational institutions. In this digital age, secondary schools…
ools are required to improve operational efficiency and educational strategies through the use of information technology. Therefore, the implementation of an enterprise architecture (EA) framework is crucial to ensure a strategic alignment between educational goals and technology. However, before implementing the framework, schools must evaluate various factors that influence the suitability and effectiveness of EA, including current technology needs, staff competencies, existing infrastructure conditions, and other factors. This study gathers and analyzes data from related studies, and the results indicate the importance of understanding EA principles to optimize academic and administrative processes. By considering variables in the selection of the EA framework, evaluating school readiness, and identifying existing challenges, this research aims to assist secondary schools in effectively implementing EA. The expected outcome of this research provides theoretical support for the adoption of EA, thus facilitating more efficient strategic and operational planning in secondary schools.
Keywords: enterprise architecture; framework; information and communication technology; secondary school.
Abstrak: Penggunaan teknologi informasi dan komunikasi (TIK) secara luas telah meningkatkan efektivitas dan kualitas dalam manajemen, penelitian, dan pendidikan di institusi pendidikan. Di era digital ini, sekolah menengah dituntut untuk meningkatkan efisiensi operasional dan strategi pendidikan melalui pemanfaatan teknologi informasi. Oleh karena itu, penerapan framework arsitektur enterprise (EA) menjadi penting untuk memastikan aliansi strategis antara tujuan pendidikan dan teknologi. Namun, sebelum penerapan framework dilakukan, sekolah harus mengevaluasi berbagai faktor yang mempengaruhi kesesuaian dan efektivitas EA, termasuk kebutuhan teknologi terkini, kompetensi staf, kondisi infrastruktur yang ada, dan faktor lainnya. Penelitian ini mengumpulkan dan menganalisis data dari studi terkait, hasilnya menunjukkan bahwa pentingnya pemahaman tentang prinsip-prinsip EA untuk mengoptimalkan proses akademik dan administratif. Dengan mempertimbangkan variabel-variabel dalam pemilihan framework EA, evaluasi kesiapan sekolah, dan identifikasi tantangan yang ada, penelitian ini bertujuan untuk membantu sekolah menengah dalam mengimplementasikan EA secara efektif. Diharapkan hasil dari penelitian ini memberikan kontribusi teoretis yang mendukung pengadopsian EA, sehingga memfasilitasi perencanaan strategis dan operasional yang lebih efisien di sekolah menengah.
Kata kunci:arsitektur enterprise; framework; sekolah menengah; teknologi informasi dan komunikasi.
Abstract:Abstract: This research aims to design a system that can assist the final assignment development process by focusing on resolving frequently encountered obstacles, such as clarity of research title status, guidance process,…
ss, and research schedule. The development method used is the Scrum method approach with a small scale and team. During the development process, an analysis of each sprint is carried out from preparation to the development process. The results of development using the Scrum method show that each feature was completed within 8 hours per day, with each sprint completed in a week. The total time required to complete all sprints designed on the BITA Information System is 128 hours. The application of the Scrum method provides results that enable rapid identification of changes during the development process, as well as optimizing the process of submitting and validating titles, determining supervisors, evaluating guidance, and scheduling exams. Thus, this research provides an effective solution in increasing the efficiency and effectiveness of the final assignment coaching process for students in completing their studies.
Keywords: information system; optimal efficiency; scrum method; SI BITA; thesis guidance.
Abstrak: Penelitian ini bertujuan untuk merancang sistem yang dapat membantu proses pembinaan tugas akhir dengan fokus pada penyelesaian kendala yang sering dihadapi, seperti kejelasan status judul penelitian, proses bimbingan, dan jadwal penelitian. Metode pengembangan yang digunakan adalah pendekatan metode Scrum dengan skala dan tim kecil. Selama proses pengembangan, dilakukan analisis terhadap setiap sprint yang dihasilkan dari persiapan hingga proses pengembangan. Hasil pengembangan menggunakan metode Scrum menunjukkan bahwa setiap fitur diselesaikan dalam jangka waktu 8 jam per hari, dengan setiap sprint selesai dalam seminggu. Total waktu yang dibutuhkan untuk menyelesaikan semua sprint yang dirancang pada Sistem Informasi BITA adalah 128 jam. Penerapan metode Scrum memberikan hasil yang memungkinkan identifikasi cepat terhadap perubahan selama proses pengembangan, serta mengoptimalkan proses pengajuan dan validasi judul, penentuan pembimbing, evaluasi bimbingan, dan penjadwalan ujian. Dengan demikian, penelitian ini menyediakan solusi yang efektif dalam meningkatkan efisiensi dan efektivitas proses pembinaan tugas akhir bagi mahasiswa dalam menyelesaikan studi mereka.
Kata kunci: sistem informasi; efisiensi optimal; metode scrum; SI BITA; bimbingan skripsi
Abstract:Abstract: Today, many users use online platforms rather than offline platforms for ticket bookings, involving a wide range of services such as flights, hotels, trains, buses, and entertainment. PegiPegi.com, as one of the…
e fastest growing online travel agencies in Indonesia, demonstrates success by understanding the value of technology and maintaining strong partnerships. Users of this platform often provide reviews, viewing user reviews can be done manually but this will have a less effective impact, so it needs to be done automatically with sentiment analysis. This research the Naïve Bayes method in sentiment analysis of PegiPegi.com reviews, with a focus on understanding customer satisfaction and service improvement. By combining these approaches, this research contributes to a deeper understanding of user responses to OTA services and presents the evaluation results of the Multinomial Naive Bayes classification model with an accuracy rate of 89.5%. The high precision in the Negative class demonstrates the model's ability to identify negative reviews. However, there are challenges in classifying the Neutral class, indicating the potential for further improvement. Nevertheless, the F1 score of 0.522 reflects a good balance between overall precision, recall so it can be concluded the naïve bayes algorithm is successful for performing sentiment analysis.
Keywords: Sentiment analysis; naïve bayes algorithm; pegipegi.com; playstore
Abstract: Saat ini banyak pengguna platform online dibandingkan offline untuk pemesanan tiket, yang melibatkan berbagai layanan seperti penerbangan, hotel, kereta api, bus, dan hiburan. PegiPegi.com, sebagai salah satu agen perjalanan online yang berkembang pesat di Indonesia, menunjukkan keberhasilan dengan memahami nilai teknologi dan mempertahankan kemitraan yang kuat. Pengguna platform ini sering memberikan ulasan, melihat ulasan pengguna bisa saja dilakukan secara manual tetapi hal ini akan memberikan dampak yang kurang efektif, sehingga perlu dilakukan secara otomatis dengan analisis sentiment. Penelitian ini bertujuan untuk menerapkan metode klasifikasi Naïve Bayes dalam analisis sentimen ulasan PegiPegi.com, dengan fokus pada pemahaman kepuasan pelanggan dan peningkatan layanan. Dengan menggabungkan pendekatan ini, penelitian ini berkontribusi pada pemahaman yang lebih dalam tentang tanggapan pengguna terhadap layanan OTA dan menyajikan hasil evaluasi model klasifikasi Multinomial Naive Bayes dengan tingkat akurasi 89,5%. Presisi tinggi di kelas Negatif menunjukkan kemampuan model untuk mengidentifikasi ulasan negatif. Namun, ada tantangan dalam mengklasifikasikan kelas Netral, menunjukkan potensi untuk perbaikan lebih lanjut. Namun demikian, skor F1 0,522 mencerminkan keseimbangan yang baik antara presisi keseluruhan dan daya ingat sehingga dapat disimpulkan algoritma naïve bayes berhasil untuk melakukan analisis sentimen.
Keywords: Analisis sentimen; naïve bayes; pegipegi.com; playstore