PENERAPAN DATA MINING BERDASARKAN REVIEW PENGGUNA APLIKASI TIX ID PADA GOOGLE PLAYSTORE DENGAN METODE NAÏVE BAYES BERBASIS SMOTE & PSO

Penilaian pada sebuah aplikasi di Google Playstore bertujuan untuk memberikan ulasan
tentang kelebihan dan kekurangan dalam penerimaan pengguna pada suatu aplikasi,
khususnya pada aplikasi TIX ID. Penelitian ini bertujuan untuk mengetahui gambaran umum
dan akurasi review pengguna aplikasi TIX ID serta perubahan signifikan akurasi apabila
menggunakan Naïve Bayes dengan penambahan Feature SMOTE dan PSO. Hasil penelitian
ini menunjukkan bahwa gambaran umum penerimaan pengguna pada variabel metode
pembayaran DANA masih “Ditolak” oleh para pengguna dengan nilai probabilitas
penerimaan yakni P(C) untuk P(Diterima) = 0,32 < P(Ditolak) = 0,68. Sedangkan pada
variabel kualitas aplikasi sudah “Diterima” oleh para pengguna nilai probabilitas penerimaan
yakni P(C) untuk P(Diterima) = 0,585 > P(Ditolak) = 0,415. Hasil pengujian dengan akurasi
tertinggi yakni pada variabel metode pembayaran DANA yaitu sebesar 93,68 % dan untuk
variabel kualitas aplikasi sebesar 96,13 % serta berdasarkan penelitian yang telah dilakukan
terjadinya perubahan signifikan apabila menambahkan Feature SMOTE dan PSO yakni
terjadinya peningkatan akurasi pada masing-masing variabel yaitu sebesar 14.94 % untuk
variabel metode pembayaran DANA pada tipe kelas bintang 1 - bintang 5 dan 7.95 % untuk
variabel kualitas aplikasi pada tipe kelas bintang 1 - bintang 5. Sedangkan pada tipe kelas
bintang 1 dan bintang 5 menghasilkan peningkatan akurasi sebesar 9.06 % untuk variabel
metode pembayaran dan 3.4 % untuk variabel kualitas aplikasi.
Kata Kunci: Penerimaan Pengguna, Data Mining, Naïve Bayes, Aplikasi TIX ID, Review
Pengguna.