Analisis Sentimen Keberhasilan Aplikasi Meet You Dalam Memprediksi Siklus Menstruasi Menggunakan Metode Naive Bayes

Novia Elma Hidayah; Nur Hidayah Setia Ningrum; Novita Rahmayuna; Nutriana Hidayati

doi:10.33365/jtk.v20i1.592

Novia Elma Hidayah Sistem Informasi, Universitas Semarang
Nur Hidayah Setia Ningrum Sistem Informasi, Universitas Semarang
Novita Rahmayuna Sistem Informasi, Universitas Bina Nusantara
Nutriana Hidayati Sistem Informasi, Universitas Semarang

DOI: https://doi.org/10.33365/jtk.v20i1.592

Keywords: Menstruasi, Meet You, Naïve Bayes, Analisis Sentimen, Prediksi

Abstract

Aplikasi pemantau siklus menstruasi semakin banyak diminati di zaman digitalisasi kesehatan reproduksi. Aplikasi MeetYou merupakan salah satu aplikasi yang sering digunakan untuk meramalkan siklus menstruasi. Namun, masih sedikit penelitian yang mengevaluasi efektivitas aplikasi itu berdasarkan perasaan pengguna. Penelitian ini bertujuan untuk mempelajari respon pengguna mengenai efektivitas aplikasi MeetYou dalam memperkirakan siklus menstruasi dengan memanfaatkan algoritma Naive Bayes. Data penelitian dikumpulkan melalui web scraping dari ulasan pengguna aplikasi MeetYou di Google Play Store yang diperoleh dari 26 April 2024 sampai 17 Mei 2025 sejumlah 1000 data. Metode penelitian mencakup langkah-langkah pengumpulan data, pemilihan, pra-pemrosesan (pembersihan, pengubahan huruf besar kecil, tokenisasi, pemfilteran), transformasi, penambangan data menggunakan algoritma Naive Bayes Multinomial, dengan penilaian memakai confusion matrix untuk menilai akurasi, presisi, dan recall. Algoritma Naive Bayes dipilih karena kesederhanaan, efisiensi, dan kemampuannya yang unggul dalam mengklasifikasikan teks pada set data yang besar. Hasil penelitian mengungkapkan bahwa algoritma Naive Bayes berhasil dalam menganalisis sentimen dari ulasan pengguna aplikasi MeetYou dengan persentase ketepatan 80.67%. Data riset dibagi menjadi 80% data pelatihan dan 20% data pengujian, sehingga dapat memberikan masukan penting bagi pengembang untuk menambah kualitas layanan prediksi siklus menstruasi di waktu yang akan datang

References

S. A. R. Rizaldi, S. Alam, and I. Kurniawan, “Analisis Sentimen Pengguna Aplikasi JMO (Jamsostek Mobile) Pada Google Play Store Menggunakan Metode Naive Bayes,” STORAGE J. Ilm. Tek. dan Ilmu Komput., vol. 2, no. 3, pp. 109–117, 2023, doi: 10.55123/storage.v2i3.2334.

N. A. Yudita, A. Yanis, and D. Iryani, “Hubungan antara Stres dengan Pola Siklus Menstruasi Mahasiswi Fakultas Kedokteran Universitas Andalas,” J. Kesehat. Andalas, vol. 6, no. 2, p. 299, 2017, doi: 10.25077/jka.v6i2.695.

F. Damayanti, A. Rahim, and N. Azmi Verdikha, “Analisis Sentimen Ulasan Pengguna Terhadap Aplikasi K24Klik Di Google Play Store Dengan Algoritma Naïve Bayes,” JATI (Jurnal Mhs. Tek. Inform., vol. 9, no. 2, pp. 3224–3230, 2025, doi: 10.36040/jati.v9i2.13298.

M. K. Insan, U. Hayati, and O. Nurdiawan, “Analisis Sentimen Aplikasi Brimo Pada Ulasan Pengguna Di,” J. Mhs. Tek. Inform., vol. 7, no. 1, pp. 478–483, 2023.

M. Z. Haq, C. S. Octiva, A. Ayuliana, U. W. Nuryanto, and D. Suryadi, “Algoritma Naïve Bayes untuk Mengidentifikasi Hoaks di Media Sosial,” J. Minfo Polgan, vol. 13, no. 1, pp. 1079–1084, 2024, doi: 10.33395/jmp.v13i1.13937.

R. Y. Hayuningtyas, “Penerapan Algoritma Naïve Bayes untuk Rekomendasi Pakaian Wanita,” J. Inform., vol. 6, no. 1, pp. 18–22, 2019, doi: 10.31294/ji.v6i1.4685.

M. F. El Firdaus, N. Nurfaizah, and S. Sarmini, “Analisis Sentimen Tokopedia Pada Ulasan di Google Playstore Menggunakan Algoritma Naïve Bayes Classifier dan K-Nearest Neighbor,” JURIKOM (Jurnal Ris. Komputer), vol. 9, no. 5, p. 1329, 2022, doi: 10.30865/jurikom.v9i5.4774.

T. Rizaldi and H. A. Putranto, “Perbandingan Metode Web Scraping Menggunakan CSS Selector dan Xpath Selector,” Teknika, vol. 6, no. 1, pp. 43–46, 2017, doi: 10.34148/teknika.v6i1.56.

H. Junianto, P. Arsi, B. A. Kusuma, and D. I. S. Saputra, “Evaluasi Aplikasi Raileo Melalui Analisis Sentimen Ulasan Playstore Dengan Metode Naive Bayes,” SINTECH (Science Inf. Technol. J., vol. 7, no. 1, pp. 27–40, 2024, doi: 10.31598/sintechjournal.v7i1.1505.

S. M. Salsabila, A. Alim Murtopo, and N. Fadhilah, “Analisis Sentimen Pelanggan Tokopedia Menggunakan Metode Naïve Bayes Classifier,” J. Minfo Polgan, vol. 11, no. 2, pp. 30–35, 2022, doi: 10.33395/jmp.v11i2.11640.

Gilbert, Syariful Alam, and M. Imam Sulistyo, “Analisis Sentimen Berdasarkan Ulasan Pengguna Aplikasi Mypertamina Pada Google Playstore Menggunakan Metode Naïve Bayes,” STORAGE J. Ilm. Tek. dan Ilmu Komput., vol. 2, no. 3, pp. 100–108, 2023, doi: 10.55123/storage.v2i3.2333.

K. Kevin, M. Enjeli, and A. Wijaya, “Analisis Sentimen Pengunaaan Aplikasi Kinemaster Menggunakan Metode Naive Bayes,” J. Ilm. Comput. Sci., vol. 2, no. 2, pp. 89–98, 2024, doi: 10.58602/jics.v2i2.24.

E. A. Putra, S. Alam, and I. Kurniawan, “Analisis Sentimen Pengguna MY JNE Menggunakan Algoritma Naïve Bayes,” J. Teknol. Inform. dan Komput., vol. 10, no. 2, pp. 650–666, 2024, doi: 10.37012/jtik.v10i2.2251.