ANALISIS KOMENTAR PENGGUNA APLIKASI THREADS PADA GOOGLE PLAY STORE MENGGUNAKAN ALGORITMA MULTIVARIATE BERNOULLI

Kemajuan teknologi media sosial semakin pesat, baik di Indonesia maupun di seluruh dunia. Threads, sebuah platform baru yang diluncurkan oleh Instagram, telah menjadi sangat populer di kalangan pengguna. Threads mempunyai fitur yang
menyerupai Twitter dan memicu beragam pandangan dari penggunanya. Oleh karena itu, analisis sentimen pada komentar pengguna aplikasi ini menjadi penting untuk memahami persepsi publik. Penelitian ini menggunakan metode Multivariate Bernoulli untuk menganalisis sentimen komentar pengguna Threads di Google Playstore. Tujuan penelitian adalah untuk mengukur akurasi, presisi, dan recall dari
metode tersebut, serta menentukan jumlah sentimen positif dan negatif. Hasil penelitian menunjukkan bahwa metode Multivariate Bernoulli memberikan performa yang sangat baik, dengan akurasi tertinggi mencapai 93,33% pada fold ke-10 langkah uji ke-8. Presisi tertinggi yang dicapai adalah 84,62%, sementara recall mencapai 100,00%. Penggunaan model yang paling akurat ini, analisis berhasil mengidentifikasi 38 data sebagai sentimen positif dan 22 data sebagai sentimen negatif. Temuan ini mengindikasikan bahwa metode Multivariate Bernoulli efektif untuk analisis sentimen pada platform media sosial seperti Threads, dengan tingkat akurasi yang tinggi dalam klasifikasi sentimen pengguna.