Analisis Review Pengguna Google Meet dan Zoom Cloud Meeting Menggunakan Algoritma Naïve Bayes

Abstract

Saat ini seluruh dunia sedang menghadapi wabah penyakit menular yaitu virus Covid 19. Pembatasan sosial atau menjaga jarak adalah serangkaian tindakan pengendalian infeksi nonfarmasi yang dimaksudkan untuk menghentikan atau memperlambat penyebaran penyakit menular tersebut. Sehingga seluruh masyarakat diharapkan untuk beraktifitas dirumah untuk menghentikan penyebaran virus Covid 19. Agar tetap bisa menjalankan aktifitas dirumah diperlukan virtual meet untuk berkomunikasi sesama team atau rekan kerja. Saat ini virtual meet telah banyak dipakai. Penilaian Sebuah Aplikasi di Playstore memiliki tujuan untuk memberikan ulasan tentang kelebihan dan kekurangan dalam penggunaan aplikasi khsusunya virtual video conference. Untuk mengetahui sejauh mana analisa review pengguna aplikasi Google Meet dan Zoom Cloud Meeting berdasarkan pemberian jumlah bintang dengan menggunakan teknik klasifikasi yaitu perbandingan Algoritma Naïve Bayes dengan feature optimasi SMOTE Upsampling dan PSO. Penggunaan feature selection synthetic minority over-sampling technique (SMOTE) dan feature optimasi Particle swarm optimization (PSO) pada algoritma klasifikasi terbukti sangat berpengaruh untuk meningkatkan akurasi pada algoritma Naïve Bayes untuk pengolahan data review pengguna Google Meet dan Zoom Cloud Meeting pada google play berdasarkan perolehan skor bintang. Hasil pengujian mendapatkan hasil akurasi sebesar 85,76 % yang ditambah dengan Feature Smote dan PSO untuk review Zoom Cloud Meeting, sedangkan untuk pengguna Google Meet yang ditambah dengan Feature Smote dan PSO­ hanya mampu mendapat tingkat akurasi sebesar 79,33 %.