Perbandingan Naïve Bayes dan KNN dalam menganalisis sentimen pengguna terhadap UI/UX pada aplikasi IKD

Abstrak

Ditjen Dukcapil Kemendagri membuat aplikasi Identitas Kependudukan Digital (IKD) dalam rangka meningkatkan pelayanan administrasi kependudukan dan meningkatkan kepuasan pengguna. Namun, aplikasi  ini memiliki kelebihan dan kekurangan, sehingga menimbulkan reaksi yang beragam dari pengguna. Untuk menganalisis sentimen pengguna terhadap user interface dan user experience aplikasi tersebut digunakan teknik Naïve Bayes dan KNN. Penelitian ini melibatkan 52 responden, dan hasilnya menunjukkan bahwa algoritme Naïve Bayes memiliki tingkat akurasi yang lebih tinggi dibandingkan dengan algoritme KNN. Prediksi sentimen untuk user interface menghasilkan 38 respon positif, 12 respon netral, dan 2 respon negatif, sedangkan untuk user experience mendapatkan 41 respon positif, 8 respon netral, dan 3 respon negatif. Tingkat akurasi algoritme Naïve Bayes untuk user interface adalah 94,23 persen dan user experience adalah 90,38 persen. Di sisi lain, algoritme KNN memiliki tingkat akurasi 71,15 persen untuk user interface dan 88,46 persen untuk user experience. Secara keseluruhan, penelitian ini menunjukkan bahwa metode Naïve Bayes mengungguli metode KNN dalam hal akurasi untuk antarmuka pengguna dan pengalaman pengguna.