Dalam era digital yang terus berkembang, platform streaming musik seperti Spotify menjadi semakin populer. Jutaan orang di seluruh dunia menggunakan Spotify untuk menikmati lagu-lagu favorit mereka. Namun, bagaimana Spotify memastikan layanan mereka tetap memuaskan pengguna? Jawabannya ada pada analisis ulasan pengguna di Google Play Store menggunakan algoritma cerdas yaitu Naïve Bayes. Penelitian yang telah dilakukan memanfaatkan algoritma Naïve Bayes untuk menganalisis ulasan pengguna ini dengan tujuan meningkatkan layanan Spotify.
Mengungkap Sentimen Pengguna dengan Algoritma Naïve Bayes
Penelitian ini memanfaatkan algoritma Multinomial Naïve Bayes untuk menganalisis ulasan pengguna Spotify. Algoritma ini mampu mengklasifikasikan teks ulasan menjadi sentimen positif dan negatif. Dengan teknik web scraping, peneliti mengumpulkan 1000 ulasan dari Google Play Store. Data tersebut kemudian diproses melalui beberapa tahapan, termasuk pembersihan data dan klasifikasi sentimen.
- Pengumpulan Data: Menggunakan Google Colab, peneliti mengumpulkan 1000 ulasan pengguna Spotify dari Google Play Store.
- Preprocessing: Data ulasan dibersihkan dan dipersiapkan melalui proses seperti case folding, stopword removal, tokenizing, dan stemming.
- Klasifikasi Sentimen: Algoritma Multinomial Naïve Bayes digunakan untuk mengklasifikasikan ulasan menjadi sentimen positif atau negatif.
- Evaluasi Model: Kinerja model dievaluasi dengan mengukur akurasi, precision, dan recall menggunakan confusion matrix.
- Visualisasi Hasil: Hasil analisis divisualisasikan dengan word cloud untuk menunjukkan kata-kata yang paling sering muncul dalam ulasan.
Temuan Menarik dari Analisis Sentimen
Penelitian ini menemukan bahwa algoritma Naïve Bayes mampu mengklasifikasikan sentimen ulasan pengguna dengan baik. Model ini mencapai akurasi 66%, dengan precision sebesar 69% dan recall sebesar 95%. Sebagian besar ulasan ternyata bersentimen negatif, memberikan wawasan penting bagi pengembang Spotify tentang area yang perlu diperbaiki. Dengan memahami sentimen pengguna, Spotify dapat membuat keputusan yang lebih baik dalam meningkatkan layanan mereka. Misalnya, aspek-aspek yang kurang disukai pengguna dapat diperbaiki, sementara fitur-fitur yang mendapat respon positif dapat diperkuat.
Meningkatkan Kualitas Layanan melalui Teknologi
Penggunaan algoritma Naïve Bayes dalam analisis ulasan ini menunjukkan bagaimana teknologi cerdas dapat membantu meningkatkan kualitas layanan. Bagi Spotify, ini berarti pengalaman pengguna yang lebih baik dan kepuasan yang lebih tinggi. Bagi pengembang aplikasi lain, penelitian ini bisa menjadi contoh bagaimana memanfaatkan machine learning untuk meningkatkan layanan mereka. Spotify, dengan terus berinovasi dan memanfaatkan teknologi terkini, dapat memenuhi kebutuhan dan ekspektasi pengguna, menjadikan pengalaman mendengarkan musik lebih menyenangkan dan memuaskan.
Manfaat bagi Spotify dan Pengguna
Dengan menggunakan algoritma Naïve Bayes, Spotify dapat dengan cepat mengidentifikasi masalah yang sering dikeluhkan oleh pengguna. Misalnya, jika banyak ulasan negatif terkait kualitas streaming atau fitur tertentu, Spotify dapat segera mengambil langkah perbaikan. Sebaliknya, fitur yang mendapatkan banyak ulasan positif dapat lebih dikembangkan dan dipromosikan.
