ABSTRAK
Perkembangan teknologi yang semakin pesat berimbas pada kebutuhan akan akses informasi yang semakin cepat. Banyaknya peralatan teknologi yang didominasi smartphone yang menggunakan sistem operasi android yang merupakan sistem operasi yang open source menjadikan banyak sekali pengembang aplikasi yang berbasis pada sistem operasi ini. Dengan banyaknya aplikasi yang ada tentunya user membutuhkan referensi guna melihat aplikasi tersebut secara umum meskipun telah disediakan pula fasilitas user review namun dengan banyaknya review dari user yang tentunya menyulitkan user untuk dapat membaca satu persatu. Maka diperluan klasifikasi guna mengetahui bagaimana sentimen pengguna terhdap aplikasi tersebut. Pada penelitian ini diterapkan algoritma klasifiksi naïve bayes yang terbukti memiliki performa yang bagus pada data yang besar dan telah terbukti handal di berbagai domain. Serta menambahkan pembobotan atribut (attribute weighting) weight by correlation, weight by chi squered statistic dan weight by SVM pada data, sehingga dihasilkan akurasi yang baik terhadap analisa sentimen pengguna aplikasi android untuk sentimen yang menggunakan bahasa Indonesia.
Kata kunci : Aplikasi android, Analisis sentimen, Seleksi fitur, naïve bayes, pembobotan atribut (attribute weighting), weight by correlation, weight by chi squered statistic, weight by SVM.
