Art Original

Implementasi Algoritma NaÏve Bayes Classifier Untuk Analisis Sentimen Ulasan Aplikasi Tokopedia Pada Situs Google Playstore

---

Pertumbuhan e-commerce di Indonesia meningkatkan kebutuhan akan pemahaman opini pengguna untuk meningkatkan layanan. Tokopedia, sebagai salah satu platform terbesar, menerima ribuan ulasan di Google Play Store yang dapat dianalisis untuk mengidentifikasi sentimen pelanggan. Mengingat jumlah ulasan yang besar, penelitian ini menerapkan Naïve Bayes Classifier guna mengotomatisasi klasifikasi sentimen pengguna. Sebanyak 7.000 ulasan dikumpulkan menggunakan teknik web scraping dalam rentang Januari 2020 hingga Januari 2025. Data diberi label dengan few-shot prompting menggunakan ChatGPT dan diproses melalui tahapan preprocessing serta pembobotan TF-IDF sebelum diklasifikasikan dengan Naïve Bayes Classifier. Hasil model dibandingkan dengan algoritma Logistic Regression, SVM, dan Random Forest berdasarkan akurasi, presisi, recall, dan F1-score. Evaluasi menunjukkan Naïve Bayes Classifier mencapai akurasi 76%, sedangkan Logistic Regression memperoleh hasil terbaik dengan 93%, diikuti oleh SVM (86%) dan Random Forest (85%). Cross-validation menunjukkan bahwa Naïve Bayes Classifier memiliki fluktuasi akurasi yang lebih besar dibandingkan metode lain. Penelitian ini menyimpulkan bahwa Logistic Regression lebih optimal dalam analisis sentimen ulasan Tokopedia, sementara Naïve Bayes Classifier tetap menjadi alternatif efisien dalam pemrosesan teks berskala besar. Kata Kunci: Analisis Sentimen, Naïve Bayes, Tokopedia, Google PlayStore, Machine Learning.

---

Availability

Detail Information

Call Number

Informatika 518.1 Dis i

Language

Indonesia

NPM

203510539

Publisher

Teknik Infomatika : Universitas Islam Riau., 2025

Keyword(s)

Naive Bayes
Analisis Sentimen
Google PlayStore
Machine Learning.

Other Information

Petugas

Ayu Agustina

Other version/related

File Attachment

Comments

---

You must be logged in to post a comment