ANALISIS SENTIMEN PENGGUNA APLIKASI SHOPEE PADA SITUS GOOGLE PLAY MENGGUNAKAN NAIVE BAYES CLASSIFIER

Andriani Nurian, Muhammad Samsul Ma'arif, Indira Nur Amalia, Chaerur Rozikin

Abstract


Perkembangan teknologi dalam era digital ini sangat pesat. Salah satu bidang yang mengalami perkembangan signifikan adalah industri keuangan (fintech). Banyak perusahaan fintech, termasuk Shopee, yang muncul dan menawarkan kemudahan kepada pengguna. Dalam konteks ini, Google Play Store merupakan platform yang memungkinkan pengguna memberikan ulasan terhadap produk yang mereka gunakan. Seiring dengan pertumbuhan jumlah pengguna, jumlah ulasan di Google Play Store juga meningkat. Ulasan dari pengguna dapat menjadi sumber informasi berharga bagi perusahaan untuk melakukan perbaikan dan peningkatan di masa depan. Penelitian ini berfokus pada analisis sentimen terhadap ulasan pengguna aplikasi Shopee di Google Play Store menggunakan algoritma Naïve Bayes. Data ulasan diklasifikasikan ke dalam tiga kategori, yaitu positif, negatif, dan netral. Evaluasi penelitian ini menunjukkan hasil Accuracy sebesar 87,58%, presisi sebesar 91,20%, dan recall sebesar 90,21%. Penelitian ini memberikan kontribusi dalam pemahaman sentimen pengguna terhadap aplikasi Shopee. Dengan menggunakan Naïve Bayes Classifier dan metode seleksi fitur TF-IDF, perusahaan dapat mengklasifikasikan ulasan pengguna dengan lebih efektif. Hasil penelitian ini dapat digunakan sebagai dasar untuk meningkatkan pengalaman pengguna dan kualitas layanan aplikasi Shopee.

Full Text:

PDF 97-105

References


L. D. U. Rahmat Hidayat, Siti Marlina, “Perancangan Sistem Informasi Sirkulasi Buku Pada Perpustakaan SMP Negeri 103 Jakarta,” STRING (Satuan Tulisan Ris. dan Inov. Teknol., vol. 4, no. 2, p. 227, 2019, doi: 10.30998/string.v4i2.4179.

Budi Raharjo, Fintech Teknologi Finansial Perbankan Digital Dr.Budi Raharjo. 2008.

J. Mansur, V. C. Mawardi, and T. Sutrisno, “Analisis Pendapat Publik Terhadap Public Figure,” J. Ilmu Komput. dan Sist. Inf., vol. 7, no. 2, pp. 185–190, 2020.

and Z. A. O. M. Sadegh, R. Ibrahim, “A survey of opinion mining and sentiment analysis,” Min. Text Data, vol. 9781461432, no. 3, pp. 415–463, 2012, doi: 10.1007/978-1-4614-3223-4_13.

R. Baskara and F. Rahma, “Implementasi Web Scraping Pada Media Sosial Instagram,” Automata, vol. 3, pp. 1–3, 2022.

A. Imron, “Kabupaten Rembang Menggunakan Metode Naive Bayes Classifier,” 2019.

A. I. Tanggraeni and M. N. N. Sitokdana, “Analisis Sentimen Aplikasi E-Government pada Google Play Menggunakan Algoritma Naïve Bayes,” JATISI (Jurnal Tek. Inform. dan Sist. Informasi), vol. 9, no. 2, pp. 785–795, 2022, doi: 10.35957/jatisi.v9i2.1835.

Y. U. Titan Nugraha, Purwantoro, “Analisis Sentimen terhadap Perpanjangan Masa Jabatan Presiden Indonesia Menggunakan Algoritma Naïve Bayes,” J. Pendidik. dan Konseling, vol. 4, pp. 1349–1358, 2022.

D. A. Wulandari, R. Rohmat Saedudin, and R. Andreswari, “Analisis Sentimen Media Sosial Twitter Terhadap Reaksi Masyarakat Pada Ruu Cipta Kerja Menggunakan Metode Klasifikasi Algoritma Naive Bayes,” e-Proceeding Eng., vol. 8, no. 5, pp. 9007–9016, 2021.

P. Aditiya, U. Enri, and I. Maulana, “Analisis Sentimen Ulasan Pengguna Aplikasi Myim3 Pada Situs Google Play Menggunakan Support Vector Machine,” JURIKOM (Jurnal Ris. Komputer), vol. 9, no. 4, p. 1020, 2022, doi: 10.30865/jurikom.v9i4.4673.

Vynska Amalia Permadi, “Analisis Sentimen Menggunakan Algoritma Naive Bayes Terhadap Review Restoran di Singapura,” J. Buana Inform., vol. 11, pp. 141–151, 2020.

D. Glez-Peña, A. Lourenço, H. López-Fernández, M. Reboiro-Jato, and F. Fdez-Riverola, “Web scraping technologies in an API world,” Brief. Bioinform., vol. 15, no. 5, pp. 788–797, 2013, doi: 10.1093/bib/bbt026.

F. Septianingrum, J. H. Jaman, and U. Enri, “Analisis Sentimen Pada Isu Vaksin Covid-19 di Indonesia dengan Metode Naive Bayes Classifier,” J. Media Inform. Budidarma, vol. 5, no. 4, p. 1431, 2021, doi: 10.30865/mib.v5i4.3260.

A. Aisyah and S. Anraeni, “Analisis Penerapan Metode K-Nearest Neighbor (K-NN) pada Dataset Citra Penyakit Malaria,” Indones. J. Data Sci., vol. 3, no. 1, pp. 17–29, 2022, doi: 10.56705/ijodas.v3i1.22.

Ryan, Cooper, and Tauer, “Peningkatan Kompetensi Kelulusan,” Pap. Knowl. . Towar. a Media Hist. Doc., pp. 12–26, 2013.




DOI: http://dx.doi.org/10.23960/jitet.v12i1.3631

Refbacks

  • There are currently no refbacks.


This work is licensed under a Creative Commons Attribution-NonCommercial 4.0 International License.

Publisher
Jurusan Teknik Elektro, Fakultas Teknik, Universitas Lampung
Jl. Prof. Soemantri Brojonegoro No. 1 Bandar Lampung 35145
Email: jitet@eng.unila.ac.id
Website : https://journal.eng.unila.ac.id/index.php/jitet

Copyright (c) Jurnal Informatika dan Teknik Elektro Terapan (JITET)
pISSN: 2303-0577   eISSN: 2830-7062