ANALISIS SENTIMEN E-WALLET GOPAY, SHOPEEPAY, DAN OVO MENGGUNAKAN ALGORITMA NAIVE BAYES
DOI:
https://doi.org/10.23960/jitet.v12i3S1.5277Abstract Views: 685 File Views: 903
Abstract
Pembayaran secara non-tunai atau cashless yang dilakukan melalui aplikasi dompet digital atau e-wallet merupakan aktivitas digitalisasi yang terus digunakan dalam kehidupan sehari-hari, mulai dari pesan antar makanan, berbelanja online, hingga pembayaran asuransi semua dilakukan dengan mudah dan cepat melalui aplikasi dompet digital. Dari banyaknya pengguna aplikasi dompet digital tersebut tentu saja tidak semua pengguna merasa puas dengan aplikasi yang mereka gunakan dan biasanya para pengguna aplikasi dompet digital sering kali meninggalkan ulasan kepuasannya di salah satu platform distribusi aplikasi yaitu Google Play Store. Namun, jika para calon pengguna aplikasi membaca seluruh ulasan itu bisa menghabiskan banyak waktu, maka dalam hal ini perlu dilakukan analisis sentiment. Tujuan dari penelitian ini adalah untuk menganalisis sentimen ulasan aplikasi dompet digital Shopeepay, Gopay, dan OVO di Google Play Store. Metode penelitian yang digunakan adalah metode Knowledge Data Dictionary (KDD) dengan menggunakan algoritma Naïve Bayes Classifier. Tools yang digunakan untuk mendukung proses penelitian yaitu Jupiter Notebook dengan bahasa pemrograman Phyton. Objek penelitian berfokus pada tiga aplikasi dompet digital yaitu Gopay, Shopeepay dan OVO. Setelah dilakukan pengujian menggunakan algoritma Naïve Bayes Classifier hasil nilai akurasi aplikasi Shopeepay memiliki nilai paling besar yaitu sebesar 88%, disusul aplikasi OVO 86% sebesar dan aplikasi Gopay sebesar 82%. Dari hasil akurasi tersebut dapat disimpulkan bahwa algoritma Naïve Bayes Classifier bekerja dengan baik terhadap analisis aplikasi ShopeepayDownloads
References
F. M. Delta Maharani, A. Lia Hananto, S. Shofia Hilabi, F. Nur Apriani, A. Hananto, and B. Huda, “Perbandingan Metode Klasifikasi Sentimen Analisis Penggunaan E-wallet Menggunakan Algoritma Naïve Bayes dan K-Nearest Neighbor,” Metik J., vol. 6, no. 2, pp. 97–103, 2022, doi: 10.47002/metik.v6i2.372.
N. Naurah, “E-wallet Jadi Metode Pembayaran Terpopuler di Indonesia 2022, Ini Potensinya Pada 2025 Mendatang,” Good Stats, 2023. https://goodstats.id/article/e-wallet-jadi-metode-pembayaran-terpopuler-di-indonesia-2022-ini-potensinya-pada-2025-mendatang-FOnnm
W. Astuti, R. Kurniawan, and Y. A. Wijaya, “Analisis Data Sentimen Ulasan Aplikasi Dana di Google Play Store Menggunakan,” J. Inform. dan Rekayasa Perangkat Lunak, vol. 6, no. 1, pp. 158–163, 2024, doi: 10.36040/jati.v7i6.8178.
N. Herlinawati, Y. Yuliani, S. Faizah, W. Gata, and S. Samudi, “Analisis Sentimen Zoom Cloud Meetings di Play Store Menggunakan Naïve Bayes dan Support Vector Machine,” CESS (Journal Comput. Eng. Syst. Sci., vol. 5, no. 2, p. 293, 2020, doi: 10.24114/cess.v5i2.18186.
P. jati nugraha, “Kecewa dengan Aplikasi DANA,” mediakonsumen.com, 2022. https://mediakonsumen.com/2020/02/12/surat-pembaca/kecewa-dengan-aplikasi-dana
R. W. Utami, A. Jazuli, and T. Khotimah, “Analisis Sentimen Terhadap Xiaomi Indonesia Menggunakan Metode Naïve Bayes,” Indones. J. Technol. Informatics Sci., vol. 3, no. 1, pp. 21–30, 2021, doi: 10.24176/ijtis.v3i1.7514.
R. Rahmadani et al., “ANALISIS SENTIMEN ULASAN ‘ OJOL THE GAME ’ DI GOOGLE PLAY STORE MENGGUNAKAN ALGORITMA NAÏVE BAYES DAN MODEL EKSTRAKSI FITUR TF-IDF,” JITET (Jurnal Inform. dan Tek. Elektro Ter., vol. 12, no. 3, 2025.
A. Nurian, “Analisis Sentimen Ulasan Pengguna Aplikasi Google Play Menggunakan Naïve Bayes,” J. Inform. dan Tek. Elektro Terap., vol. 11, no. 3s1, pp. 829–835, 2023, doi: 10.23960/jitet.v11i3s1.3348.
F. A. Larasati, D. E. Ratnawati, and B. T. Hanggara, “Analisis Sentimen Ulasan Aplikasi Dana dengan Metode Random Forest,” J. Pengemb. Teknol. Inf. dan Ilmu Komput., vol. 6, no. 9, pp. 4305–4313, 2022, [Online]. Available: http://j-ptiik.ub.ac.id
D. A. Kusumawardhani and E. Purnaningrum, “Penyebaran Pengguna Digital Wallet di Indonesia Berdasarkan Google Trends Analytics,” Inov. J. Ekon. Keuang. dan Manaj., vol. 17, no. 2, pp. 377–385, 2021, [Online]. Available: https://dailysocial.id/post/fintech-report-2019
M. T. Sugandi, Martanto, and U. Hayati, “Analisis Sentimen Komentar Pengguna Youtube terhadap Kebijakan Baru Badan Penyelenggara Jaminan Kesehatan Sosial Menggunakan Naïve Bayes,” J. Inform. dan Rekayasa Perangkat Lunak, vol. Vol. 6, No, no. 1, pp. 218–227, 2024.
H. Santoso, A. Armansyah, and D. Desliani, “Analisis Sentimen Mahasiswa Terkait Pembelajaran Tatap Muka Menggunakan Metode Naive Bayes Classifier,” Techno.Com, vol. 21, no. 3, pp. 644–654, 2022, doi: 10.33633/tc.v21i3.6262.
Wartumi, R. Kurniawan, and Y. A. Wijaya, “Analisis Data Sentimen Ulasan Pengguna Aplikasi Shopee di Google Play Store dengan Klasifikasi Algoritma Naïve Bayes,” vol. 6, no. 1, pp. 164–170, 2024.
