ANALISIS SENTIMEN PADA PLATFORM SHOPEE MENGGUNAKAN ALGORITMA NAIVE BAYES

Shopee merupakan salah satu aplikasi e-commerce dengan basis pengguna terbesar di Indonesia. Peningkatan jumlah penggunanya berbanding lurus dengan banyaknya ulasan yang ditinggalkan pada Google Play Store, sehingga ulasan tersebut dapat dijadikan sumber informasi penting mengenai pengalaman serta tingkat kepuasan pengguna. Penelitian ini dilakukan untuk menganalisis sentimen dari ulasan-ulasan tersebut menggunakan algoritma Naïve Bayes. Terdapat tiga fokus utama penelitian, yaitu: (1) menjelaskan tahapan pre-processing data teks ulasan, (2) menguji performa algoritma Naïve Bayes dalam mengklasifikasikan sentimen menjadi positif, negatif, dan netral, serta (3) menafsirkan hasil klasifikasi guna memberikan gambaran mengenai persepsi dan kepuasan pengguna terhadap aplikasi Shopee.
Data penelitian dikumpulkan melalui teknik web scraping pada ulasan aplikasi Shopee di Google Play Store dengan total 4.500 ulasan. Data dibagi dengan rasio 70% sebagai data latih dan 30% sebagai data uji. Tahapan pre-processing meliputi cleaning, case folding, tokenizing, stopword removal, normalisasi, serta stemming. Selanjutnya, data diberi label sesuai kategori sentimen untuk kemudian diproses menggunakan algoritma Naïve Bayes. Evaluasi kinerja model dilakukan dengan metrik akurasi, presisi, recall, dan F1-score.
Hasil pengujian menunjukkan bahwa algoritma Naïve Bayes mampu memberikan klasifikasi sentimen dengan tingkat akurasi yang baik. Mayoritas ulasan pengguna termasuk dalam kategori positif, yang mencerminkan citra dan kepuasan tinggi terhadap aplikasi Shopee. Penelitian ini diharapkan dapat menjadi masukan bagi pengembang aplikasi maupun pelaku bisnis e-commerce dalam merancang strategi peningkatan layanan berdasarkan persepsi pengguna.