Analisis Sentimen Pada Ulasan Aplikasi Tokopedia Menggunakan Klasifikasi Naïve Bayes

Abstract

Aplikasi e-commerce telah menjadi bagian integral dari kehidupan Masyarakat, membuat belanja online lebih simple dan nyaman. Tokopedia salah satu platform e-commerce terkemuka di Indonesia, menghadirkan aplikasi mobile yang memungkinkan pengguna untuk membeli dan menjual produk serta berinteraksi dengan komunitas. Pada tahun 2023 Tokopedia menduduki kuartal pertama dengan 117 juta pengunjung. Oleh karena itu penting untuk memahami pandangan dan sentimen pengguna terhadap aplikasi Tokopedia dalam meningkatkan pengalaman pengguna. Penelitian ini berfokus pada ulasan pengguna aplikasi Tokopedia dengan menggunakan metode Naïve Bayes dengan menggunakan software R studio. Data ulasan diperoleh dari google play. Data tersebut dilakukan scraping data untuk mengumpulkan maupun penyortiran ulasan agar mempermudah dalam memperoleh informasi dari data yang berjumlah sangat banyak selanjutnya data disimpan dalam bentuk dokumen dengan format csv sebanyak 2000 ulasan yang diurutkan berdasarkan the most relevant. Kemudian data tersebut dianalisis isi dan karakter (Exploring and preparing) selanjutnya mengklasifikasi sentiment dengan menggunakan Naïve Bayes. Data review dengan score 3 bintang (netral) dihilangkan sehingga tersisa 1819 data ulasan dengan score 1 dan 2 bervalue “Negatif”, data score 4 dan 5 bervalue “Positif”. Sehingga menghasilkan nilai akurasi dari klasifikasi Naïve Bayes sebesar 82,97 % dengan jumlah ulasan positif sebesar 338 dan ulasan negatif sebesar 1481.