KLASIFIKASI KOMENTAR PADA APLIKASI SHOPEE DENGAN FITUR BAG OF WORD DAN ALGORITMA NAÏVE BAYES

Abstrak

Analisis sentimen merupakan metode klasifikasi yang digunakan untuk mengelompokkan opini yang terkandung dalam sebuah teks. Opini terbagi tiga yaitu opini positif, negatif, dan netral. Analisis sentimen sering digunakan untuk mengetahui opini masyarakat terhadap  E-commerce, seperti Shopee, melalui ulasan  di komentar aplikasi. Penulis menggunakan fitur Bag of Words untuk merepresentasikan data teks ke dalam bentuk vektor yang dapat diolah oleh algoritma machine learning. Algoritma yang digunakan adalah naive bayes, yang dikenal memiliki kemampuan yang baik dalam menangani data yang kompleks dan menghasilkan prediksi yang akurat. Hasil dari penelitian ini menunjukkan bahwa model yang dibangun memiliki akurasi sebesar 81 %. Hasil ini menunjukkan bahwa pendekatan yang digunakan cukup efektif dalam menganalisis sentimen pengguna terhadap aplikasi Shopee. Penelitian ini memberikan kontribusi signifikan dalam penerapan machine learning untuk analisis teks dan membuka peluang untuk pengembangan lebih lanjut dalam bidang ini.