KLASIFIKASI OPINI PENGGUNA APLIKASI SHOPEE DI GOOGLE PLAY STORE BERBASIS WORDCLOUD DENGAN METODE NAIVE BAYES

Angellio Wattimena; Magdalena A. Ineke Pakereng

doi:10.31539/thps2095

Authors

Angellio Wattimena Universitas Kristen Satya Wacana
Magdalena A. Ineke Pakereng Universitas Kristen Satya Wacana

DOI:

https://doi.org/10.31539/thps2095

Abstract

Studi ini bertujuan untuk mengklasifikasikan pendapat pengguna mengenai aplikasi Shopee berdasarkan ulasan berbahasa Indonesia yang diperoleh dari Google Play Store. Sebanyak 1.000 ulasan dikumpulkan menggunakan teknik pengambilan data otomatis dan diproses melalui beberapa tahap preprocessing, case folding, tokenisasi, stopword removal, dan stemming, guna menghasilkan data teks yang bersih dan terstruktur. Pelabelan sentimen dilakukan berdasarkan skor ulasan, dengan kategori positif (skor 4–5) dan kategori negatif (skor 1–2). Metode TF-IDF kemudian digunakan untuk mengekstrak fitur numerik dari teks, yang selanjutnya diklasifikasikan menggunakan algoritma Multinomial Naive Bayes. Hasil evaluasi menunjukkan bahwa model mencapai akurasi sebesar 0,7443, dengan presisi dan F1-score yang menggambarkan kinerja klasifikasi yang stabil. Selain itu, visualisasi WordCloud digunakan untuk menyoroti kata-kata dominan pada setiap kategori sentimen, sehingga mengungkapkan perbedaan yang jelas antara ulasan positif dan negatif. Secara keseluruhan, temuan ini menunjukkan bahwa kombinasi TF-IDF, Naive Bayes, dan WordCloud efektif untuk menganalisis pendapat pengguna tentang Shopee dan dapat menjadi referensi berharga bagi pengembang aplikasi dalam meningkatkan kualitas layanan.

Kata Kunci: Analisis Sentimen, Naive Bayes, TF-IDF, WordCloud, Shopee, Google Play Store.

References

[1] F. F. Mailo and L. Lazuardi, “Analisis Sentimen Data Twitter Menggunakan Metode Text Mining Tentang Masalah Obesitas di Indonesia,” J. Inf. Syst. Public Heal., vol. 4, no. 1, pp. 28–36, 2019.

[2] N. Agustina, D. H. Citra, W. Purnama, C. Nisa, and A. R. Kurnia, “Implementasi Algoritma Naive Bayes untuk Analisis Sentimen Ulasan Shopee pada Google Play Store,” MALCOM Indones. J. Mach. Learn. Comput. Sci., vol. 2, no. 1, pp. 47–54, 2022, doi: 10.57152/malcom.v2i1.195.

[3] Wartumi, R. Kurniawan, and A. Y. Wijaya, “Analisis Data Sentimen Ulasan Pengguna Aplikasi Shopee di Google Play Store dengan Klasifikasi Algoritma Naïve Bayes,” J. Inform. dan Rekayasa Perangkat Lunak, vol. 6, no. 1, pp. 164–170, 2024.

[4] H. B. Tambunan and T. W. D. Hapsari, “Analisis Opini Pengguna Aplikasi New PLN Mobile Menggunakan Text Mining,” Petir, vol. 15, no. 1, pp. 121–134, 2021, doi: 10.33322/petir.v15i1.1352.

[5] Tania Puspa Rahayu Sanjaya, Ahmad Fauzi, and Anis Fitri Nur Masruriyah, “Analisis sentimen ulasan pada e-commerce shopee menggunakan algoritma naive bayes dan support vector machine,” INFOTECH J. Inform. Teknol., vol. 4, no. 1, pp. 16–26, 2023, doi: 10.37373/infotech.v4i1.422.

[6] J. J. A. Limbong, I. Sembiring, and K. D. Hartomo, “Analisis Klasifikasi Sentimen Ulasan pada E-Commerce Shopee Berbasis Word Cloud dengan Metode Naive Bayes dan K-Nearest Neighbor,” J. Teknol. Inf. dan Ilmu Komput., vol. 9, no. 2, p. 347, 2022, doi: 10.25126/jtiik.2022924960.

[7] N. Arifin, U. Enri, and N. Sulistiyowati, “Penerapan Algoritma Support Vector Machine (SVM) dengan TF-IDF N-Gram untuk Text Classification,” STRING (Satuan Tulisan Ris. dan Inov. Teknol., vol. 6, no. 2, p. 129, 2021, doi: 10.30998/string.v6i2.10133.

[8] L. B. Ilmawan and M. A. Mude, “Perbandingan Metode Klasifikasi Support Vector Machine dan Naïve Bayes untuk Analisis Sentimen pada Ulasan Tekstual di Google Play Store,” Ilk. J. Ilm., vol. 12, no. 2, pp. 154–161, 2020, doi: 10.33096/ilkom.v12i2.597.154-161.

[9] Rahel Lina Simanjuntak, Theresia Romauli Siagian, Vina Anggriani, and Arnita Arnita, “Analisis Sentimen Ulasan Pada Aplikasi E-Commerce Shopee Dengan Menggunakan Algoritma Naïve Bayes,” J. Tek. Mesin, Elektro dan Ilmu Komput., vol. 3, no. 3, pp. 23–39, 2023, doi: 10.55606/teknik.v3i3.2411.

[10] T. A. Zuraiyah, M. M. Mulyati, and G. H. F. Harahap, “Perbandingan Metode Naïve Bayes, Support Vector Machine Dan Recurrent Neural Network Pada Analisis Sentimen Ulasan Produk E-Commerce,” Multitek Indones., vol. 17, no. 1, pp. 27–43, 2023, doi: 10.24269/mtkind.v17i1.7092.

[11] Trisnaeni Faradaningsih and Anisa Lutfiyani, “Perbandingan Analisis Sentimen Pengguna Aplikasi Shopee dan Lazada pada Situs Google Play Store Menggunakan Algoritma K-Nearst Neighbor dan Naive Bayes,” INSOLOGI J. Sains dan Teknol., vol. 4, no. 3, pp. 563–578, 2025, doi: 10.55123/insologi.v4i3.5646.

[12] D. Surya Sayogo, B. Irawan, and A. Bahtiar, “Analisis Sentimen Ulasan Instagram Di Google Play Store Menggunakan Algoritma Naïve Bayes,” JATI (Jurnal Mhs. Tek. Inform., vol. 7, no. 6, pp. 3314–3319, 2024, doi: 10.36040/jati.v7i6.8178.

[13] S. Nada Apsariny, Sediono, N.