ANALISIS SENTIMEN TOKO ONLINE MENGGUNAKAN ALGORITMA NAIVE BAYES CLASSIFIER - Qamal, Mukti (Jurnal Teknologi Terapan and Sains 4.0, 2021)
Belanja online merupakan salah satu kebiasaan masyarakat untuk mendapatkan barang atau jasa secara cepat dan mudah. Salah satu situs online yang paling banyak dikunjungi ialah Shopee yang mempunyai banyak fitur dan dapat digunakan oleh penggunanya untuk memberi ulasan (review) seperti memberikan bintang terhadap suatu produk atau juga dapat memberikan komentar terhadap suatu produk. Banyaknya komentar yang terdapat pada ulasan produk shopee membutuhkan pengklasifikasian untuk mengelompokkan suatu komentar termasuk sentimen positif atau sentimen negatif. Naive Bayes Classificier merupakan suatu algoritma yang dapat digunakan untuk mengklasifikasikan komentar - komentar tersebut, sehingga suatu produk dapat dinilai berdasarkan review sentimen positif. Pada penelitian ini digunakan 1000 data training, dimana 500 merupakan data training untuk sentimen positif dan 500 data training untuk sentimen negatif. Data uji dilakukan pada beberapa toko pakaian dengan mengambil 10 produk dan 10 komentar perproduknya, sehingga untuk data uji digunakan 100 data untuk sekali pengujian. Penelitian ini dapat di uji pada berbagai macam jenis toko pakaian, seperti toko pakaian wanita, toko pakaian pria dan toko pakaian anak -anak. Persentase sentimen positif yang paling tinggi diperoleh oleh toko pakaian anak - anak dari 100 komentar menghasilkan 90% sentimen positif. Persentase keakurasian pada toko online dengan algoritma naive bayes adalah 87 % akurat.Kata kunci : e-commerce, review, analisis, naive bayes