Analisis Sentimen Pengguna Apliaksi Shopee Menggunakan Metode Naive Bayes Classifier dan K-NN - MZ, Yumarlin; Bororing, Jemmy Edwin; Rahayu, Sri; Putra, Jeffry Andhika (Smart Comp :Jurnalnya Orang Pintar Komputer, 2023)
Perkembangan aplikasi e-commerce mengalami kemajuan pesat dalam beberapa tahun terakhir. Aplikasi e-commerce memberikan pengalaman belanja yang lebih mudah, nyaman, dan personal bagi pengguna. Fitur-fitur seperti pencarian produk yang efisien, ulasan pelanggan, rekomendasi produk dan keamanan pembayaran. Shopee adalah salah satu platform ecommerce yang populer di Indonesia dan memberikan pengguna akses yang mudah untuk berbelanja secara online dengan berbagai pilihan produk dan penawaran menarik. Tujuan penelitian ini untuk mengetahui analisis sentimen pengguna aplikasi Shopee berdasarkan data ulasan yang di dapat dari situs website google play menggunakan metode Naive Bayes Classifier dan K-Nearest Neighbour (K-NN) untuk mengklasifikasikan ulasan berdasarkan komentar sentimen positif, sentimen negatif dan sentiment netral. Hasil penelitian dengan menerapkan metode Naive Bayes Classifier di dapat nilai akurasi sebesar 75.97%, dengan prediksi komentar positif sebesar 742, komentar negative 519 dan komentar netral sebesar 86. Dan metode K-Nearest Neighbor nilai akurasi sebesar 16.69%, dengan prediksi komentar positif sebesar 154, komentar negative 80 dan komentar netral sebesar 62. Analisis Sentimen aplikasi shopee berdasarkan komentar pengguna google play store menunjukkan tingkat kepuasan konsumen baik di lihat dari besarnya nilai respon komentar positif berdasarkan hasil perhitungan machine learning yang sudah dilakukan.Â