ANALISIS SENTIMEN TWEET PENGGUNA E-COMMERCE DENGAN MENGGUNAKAN METODE KLASIFIKASI NAIVE BAYES - Puspitasari, Anastasya Nadia; Findawati, Yulian; Rahmawati, Yunianita (JIPI (Jurnal Ilmiah Penelitian dan Pembelajaran Informatika), 2024)
Penelitian ini  menganalisis sentimen pengguna yang diungkapkan di jejaring sosial, khususnya Twitter, dalam konteks e-commerce  menggunakan metode klasifikasi Naïve Bayes. Pesatnya pertumbuhan e-commerce  telah meningkatkan konten buatan pengguna yang mencerminkan opini dan pengalaman berbeda. Dengan menggunakan algoritma Naive Bayes, tujuan dari penelitian ini adalah untuk mengklasifikasikan dan memahami opini-opini yang terdapat dalam tweet. Emosi ini diklasifikasikan ke dalam kategori Positive dan Negative. Dalam penelitian ini, pikiran dan perasaan yang diungkapkan pengguna melalui tweet dicari, dibaca dan diklasifikasikan menggunakan klasifikasi Naive Bayes. Dalam penelitian ini, peneliti menunjukkan cara efektif melakukan segmentasi dan mengklasifikasikan opini tweet pengguna e-commerce menggunakan metode klasifikasi Naive Bayes. Menganalisis konten buatan pengguna memberikan wawasan berharga tentang informasi konsumen. Dari  nilai rata-rata tersebut dihasilkan akurasi, presisi dan recall. Dapat disimpulkan bahwa rata-rata akurasi, presisi, dan recall data sebesar 92,00% untuk data akurat, 90,35% untuk data benar, dan 100% untuk data recall.