ANALISIS SENTIMEN PENGGUNA SHOPEE BERDASARKAN DATA TWEET DARI TWITTER MENGGUNAKAN METODE NAIVE BAYES CLASSIFIER - Al Maeni, Nurul; Suarna, Nana; Prihartono, Willy (JATI (Jurnal Mahasiswa Teknik Informatika), 2024)
Dalam era digital saat ini, Twitter (sekarang dikenal sebagai "X") menjadi platform yang sangat populer untuk berbagi pendapat dan pengalaman pengguna terhadap produk atau layanan, termasuk platform e-commerce seperti Shopee. Tujuan penelitian ini adalah untuk menemukan sentimen positif dan negatif dari tweet yang berkaitan dengan Shopee. Untuk menganalisis sentimen, penelitian ini menggunakan Naive Bayes Classifier. Langkah pertama dalam penelitian ini adalah pengumpulan dataset tweet yang terkait dengan Shopee. Kemudian, data tweet dilakukan pre-processing untuk membersihkan dan mengubah formatnya untuk analisis sentimen. Setelah pre-processing, dataset dibagi menjadi dua bagian: data pelatihan dan data pengujian. Model Naive Bayes Classifier dilatih dengan menghitung kemungkinan setiap fitur (atau kata) muncul dalam setiap kategori sentimen. Data pelatihan digunakan untuk melatih model ini. Hasil penelitian ini menunjukkan bahwa metode Naive Bayes Classifier dengan rasio pembagian data 5:5 dapat mencapai akurasi sebesar 95,00%, nilai ketepatan sebesar 47,50%, dan nilai recall sebesar 50.00%. Hasil ini menunjukkan bahwa metode pembagian data yang seimbang dapat memberikan hasil analisis sentimen yang lebih akurat. Perusahaan dapat lebih memahami kekuatan dan kelemahan platform mereka dengan menganalisis sentimen tweet.