Analisis Sentimen Ulasan Produk Masker Menggunakan Algoritma Naive Bayes - Muhammad, Fareza; Yunita, Devi (Jurnal Riset Informatika dan Inovasi, 2025)
Penelitian ini menganalisis sentimen ulasan produk masker menggunakan algoritma Naive Bayes. Dataset yang digunakan terdiri dari 99 ulasan produk masker dari platform e-commerce, dengan klasifikasi sentimen positif dan negatif. Metodologi yang digunakan melibatkan preprocessing data, pemodelan menggunakan algoritma Naive Bayes, dan evaluasi performa model. Hasil analisis menunjukkan bahwa algoritma Naive Bayes mampu mengklasifikasikan sentimen ulasan dengan tingkat akurasi 83.67%. Penelitian ini memberikan wawasan berharga bagi pelaku e-commerce dalam memahami persepsi pelanggan terhadap produk masker mereka dan dapat digunakan untuk meningkatkan kualitas produk serta layanan.