ANALISIS SENTIMEN ULASAN SHOPEE PADA GOOGLE PLAY STORE MENGGUNAKAN ALGORITMA NAIVE BAYES - Rismansyah, Riki Roska; Sudiarjo, Aso; Mufizar, Teuku (JEIS: Jurnal Elektro dan Informatika Swadharma, 2025)
This study aims to explore user opinions on the Shopee e-commerce application through sentiment analysis of reviews on the Google Play Store. Using the Python Programming Language with web scraping techniques, 2000 review data were collected and processed using the Naïve Bayes algorithm. The data preprocessing includes text cleaning, tokenization, and removal of stop words. The classification results show an accuracy of 83%, with a dominance of negative sentiment. From the results of the graphical visualization of consumer data reviews, negative sentiment data reviews get 65.9%, and positive sentiment data reviews get 34.1%. This study contributes to developing a sentiment-based recommendation system and provides input for Shopee to improve service quality.Penelitian ini bertujuan untuk menggali opini pengguna terhadap aplikasi e-commerce Shopee melalui analisis sentimen terhadap ulasan yang terdapat di Google Play Store. Menggunakan Bahasa Pemrograman Python dengan teknik web scraping, sebanyak 2000 data ulasan berhasil dihimpun dan diolah menggunakan algoritma Naïve Bayes. Proses preprocessing data meliputi pembersihan teks, tokenisasi, dan penghilangan stop words. Hasil klasifikasi menunjukkan akurasi sebesar 83%, dengan dominasi sentimen negatif. Dari hasil visualisasi ulasan data konsumen secara grafis, ulasan data sentimen negatif mendapatkan presentase sebanyak 65.9% dan untuk ulasan data sentiment positif mendapatkan presentase sebanyak 34.1%. Penelitian ini memberikan kontribusi dalam pengembangan sistem rekomendasi berbasis sentimen serta memberikan masukan bagi pihak Shopee untuk meningkatkan kualitas layanan.