ANALISIS SENTIMEN KUALITAS LAYANAN J&T MENGGUNAKAN METODE NAÏVE BAYES CLASSIFIER - Dias Fernanda, Andhika; Wahyuningtyas, Karisna; Amalia Putri, Bunga; Fadhilah, Raihan; Ardiyanto, Marta (Jurnal Informatika dan Rekayasa Elektronik, 2025)
Studi ini berfokus pada analisis sentimen pengguna terhadap layanan ekspedisi J&T Express, salah satu penyedia jasa logistik terkemuka di Indonesia. Data penelitian diperoleh dari ulasan pengguna pada aplikasi J&T Express yang tersedia di Google Play Store. Untuk mengolah dan mengklasifikasikan sentimen pada data berbentuk teks, digunakan algoritma Naïve Bayes sebuah metode probabilistik yang efektif dalam analisis sentimen. Berdasarkan hasil analisis, algoritma Naïve Bayes Classifier menunjukkan performa yang cukup baik dalam mengidentifikasi dan mengklasifikasikan sentimen pengguna terhadap layanan J&T dengan tingkat akurasi 91,58%, precision 84%, recall 92% dan f1-score 88%. Hasil akhir dari penelitian ini menunjukan bahwa model analisis sentimen yang dikembangkan dapat mengkategorikan ulasan pengguna aplikasi J&T dengan tepat, sehingga dapat digunakan secara efektif untuk menilai dan meningkatkan mutu layanan.