Perbandingan Kinerja Naive Bayes dan Decision Tree untuk Analisis Sentimen Ulasan Produk Online di Shopee dan Tokopedia - Rolan Nagur; Diyan Alamsyah; Malfi Garry Tauran; Yamin Nuryamin; Ade Priyatna (JSI (Jurnal Sistem Informasi) Universitas Suryadarma, 2026)
Penelitian ini membandingkan kinerja algoritma Naïve Bayes dan Decision Tree untuk analisis sentimen ulasan produk pada platform e-commerce Shopee dan Tokopedia. Dataset yang digunakan berjumlah 46.086 ulasan yang telah melalui tahap pembersihan data dan preprocessing teks, meliputi penghapusan data kosong dan duplikat, case folding, pembersihan karakter, tokenisasi, serta penghapusan stopword. Label sentimen diturunkan dari rating bintang dan dibagi menjadi tiga kelas: positif, netral, dan negatif. Ciri teks direpresentasikan menggunakan TF-IDF, sedangkan evaluasi kinerja model dilakukan dengan metrik akurasi, precision, recall, dan F1-score. Hasil pengujian menunjukkan bahwa Naïve Bayes menghasilkan akurasi sekitar 70,85%, lebih tinggi dibandingkan Decision Tree dengan akurasi 67,41%. Kedua model cukup baik dalam mengklasifikasikan sentimen positif, namun masih lemah pada kelas netral karena ketidakseimbangan data dan ekspresi bahasa yang ambigu. Temuan ini menunjukkan bahwa Naïve Bayes lebih sesuai digunakan sebagai dasar pengembangan sistem analisis sentimen ulasan produk e-commerce. Penelitian ini memberikan referensi bagi pelaku industri dalam memanfaatkan ulasan.