Analisis Komparatif Sentimen Ulasan Google Play Store pada Shopee dan Tokopedia Menggunakan Algoritma Naive Bayes - Andika, Apria; Sabita, Hary (Jurnal Pustaka Robot Sister (Jurnal Pusat Akses Kajian Robotika, Sistem Tertanam, dan Sistem Terdistribusi), 2026)
Shopee dan Tokopedia merupakan dua platform niaga elektronik (e-commerce) yang paling mendominasi di Indonesia. Keduanya mengandalkan ulasan konsumen di Google Play Store sebagai indikator keberhasilan layanan. Sebanyak 60.000 data ulasan dikumpulkan selama periode 1 Mei hingga 18 Juni 2026. Untuk efisiensi komputasi tanpa mengurangi validitas statistik, data direduksi menjadi 500 sampel per platform yang dihitung menggunakan pendekatan rumus Slovin dengan margin kesalahan 5%. Tahap prapemrosesan teks dikerjakan menggunakan Python, sementara pemodelan dilakukan secara terintegrasi menggunakan RapidMiner. Algoritma Naive Bayes dipilih karena komputasinya yang ringan namun memiliki akurasi tinggi dalam mengklasifikasikan data teks berskala besar. Pengujian Cross-Validation menghasilkan akurasi sebesar 78,20% untuk Shopee dan 80,00% untuk Tokopedia. Hasil ini menunjukkan bahwa sentimen positif Tokopedia (60,6%) lebih unggul dibandingkan dengan Shopee (49,2%). Visualisasi Word Cloud mempertegas perbedaan ulasan; ulasan positif Shopee didominasi kata "barang" dan "mantap", sedangkan Tokopedia menonjol pada kata "Indonesia" dan "produk". Pada sisi keluhan, pengguna Shopee menyoroti aspek promosi ("buruk", "diskon"), sementara pengguna Tokopedia mengeluhkan kendala teknis ("gabisa", "lama", "ribet"). Hasil ini membuktikan bahwa pendekatan metodologi tersebut efektif dalam memetakan sentimen guna memberikan wawasan strategis bagi perbaikan layanan e-commerce. Berbeda dengan penelitian sebelumnya yang umumnya hanya mengevaluasi satu platform, kebaruan (novelty) dari penelitian ini secara tegas terletak pada analisis komparatif langsung antara kedua platform yang diperkuat dengan penggunaan skema komputasi hibrida serta ekstraksi visual.