ANALISIS SENTIMEN PENGGUNA PADA LAYANAN E-WALLET SHOPEEPAY BERDASARKAN ULASAN GOOGLE PLAY STORE DENGAN ALGORITMA NAÏVE BAYES - Sugih Sahyudi; Nina Sulistyowati; Billy Ibrahim Hasbi (Jurnal Informatika dan Teknik Elektro Terapan, 2026)
Peningkatan penggunaan dompet digital di Indonesia mendorong perlunya evaluasi kualitas layanan berdasarkan persepsi pengguna. Penelitian ini bertujuan menganalisis sentimen pengguna aplikasi ShopeePay berdasarkan ulasan di Google Play Store menggunakan algoritma Naïve Bayes. Data dikumpulkan melalui teknik crawling pada periode 3 Februari 2024 hingga 18 Januari 2026, menghasilkan 5000 ulasan. Setelah menghapus data netral (skor 3), tersisa 4740 ulasan yang terdiri dari 2845 positif (60%) dan 1895 negatif (40%). Proses analisis mengikuti kerangka Knowledge Discovery in Database (KDD) yang meliputi seleksi data, preprocessing (case folding, cleaning, normalisasi, tokenizing, stopword removal, stemming), transformasi dengan TF-IDF, dan klasifikasi menggunakan Naïve Bayes. Evaluasi model dilakukan dengan confusion matrix pada empat skenario pembagian data latih-uji (90:10, 80:20, 70:30, 60:40). Hasil terbaik diperoleh pada skenario 90:10 dengan akurasi 90%, presisi 90%, recall 90%, dan f1-score 90%. Visualisasi word cloud menunjukkan kata dominan pada sentimen positif adalah “mudah”, “aplikasi”, “bayar”, sedangkan pada sentimen negatif adalah “aplikasi”, “shopee”, “error”. Kesimpulannya, algoritma Naïve Bayes efektif mengklasifikasikan sentimen pengguna ShopeePay dengan kinerja sangat baik, dan hasil analisis dapat menjadi masukan bagi pengembang untuk meningkatkan kualitas layanan