Naive Bayes dan Decision Tree: Studi Kasus Klasifikasi Kepuasan Pelanggan E-Commerce - Tulak Bamba, Ofirmince; Nur Vadila; Sri Fitrawati; Tedang, Vilna Wati; Asrawati (STIMIK Bina Bangsa Kendari, 2025)
Peningkatan belanja daring mendorong e-commerce untuk memahami kepuasan pelanggan melalui analisis ulasan otomatis. Studi ini mengevaluasi dan membandingkan kemampuan algoritma Naive Bayes dan Decision Tree dalam mengklasifikasikan tingkat kepuasan berdasarkan 5.000 ulasan dari platform Olist. Ulasan dikategorikan ke dalam tiga kelas, yaitu Tidak Puas, Netral, dan Puas. Pra-pemrosesan meliputi pembersihan data, ekstraksi fitur dengan TF-IDF, dan pembagian data 80% latih dan 20% uji. Evaluasi menggunakan metrik accuracy, precision, recall, F1-score, dan AUC. Naive Bayes menunjukkan akurasi lebih tinggi (80,70%) dibanding Decision Tree (73,90%) serta performa klasifikasi yang lebih stabil. Dengan demikian, Naive Bayes lebih efisien untuk klasifikasi kepuasan pelanggan berbasis teks pada ulasan e-commerce.