ANALISIS SENTIMEN APLIKASI SHOPEEPAY MENGGUNAKAN NAÏVE BAYES DAN PEMODELAN TOPIK LATENT DIRICHLET ALLOCATION - Dinda Fatimah Sarah; Ulfa Khaira; Mutia Fadhila Putri (Universitas Dharmawangsa, 2025)
AbstrakGerakan Nasional Non-Tunai (GNNT) yang diluncurkan oleh Bank Indonesia telah mendorong pertumbuhan signifikan dalam penggunaan e-wallet sebagai alat pembayaran digital. ShopeePay menjadi salah satu platform dominan dengan penetrasi pasar mencapai 68%. Penelitian ini bertujuan untuk menganalisis sentimen pengguna terhadap aplikasi ShopeePay serta menginterpretasi topik-topik sentimen yang dominan dalam ulasan pengguna. Metode yang digunakan adalah analisis sentimen dengan algoritma Naïve Bayes dan pemodelan topik menggunakan Latent Dirichlet Allocation (LDA) berdasarkan data ulasan Google Play Store periode Januari–Desember 2024. Hasil analisis menunjukkan akurasi model sebesar 89,70% dengan precision 82%, recall 86%, dan F1-score 84%. Dari 2.811 ulasan hasil preprocessing, model memprediksi 2.183 ulasan positif, sedangkan 628 ulasan negatif. Analisis topik mengungkap bahwa pengguna puas dengan kemudahan transaksi, keandalan sistem, dan kualitas layanan dengan koherensi 0,5157 pada kelompok topik 7, sementara keluhan utama terkait masalah teknis akun dan layanan pinjaman dengan nilai koherensi 0,3453 pada kelompok topik 10. Temuan ini memberikan rekomendasi bagi pengembang untuk meningkatkan kualitas layanan terkait penanganan isu teknis dan fitur pinjaman. Kata Kunci: ShopeePay, Naïve Bayes, Latent Dirichlet Allocation, Analisis sentimen