Analisis Sentimen Ulasan Produk Ponsel Pada E-commerce Menggunakan Algoritma Naive Bayes - Gusti, Fadzilah Prayoganing; Pamungkas, Danar Putra; Kasih, Patmi (Universitas Nusantara PGRI Kediri, 2025)
Pertumbuhan e-commerce di Indonesia telah mendorong peningkatan pembelian produk secara daring, termasuk ponsel. Namun, kurangnya transparansi kualitas produk menjadi tantangan bagi konsumen. Untuk mengatasi hal ini, penelitian ini menerapkan analisis sentimen terhadap ulasan pelanggan menggunakan algoritma Naïve Bayes. Data ulasan diambil dari platform Shopee dan melalui beberapa tahapan preprocessing seperti case folding. cleansing, tokenisasi, stopword removal, dan stemming. Sentimen ditentukan menggunakan TextBlob, lalu data dilatih dan diuji menggunakan Naïve Bayes. Dari 365 ulasan yang dianalisis, model menghasilkan akurasi sebesar 81%. Hasil ini menunjukkan bahwa algoritma Naïve Bayes mampu mengklasifikasikan sentimen ulasan secara efektif, memberikan manfaat bagi konsumen dalam pengambilan keputusan serta bagi penjual dalam meningkatkan layanan.