ANALISIS SENTIMEN PENGGUNA APLIKASI E-WALLET DANA MENGGUNAKAN NAIVE BAYES - Indah Wulan Utami; Muhammad Khairil Dandi (Yayasan Nuraini Ibrahim Mandiri, 2026)
Perkembangan layanan keuangan digital mendorong meningkatnya penggunaan aplikasi e-wallet seperti DANA, yang menghasilkan berbagai ulasan pengguna yang mencerminkan tingkat kepuasan terhadap layanan. Permasalahan utama dalam penelitian ini adalah sulitnya menganalisis data ulasan dalam jumlah besar secara manual sehingga diperlukan pendekatan otomatis untuk mengklasifikasikan sentimen pengguna. Penelitian ini bertujuan untuk menganalisis sentimen pengguna aplikasi e-wallet DANA di Indonesia menggunakan algoritma Naive Bayes. Metode yang digunakan adalah pendekatan kuantitatif dengan teknik eksperimen, yang meliputi tahapan preprocessing teks, ekstraksi fitur menggunakan TF-IDF, pembagian data latih dan data uji, serta proses klasifikasi sentimen. Dataset yang digunakan berjumlah 1000 data ulasan yang terdiri dari sentimen positif dan negatif. Hasil penelitian menunjukkan bahwa model yang dibangun mampu menghasilkan nilai accuracy sebesar 0,915, precision sebesar 1,000, dan recall sebesar 0,817. Hal ini menunjukkan bahwa algoritma Naive Bayes memiliki kinerja yang baik dalam mengklasifikasikan sentimen pengguna, meskipun masih terdapat beberapa kesalahan klasifikasi pada data yang bersifat ambigu. Dengan demikian, metode yang digunakan dapat menjadi solusi dalam menganalisis opini pengguna terhadap layanan aplikasi e-wallet secara efektif dan efisien.