Pertumbuhan pesat ekosistem e-commerce di Indonesia menjadikan ulasan pengguna pada Google Play Store salah satu sumber data penting untuk membaca persepsi dan pengalaman pengguna secara langsung. Penelitian ini bertujuan menganalisis serta membandingkan sentimen ulasan pengguna terhadap aplikasi Shopee dan Tokopedia dengan menggunakan pendekatan klasifikasi Naïve Bayes. Data ulasan dikumpulkan dari halaman Google Play kedua aplikasi, kemudian diproses melalui tahapan prapemrosesan teks, meliputi pembersihan karakter, case folding, penghapusan stopword, dan stemming. Fitur teks direpresentasikan menggunakan Term Frequency Inverse Document Frequency (TF-IDF) dan diklasifikasikan ke dalam label sentimen positif, negatif, dan netral. Kinerja model dinilai menggunakan metrik akurasi, presisi, recall, dan F1-score, sedangkan perbedaan pola sentimen antara Shopee dan Tokopedia dianalisis berdasarkan distribusi kelas dan hasil klasifikasi yang dihasilkan. Temuan penelitian ini memberikan gambaran kuantitatif mengenai kecenderungan penilaian pengguna terhadap kedua platform dan dapat menjadi masukan bagi pengelola e-commerce dalam merumuskan strategi peningkatan kualitas layanan berbasis opini pengguna.
Copyrights © 2026