Analisis Sentimen Ulasan Pengguna Shopee Mengenai Fitur COD Menggunakan Algoritma Naïve Bayes

Abstract

Perkembangan e-commerce di Indonesia mendorong penggunaan metode pembayaran Cash On Delivery (COD), terutama pada platform Shopee. Meskipun memberikan kemudahan, fitur ini juga menimbulkan berbagai permasalahan yang memicu beragam tanggapan pengguna. Ulasan di Google Play Store menjadi sumber data penting untuk mengetahui persepsi dan tingkat kepuasan pengguna terhadap fitur tersebut. Penelitian ini bertujuan menerapkan algoritma Naïve Bayes untuk menganalisis sentimen ulasan pengguna Shopee mengenai COD serta mengevaluasi performa model klasifikasi. Data yang digunakan sebanyak 1.568 ulasan yang diperoleh melalui web scraping. Tahapan penelitian meliputi pelabelan sentimen berdasarkan rating, preprocessing, ekstraksi fitur menggunakan TF-IDF, dan klasifikasi dengan Naïve Bayes. Evaluasi model menggunakan metode K-Fold Cross Validation. Hasil terbaik diperoleh pada k=5 Linear Sampling dengan akurasi 70.22%. Pada confusion matrix gabungan, terdapat 586 ulasan positif yang diprediksi benar dan 515 ulasan negative yang diprediksi benar. Dataset terdiri atas 729 ulasan berlabel positif dan 839 ulasan berlabel negative. Hasil penelitian menunjukkan bahwa model memiliki kemampuan yang berbeda dalam mengenali kedya kelas dan masih memliki keterbatasan dalam mengidentifikasi sentimen negatif.