IMPLEMENTASI NAÏVE BAYES CLASSIFIER DAN ASOSIASI UNTUK ANALISIS SENTIMEN DATA ULASAN APLIKASI E-COMMERCE SHOPEE PADA SITUS GOOGLE PLAY

Abstract

Salah satu pengaruh dari peningkatan jumlah pengguna internet di Indonesia ialah semakin menjamurnya kegiatan berbelanja melalui media internet. Hal ini membuat pengguna internet menginginkan segala hal yang bersifat instan dan tidak merepotkan. Mengetahui akan hal itu maka dimanfaatkan oleh sebagian besar pembisnis untuk memasarkan produknya terutama dibidang barang dan jasa. Seiring perkembangannya, kini e-commerce dapat diakses dengan menggunakan perangkat mobile phone dalam bentuk aplikasi yang dapat diunduh dengan mudah berbagai macam aplikasi yang dapat menawarkan layanan e-commerce. Salah satu contoh aplikasi e-commerce yang memiliki reputasi baik di Indonesia ialah Shopee. Hal inilah yang mendorong peneliti untuk meneliti Shopee yang didapatkan datanya dari situs website google play. Selanjutnya dilakukan pelabelan dan dianalisis menggunakan metode Naïve Bayes Classifier untuk mengklasifikasikan ulasan berdasarkan kategori kelas sentimen positif dan kelas sentimen negatif. Dari hasil pelabelan kemudian dilihat asosiasi teks pada setiap kelas sentimen guna menemukan sebuah informasi yang dianggap penting dan dapat menjadi berguna untuk pengambilan keputusan. Hasil klasifikasi sentimen menggunakan model Naïve Bayes Classifier didapatkan tingkat akurasi sebesar 97,4%. Selanjutnya, pada proses asosiasi teks diperoleh informasi bahwa pengguna aplikasi Shopee Indonesia membicarakan aplikasi, ongkir, harga dan puas untuk kelas positif dan untuk kelas negatif diperoleh informasi pengguna banyak membicarakan aplikasi ongkir, buruk, susah, gambar, pengiriman, dan penjual. Hasil ulasan negatif tersebut dibuat dalam diagram fishbone untuk pemecahan masalah.