PUTRI APRIYAWATI, - (2026) KLASIFIKASI SENTIMEN APLIKASI TOKOPEDIA DENGAN MENGGUNAKAN METODE NAIVE BAYES CLASSIFIER BERDASARKAN ULASAN DI GOOGLE PLAY. Skripsi thesis, UNIVERSITAS ISLAM NEGERI SULTAN SYARIF KASIM RIAU.

Preview	Text (BAB GABUNGAN) BAB GABUNGAN - PUTRI APRIYAWATI Teknik Informatika.pdf - Published Version Download (2MB) | Preview
	Text (BAB HASIL) BAB IV - PUTRI APRIYAWATI Teknik Informatika.pdf - Published Version Restricted to Repository staff only Download (2MB)
Preview	Text (PERNYATAAN PUBLIKASI) Surat Pernyataan Publikasi Putri - PUTRI APRIYAWATI Teknik Informatika.pdf - Published Version Download (187kB) | Preview

Abstract

Ulasan Pengguna pada platform e-commerce merupakan sumber informasi penting yang mencerminkan tingkat kepuasan maupun ketidakpuasan terhadap layanan dan produk. Seiring meningkatnya jumlah ulasan, proses analisis sentimen secara manual menjadi tidak efektif dan memerlukan waktu yang lama. Oleh karena itu diperlukan pendekatan otomatis untuk mengelompokkan sentimen ulasan secara efisien dan akurat. Penelitian ini bertujuan untuk mengklasifikasikan sentimen ulasan pengguna aplikasi Tokopedia menjadi dua kelas, yaitu positif dan negatif, menggunakan metode Naive Bayes Classifier. Teknik pengumpulan data menggunakan web scraping, total data yang diperoleh 3.000 ulasan, kemudian dilakukan pelabelan manual dan tahapan text preprocessing meliputi cleaning, case folding, tokenizing, normalisasi, stopword removal, dan stemming. Pembobotan kata dilakukan menggunakan TF-IDF dengan seleksi fitur threshold 0,00001. Kemudian data diuji menggunakan tiga skenario pembagian data latih-data uji, yaitu 90:10, 80:20, 70 :30. Berdasarkan hasil penelitian didapatkan bahwa model Naive Bayes Classifier mampu memberikan performa yang konsisten dengan akurasi diatas 91%. Nilai akurasi yang diperoleh pada skenario 90:10 adalah 91,67%, pada skenario 80:20 sebesar 93,00%, dan pada skenario 70:30 sebesar 92,56%. Skenario terbaik pada (80:20), model mencapai precision 97,01%, Recall 88,44%, F1-Score 92,53%, serta nilai AUC 0,9787. Hal tersebut menunjukkan bahwa metode Naive Bayes Classifier terbukti efektif dalam mengklasifikasikan sentimen ulasan pengguna Tokopedia, dengan performa konsisten dan tingkat akurasi yang tinggi. Kata kunci: Analisis sentimen, Google Play, Klasifikasi, Naive Bayes Classifier, Tokopedia.

Actions (login required)

View Item