IMPLEMENTASI ALGORITMA NAIVE BAYES UNTUK ANALISIS SENTIMEN ULASAN PRODUK MAKANAN DAN MINUMAN DI TOKOPEDIA

Abstract

Analisis sentimen adalah proses evaluasi dan pemahaman terhadap pendapat, perasaan,atau sentiment yang terkandung dalam teks,ulasan,atau komunikasi yang diungkapkan oleh individu   atau kelompok. Penelitian ini bertujuan untuk menerapkan algoritma Naive Bayes dalam analisis sentimen terhadap ulasan produk makanan dan minuman di platform e-commerce Tokopedia. Melalui metode Knowledge Discovery in Databases (KDD), langkah pertama penelitian adalah memahami dan memproses data yang diperoleh dari sumber data terbuka yaitu  Kaggle Data ulasan pelanggan dikumpulkan dan dieksplorasi untuk memahami distribusi sentimen serta dilakukan preprocessing data untuk mempersiapkan dataset pelatihan. Algoritma Naive Bayes diterapkan untuk mengklasifikasikan ulasan produk ke dalam tiga kategori sentimen: positif, negatif, dan netral. Hasil evaluasi kinerja model menunjukkan tingkat Accuracy sebesar 75.90%. Sementara itu, Presisi sebesar 66.45% dan recall sebesar 97.42% turut menjadi sorotan penting. Penelitian ini memberikan pemahaman yang lebih mendalam terkait distribusi sentimen dalam ulasan makanan dan minuman di Tokopedia, menunjukkan mayoritas sentimen yang positif. Hasil ini mengindikasikan bahwa algoritma Naive Bayes dapat menjadi instrumen efektif untuk menganalisis sentimen produk di platform e-commerce, memberikan landasan bagi pengembangan strategi bisnis yang lebih cermat dan responsif terhadap preferensi pelanggan.