ANALISIS SENTIMEN WARGA TWITTER TERHADAP GAME SHOPEE COCOKI DENGAN METODE NAIVE BAYES CLASSIFIER
Abstract
Di era digital saat ini, banyak platform e-commerce bersaing untuk menarik pelanggan. Shopee adalah salah satu platform yang populer dengan banyak fitur dan layanan yang menarik, termasuk game "Shopee Cocoki" yang telah menjadi tren di kalangan pengguna Shopee. Penelitian ini menggunakan metode analisis sentimen Naive Bayes, yang memanfaatkan kemungkinan untuk mengkategorikan tweet menjadi kategori sentimen positif, negatif, atau netral. Data yang digunakan adalah sejumlah tweet yang mengandung kata kunci terkait "Shopee Cocoki" yang diambil dari Twitter. Berdasarkan hasil eksperimen, diperoleh nilai akurasi keseluruhan sebesar 55%. Sentimen negatif memiliki nilai presisi sebesar 57%, recall sebesar 80%, dan f1-score sebesar 67%. Sentimen netral memiliki nilai presisi sebesar 33%, recall sebesar 17%, dan f1-score sebesar 22%. Sedangkan sentimen positif memiliki nilai presisi sebesar 33%, recall sebesar 25%, dan f1-score sebesar 29%.
Keywords
References
D. G. Nugroho, Y. H. Chrisnanto, A. Wahana. "Analisis Sentimen Pada Jasa Ojek Online Menggunakan Metode Naive Bayes." Prosiding Seminar Nasional Sains dan Teknologi Ke-7, 2016, hal. 156-161.
M. Furqan, Sriani, S. M. Sari. "Analisis Sentimen Menggunakan K-Nearest Neighbor Terhadap New Normal Masa Covid-19 di Indonesia." Techno COM, vol. 21, no. 1, Februari 2022, hal. 56-61.
N. Hendrastuty Styawati, A. R. Isnain, A. Y. Rahmadhani. "Analisis Sentimen Masyarakat Terhadap Program Kartu Prakerja Pada Twitter Dengan Metode Support Vector Machine." Jurnal Informatika: Jurnal Pengembangan IT (JPIT), vol. 6, no. 3, September 2021, hal. 150-155.
Latuny, W., Lawalata, V. O., Pailin, D. B., & Ohoirenan, R. (2021). Sentiment Analysis of Consumers for Determining the Packaging Features of Eucalyptus Oil Products. Jurnal Ilmiah Teknik Industri, 71-80.
A. Saleh. "Implementasi Metode Klasifikasi Naïve Bayes Dalam Memprediksi Besarnya Penggunaan Listrik Rumah Tangga." Citec Journal, vol. 2, no. 3, Mei 2015, hal. 201-207.
S. Rayhan. “Analisis Sentimen Publik Terhadap BJORKA Dalam Insiden Kebocoran Data Komino Menggunakan Algoritma Support Vector Machine.” Repositori Universitas Dinamika, 2023, hal. 8-9.
M. I. Aditama, R. I. Pratama, Kevin Hafizzana Wiwaha Untoro, N. A. Rakhmawati. "Analisis Klasifikasi Sentimen Pengguna Media Sosial Twitter Terhadap Pengadaan Vaksin COVID-19." JIEET (Jurnal Information Engineering and Educational Technology), vol. 4, no. 2, 2021, hal. 90-92.
N. M. A. J. Astari, D. G. H. Divayana, G. Indrawan. "Analisis Sentimen Dokumen Twitter Mengenai Dampak Virus Corona Menggunakan Metode Naive Bayes Classifier." Jurnal Sistem dan Informatika, vol. 15, no. 1, 2020, hal. 22-29. DOI: 10.30864/jsi.v15i1.332
D. D. Putri, G. F. Nama, W. E. Sulistiono. "Analisis Sentimen Kinerja Dewan Perwakilan Rakyat (DPR) pada Twitter Menggunakan Metode Naive Bayes Classifier." Jurnal Informatika dan Teknik Elektro Terapan (JITET), vol. 10, no. 1, 2022, hal. 34-40. DOI: 10.23960/jitet.v10i1.2262
N. L. P. C. Savitri, R. A. Rahman, R. Venyutzky, N. A. Rakhmawati. "Analisis Klasifikasi Sentimen Terhadap Sekolah Daring pada Twitter Menggunakan Supervised Machine Learning." Jurnal Teknik Informatika Dan Sistem Informasi, vol. 7, no. 1, 2021, hal.47-58.
Information System, Lecturer
