ANALISIS SENTIMEN PENGGUNA APLIKASI E-WALLET DANA MENGGUNAKAN NAIVE BAYES
Keywords:
Analisis Sentimen, E-wallet Dana, Naive Bayes, Klasifikasi Teks, TF-IDFAbstract
Perkembangan layanan keuangan digital mendorong meningkatnya penggunaan aplikasi e-wallet seperti DANA, yang menghasilkan berbagai ulasan pengguna yang mencerminkan tingkat kepuasan terhadap layanan. Permasalahan utama dalam penelitian ini adalah sulitnya menganalisis data ulasan dalam jumlah besar secara manual sehingga diperlukan pendekatan otomatis untuk mengklasifikasikan sentimen pengguna. Penelitian ini bertujuan untuk menganalisis sentimen pengguna aplikasi e-wallet DANA di Indonesia menggunakan algoritma Naive Bayes. Metode yang digunakan adalah pendekatan kuantitatif dengan teknik eksperimen, yang meliputi tahapan preprocessing teks, ekstraksi fitur menggunakan TF-IDF, pembagian data latih dan data uji, serta proses klasifikasi sentimen. Dataset yang digunakan berjumlah 1000 data ulasan yang terdiri dari sentimen positif dan negatif. Hasil penelitian menunjukkan bahwa model yang dibangun mampu menghasilkan nilai accuracy sebesar 0,915, precision sebesar 1,000, dan recall sebesar 0,817. Hal ini menunjukkan bahwa algoritma Naive Bayes memiliki kinerja yang baik dalam mengklasifikasikan sentimen pengguna, meskipun masih terdapat beberapa kesalahan klasifikasi pada data yang bersifat ambigu. Dengan demikian, metode yang digunakan dapat menjadi solusi dalam menganalisis opini pengguna terhadap layanan aplikasi e-wallet secara efektif dan efisien.
References
Habib Kusuma, I., & Cahyono, N. (2023). Analisis Sentimen Masyarakat Terhadap Penggunaan E-Commerce Menggunakan Algoritma K-Nearest Neighbor. Jurnal E-Commerce, 8(3).
Prasetyo, S. D., Hilabi, S. S., & Nurapriani, F. (2023). Analisis Sentimen Relokasi Ibukota Nusantara Menggunakan Algoritma Naïve Bayes dan KNN. Jurnal KomtekInfo, 10(1), 1–7. https://doi.org/10.35134/komtekinfo.v10i1.330
Idris, I. S. K., Mustofa, Y. A., & Salihi, I. A. (2023). Analisis Sentimen Terhadap Penggunaan Aplikasi Shopee Menggunakan Algoritma SVM. Journal of Information Science, 36(6), 823–848. https://doi.org/10.1177/0165551510388123
Sejati, W., Bist, A. S., & Tambunan, A. (2023). Pengembangan Analisis Sentimen dalam Rekayasa Software Engineering menggunakan tinjauan literatur sistematis. Jurnal Mentari, 2(1), 95–103. https://journal.pandawan.id/mentari/article/view/377
Alita, D., & Shodiqin, R. A. (2023). Sentimen Analisis Vaksin Covid-19 Menggunakan Naive Bayes dan Support Vector Machine. Journal of Artificial Intelligence and Technology Information (JAITI), 1(1), 1–12. https://doi.org/10.58602/jaiti.v1i1.20
Darmawan, G., Alam, S., & Sulistyo, M. I. (2023). Analisis Sentimen Berdasarkan Ulasan Pengguna Aplikasi MyPertamina Menggunakan Naïve Bayes. Jurnal Informatika, 2(3), 100–108. https://doi.org/10.55123
Larasati, F. A., Ratnawati, D. E., & Hanggara, B. T. (2022). Analisis Sentimen Ulasan Aplikasi Dana dengan Metode Random Forest. J-PTIIK. http://j-ptiik.ub.ac.id
Kevin, K., Enjeli, M., & Wijaya, A. (2024). Analisis Sentimen Penggunaan Aplikasi Kinemaster Menggunakan Naive Bayes. Jurnal Ilmiah Computer Science, 2(2), 89–98. https://doi.org/10.58602/jics.v2i2.24
Sholeha, E. W., Yunita, S., Hammad, R., & Hardita, V. C. (2022). Analisis Sentimen Pada Agen Perjalanan Online Menggunakan Naïve Bayes dan KNN. Jurnal Teknologi Informasi, 3(4), 203–208.
Safira, A., & Hasan, F. N. (2023). Analisis Sentimen Masyarakat Terhadap Paylater Menggunakan Naive Bayes Classifier. Jurnal Sistem Informasi, 5(1).
Merdiansah, R., & Ridha, A. A. (2024). Analisis Sentimen Pengguna X Indonesia Terkait Kendaraan Listrik Menggunakan IndoBERT. Jurnal Ilmu Komputer dan Sistem Informasi (JIKOMSI), 7(1), 221–228.
Syafrizal, S., Afdal, M., & Novita, R. (2023). Analisis Sentimen Ulasan Aplikasi PLN Mobile Menggunakan Naïve Bayes Classifier dan KNN. MALCOM: Indonesian Journal of Machine Learning and Computer Science, 4(1), 10–19. https://doi.org/10.57152/malcom.v4i1.983
Ramadhani, B., & Suryono, R. R. (2024). Komparasi Algoritma Naïve Bayes dan Logistic Regression Untuk Analisis Sentimen Metaverse. Jurnal Media Informatika Budidarma, 8(2), 714. https://doi.org/10.30865/mib.v8i2.7458
Widianto, I. S., Ramadhan, Y. R., & Komara, M. A. (2024). Analisis Sentimen E-Wallet Gopay, Shopeepay, dan OVO Menggunakan Algoritma Naive Bayes. Jurnal Informatika dan Teknik Elektro Terapan, 12(3S1). https://doi.org/10.23960/jitet.v12i3s1.5277
Ariany, F., Prastowo, A. T., Ahmad, I., & Adrian, Q. J. (2023). Algoritma Naïve Bayes dalam Analisis Komparatif Sentimen Dompet Digital. Jurnal Analisis Sentimen Digital.
