ANALISIS SENTIMEN TERHADAP MARKETPLACE MENGGUNAKAN ALGORITMA NAÏVE BAYES

Abstract

Penelitian ini menganalisis sentimen terhadap marketplace Lazada Indonesia menggunakan algoritma Naïve Bayes dengan teknik upsampling SMOTE. Marketplace menjadi platform penting dalam era digital, namun sering kali ulasan pengguna memiliki ketidakseimbangan dalam jumlah sentimen positif dan negatif, yang dapat mempengaruhi akurasi analisis. Data diambil dari Twitter API yang berisi 1.517 review. Algoritma Naïve Bayes diterapkan untuk analisis sentimen, dan teknik SMOTE digunakan untuk mengatasi ketidakseimbangan data. Hasil menunjukkan bahwa penerapan teknik SMOTE pada algoritma Naïve Bayes menghasilkan tingkat akurasi sebesar 81,89%, dibandingkan dengan 65,53% tanpa nandaSMOTE. Penelitian ini menyimpulkan bahwa teknik SMOTE efektif dalam meningkatkan akurasi analisis sentimen, dan Lazada mendapatkan tanggapan positif dari penggunanya, meskipun ada beberapa kesalahan klasifikasi yang perlu diperbaiki. Hasil ini menunjukkan bahwa masyarakat memiliki respon yang sangat baik terhadap Lazada. Meskipun demikian, masih terdapat prediksi klasifikasi yang melenceng dari kenyataan