KLASIFIKASI DAN PREDIKSI ULASAN E-COMMERCE MENGGUNAKAN ALGORITMA NAÏVE BAYES
Abstract viewed = 20 times
PDF (Bahasa Indonesia) downloaded = 19 times
Abstract
Penelitian ini bertujuan untuk mengklasifikasikan ulasan pengguna aplikasi Tokopedia ke dalam empat kategori utama: fitur aplikasi, layanan, pembayaran, dan promosi. Sebanyak 1.500 ulasan dikumpulkan melalui teknik web scraping dari Google Play Store dan diolah menggunakan tahapan preprocessing seperti tokenization, stopword removal, dan stemming. Klasifikasi dilakukan dengan menggunakan algoritma Multinomial Naive Bayes. Dari 458 data uji, model menghasilkan akurasi sebesar 83,41%, dengan nilai precision tertinggi pada kategori fitur aplikasi sebesar 0,89 dan recall tertinggi pada kategori pembayaran dan promosi sebesar 0,97. Hasil tersebut menunjukkan bahwa algoritma Naive Bayes efektif dalam mengelompokkan ulasan secara otomatis dengan rata-rata kinerja makro sebesar 0,84 (precision), 0,83 (recall), dan 0,83 (f1-score). Kontribusi utama dari penelitian ini adalah penerapan metode klasifikasi teks yang dapat membantu Tokopedia mengidentifikasi aspek layanan yang paling sering dibicarakan oleh pengguna, sehingga dapat mendukung pengambilan keputusan yang lebih terarah.
Downloads
Download data is not yet available.
References
Agneresa, A., Hananto, A. L., Hilabi, S. S., Hananto, A., & Tukino, T. (2022). Strategi Promosi Penerapan Data Mining Mahasiswa Baru Dengan Metode K-Means Clustering. Dirgamaya: Jurnal Manajemen Dan Sistem Informasi, 2(2), 25–34. Https://Doi.Org/10.35969/Dirgamaya.V2i2.275
Annisa, Z., & Ulama, B. S. S. (2023). Analisis Sentimen Data Ulasan Pengguna Aplikasi “Pedulilindungi” Pada Google Play Store Menggunakan Metode Naïve Bayes Classifier Model Multinomial. Jurnal Sains Dan Seni ITS, 11(6), D464--D471.
Apriliyani, E., & Salim, Y. (2022). Analisis Performa Metode Klasifikasi Naïve Bayes Classifier Pada Unbalanced Dataset. Indonesian Journal Of Data And Science, 3(2), 47–54. Https://Doi.Org/10.56705/Ijodas.V3i2.45
Gautama, I. M. B. (2023). Klasifikasi Data Saran Pemustaka Di Perpustakaan STIKOM Bali Menggunakan TF-IDF Dan Multinomial Naive Bayes. Jurnal Sistem Dan Informatika (JSI), 17(2), 62–72. Https://Doi.Org/10.30864/Jsi.V17i2.490
Grandis, G. F., Sari, Y. A., & Indriati, I. (2021). Seleksi Fitur Gain Ratio Pada Analisis Sentimen Kebijakan Pemerintah Mengenai Pembelajaran Jarak Jauh Dengan K-Nearest Neighbor. Jurnal Pengembangan Teknologi Informasi Dan Ilmu Komputer, 5(8), 3507–3514.
Hananto, A. L., Hananto, A., Huda, B., Rahman, A. Y., Novalia, E., & Priyatna, B. (2024). Determination Of Training Participants In Community Work Training Centers Using The Naïve Bayes Classifier Algorithm. JOIV: International Journal On Informatics Visualization, 8(3), 1162–1167. Https://Doi.Org/10.62527/Joiv.8.3.1995
Hasibuan, E., & Heriyanto, E. A. (2022). Analisis Sentimen Pada Ulasan Aplikasi Amazon Shopping Di Google Play Store Menggunakan Naive Bayes Classifier. Jurnal Teknik Dan Science, 1(3), 13–24. Https://Doi.Org/10.56127/Jts.V1i3.434
Indriyani, F. A., Fauzi, A., & Faisal, S. (2023). Analisis Sentimen Aplikasi Tiktok Menggunakan Algoritma Naïve Bayes Dan Support Vector Machine. TEKNOSAINS: Jurnal Sains, Teknologi Dan Informatika, 10(2), 176–184. Https://Doi.Org/10.37373/Tekno.V10i2.419
Irawati, R., & Prasetyo, I. B. (2021). Pemanfaatan Platform E-Commerce Melalui Marketplace Sebagai Upaya Peningkatan Penjualan Dan Mempertahankan Bisnis Di Masa Pandemi (Studi Pada UMKM Makanan Dan Minuman Di Malang). Jurnal Penelitian Manajemen Terapan (PENATARAN), 6(2), 114–133.
Kurniawan, B., Suwarisman, A., Afriyanti, I., Wahyudi, A., & Saputra, D. D. (2023). Analisis Sentimen Complain Dan Bukan Complain Pada Twitter Telkomsel Dengan SMOTE Dan Naïve Bayes. Jurnal JTIK (Jurnal Teknologi Informasi Dan Komunikasi), 7(1), 106–113. Https://Doi.Org/10.35870/Jtik.V7i1.691
Kurniawan, I., Hananto, A. L., Hilabi, S. S., Hananto, A., Priyatna, B., & Rahman, A. Y. (2023). Perbandingan Algoritma Naive Bayes Dan SVM Dalam Sentimen Analisis Marketplace Pada Twitter. JATISI (Jurnal Teknik Informatika Dan Sistem Informasi), 10(1), 731–740. Https://Doi.Org/10.35957/Jatisi.V10i1.3582
Mardiani, E., Rahmansyah, N., Ningsih, S., Lantana, D. A., Wirawan, A. S. P., Wijaya, S. A., & Putri, D. N. (2023). Komparasi Metode Knn, Naive Bayes, Decision Tree, Ensemble, Linear Regression Terhadap Analisis Performa Pelajar Sma. Innovative: Journal Of Social Science Research, 3(2), 13880–13892.
Nugraha, D., & Gustian, D. (2024). Analisis Sentimen Penggunaan Aplikasi Transportasi Online Pada Ulasan Google Play Store Dengan Metode Naive Bayes Classifier. Kesatria: Jurnal Penerapan Sistem Informasi (Komputer Dan Manajemen), 5(1), 326–335. Https://Doi.Org/10.30645/Kesatria.V5i1.341
Pirunthavi, S., & Jayalath, E. (2021). Naïve Bayes Algorithm For Large Scale Text Classification. Instrumentation, 8(4), 55–62.
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
Rachmawati, M. (2024). Adopsi E-Commerce UMKM Sebagai Upaya Adaptasi Perubahan Perilaku Konsumen. Jurnal EMT KITA, 8(2), 695–700. Https://Doi.Org/10.35870/Emt.V8i2.2377
Ravil, M., Agustian, S., Fikry, M., & Insani, F. (2024). Peningkatan Performa Klasifikasi Sentimen Tweet Kaesang Menggunakan Naïve Bayes Dengan PSO Pada Dataset Kecil. KLIK: Kajian Ilmiah Informatika Dan Komputer, 4(6), 2909–2917. Https://Doi.Org/10.30865/Klik.V4i6.1939
Ruslan, R., Khalifatun, U. N., & Rahman, U. (2023). Penelitian Grounded Theory: Pengertian, Prinsip-Prinsip, Metode Pengumpulan Dan Analisis Data. Edu Sociata: Jurnal Pendidikan Sosiologi, 6(2), 699–708. Https://Doi.Org/10.33627/Es.V6i2.1483
Sabrani, A., Wedashwara, I. G. W., & Bimantoro, F. (2020). Multinomial Naïve Bayes Untuk Klasifikasi Artikel Online Tentang Gempa Di Indonesia. Jurnal Teknologi Informasi, Komputer, Dan Aplikasinya (JTIKA), 2(1), 89–100. Https://Doi.Org/10.29303/Jtika.V2i1.87
Sanjaya, J., Priyatna, B., Hilabi, S. S., & Others. (2024). Analisis Sentimen Terhadap Opini Proyek Kereta Cepat Menggunakan Metode Naïve Bayes Classifier. JURNAL FASILKOM, 14(1), 263–270. Https://Doi.Org/10.37859/Jf.V14i1.6598
Sari, R., & Hayuningtyas, R. Y. (2019). Penerapan Algoritma Naive Bayes Untuk Analisis Sentimen Pada Wisata TMII Berbasis Website. Indonesian Journal On Software Engineering (IJSE), 5(2), 51–60. Https://Doi.Org/10.31294/Ijse.V5i2.6957
Seran, W. (2024). Analisis Kepuasan Pengguna Pada Fitur Marketplace Di Aplikasi Facebook Menggunakan Card Shorting. CONTAR: Jurnal Ilmu Komputer, 2(1), 13–18.
Sulistyawati, U. S., & Munawir. (2024). Membangun Keunggulan Kompetitif Melalui Platform E-Commerce: Studi Kasus Tokopedia. Jurnal Manajemen Dan Teknologi, 1(1), 43–56. Https://Doi.Org/10.63447/Jmt.V1i1.776
Annisa, Z., & Ulama, B. S. S. (2023). Analisis Sentimen Data Ulasan Pengguna Aplikasi “Pedulilindungi” Pada Google Play Store Menggunakan Metode Naïve Bayes Classifier Model Multinomial. Jurnal Sains Dan Seni ITS, 11(6), D464--D471.
Apriliyani, E., & Salim, Y. (2022). Analisis Performa Metode Klasifikasi Naïve Bayes Classifier Pada Unbalanced Dataset. Indonesian Journal Of Data And Science, 3(2), 47–54. Https://Doi.Org/10.56705/Ijodas.V3i2.45
Gautama, I. M. B. (2023). Klasifikasi Data Saran Pemustaka Di Perpustakaan STIKOM Bali Menggunakan TF-IDF Dan Multinomial Naive Bayes. Jurnal Sistem Dan Informatika (JSI), 17(2), 62–72. Https://Doi.Org/10.30864/Jsi.V17i2.490
Grandis, G. F., Sari, Y. A., & Indriati, I. (2021). Seleksi Fitur Gain Ratio Pada Analisis Sentimen Kebijakan Pemerintah Mengenai Pembelajaran Jarak Jauh Dengan K-Nearest Neighbor. Jurnal Pengembangan Teknologi Informasi Dan Ilmu Komputer, 5(8), 3507–3514.
Hananto, A. L., Hananto, A., Huda, B., Rahman, A. Y., Novalia, E., & Priyatna, B. (2024). Determination Of Training Participants In Community Work Training Centers Using The Naïve Bayes Classifier Algorithm. JOIV: International Journal On Informatics Visualization, 8(3), 1162–1167. Https://Doi.Org/10.62527/Joiv.8.3.1995
Hasibuan, E., & Heriyanto, E. A. (2022). Analisis Sentimen Pada Ulasan Aplikasi Amazon Shopping Di Google Play Store Menggunakan Naive Bayes Classifier. Jurnal Teknik Dan Science, 1(3), 13–24. Https://Doi.Org/10.56127/Jts.V1i3.434
Indriyani, F. A., Fauzi, A., & Faisal, S. (2023). Analisis Sentimen Aplikasi Tiktok Menggunakan Algoritma Naïve Bayes Dan Support Vector Machine. TEKNOSAINS: Jurnal Sains, Teknologi Dan Informatika, 10(2), 176–184. Https://Doi.Org/10.37373/Tekno.V10i2.419
Irawati, R., & Prasetyo, I. B. (2021). Pemanfaatan Platform E-Commerce Melalui Marketplace Sebagai Upaya Peningkatan Penjualan Dan Mempertahankan Bisnis Di Masa Pandemi (Studi Pada UMKM Makanan Dan Minuman Di Malang). Jurnal Penelitian Manajemen Terapan (PENATARAN), 6(2), 114–133.
Kurniawan, B., Suwarisman, A., Afriyanti, I., Wahyudi, A., & Saputra, D. D. (2023). Analisis Sentimen Complain Dan Bukan Complain Pada Twitter Telkomsel Dengan SMOTE Dan Naïve Bayes. Jurnal JTIK (Jurnal Teknologi Informasi Dan Komunikasi), 7(1), 106–113. Https://Doi.Org/10.35870/Jtik.V7i1.691
Kurniawan, I., Hananto, A. L., Hilabi, S. S., Hananto, A., Priyatna, B., & Rahman, A. Y. (2023). Perbandingan Algoritma Naive Bayes Dan SVM Dalam Sentimen Analisis Marketplace Pada Twitter. JATISI (Jurnal Teknik Informatika Dan Sistem Informasi), 10(1), 731–740. Https://Doi.Org/10.35957/Jatisi.V10i1.3582
Mardiani, E., Rahmansyah, N., Ningsih, S., Lantana, D. A., Wirawan, A. S. P., Wijaya, S. A., & Putri, D. N. (2023). Komparasi Metode Knn, Naive Bayes, Decision Tree, Ensemble, Linear Regression Terhadap Analisis Performa Pelajar Sma. Innovative: Journal Of Social Science Research, 3(2), 13880–13892.
Nugraha, D., & Gustian, D. (2024). Analisis Sentimen Penggunaan Aplikasi Transportasi Online Pada Ulasan Google Play Store Dengan Metode Naive Bayes Classifier. Kesatria: Jurnal Penerapan Sistem Informasi (Komputer Dan Manajemen), 5(1), 326–335. Https://Doi.Org/10.30645/Kesatria.V5i1.341
Pirunthavi, S., & Jayalath, E. (2021). Naïve Bayes Algorithm For Large Scale Text Classification. Instrumentation, 8(4), 55–62.
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
Rachmawati, M. (2024). Adopsi E-Commerce UMKM Sebagai Upaya Adaptasi Perubahan Perilaku Konsumen. Jurnal EMT KITA, 8(2), 695–700. Https://Doi.Org/10.35870/Emt.V8i2.2377
Ravil, M., Agustian, S., Fikry, M., & Insani, F. (2024). Peningkatan Performa Klasifikasi Sentimen Tweet Kaesang Menggunakan Naïve Bayes Dengan PSO Pada Dataset Kecil. KLIK: Kajian Ilmiah Informatika Dan Komputer, 4(6), 2909–2917. Https://Doi.Org/10.30865/Klik.V4i6.1939
Ruslan, R., Khalifatun, U. N., & Rahman, U. (2023). Penelitian Grounded Theory: Pengertian, Prinsip-Prinsip, Metode Pengumpulan Dan Analisis Data. Edu Sociata: Jurnal Pendidikan Sosiologi, 6(2), 699–708. Https://Doi.Org/10.33627/Es.V6i2.1483
Sabrani, A., Wedashwara, I. G. W., & Bimantoro, F. (2020). Multinomial Naïve Bayes Untuk Klasifikasi Artikel Online Tentang Gempa Di Indonesia. Jurnal Teknologi Informasi, Komputer, Dan Aplikasinya (JTIKA), 2(1), 89–100. Https://Doi.Org/10.29303/Jtika.V2i1.87
Sanjaya, J., Priyatna, B., Hilabi, S. S., & Others. (2024). Analisis Sentimen Terhadap Opini Proyek Kereta Cepat Menggunakan Metode Naïve Bayes Classifier. JURNAL FASILKOM, 14(1), 263–270. Https://Doi.Org/10.37859/Jf.V14i1.6598
Sari, R., & Hayuningtyas, R. Y. (2019). Penerapan Algoritma Naive Bayes Untuk Analisis Sentimen Pada Wisata TMII Berbasis Website. Indonesian Journal On Software Engineering (IJSE), 5(2), 51–60. Https://Doi.Org/10.31294/Ijse.V5i2.6957
Seran, W. (2024). Analisis Kepuasan Pengguna Pada Fitur Marketplace Di Aplikasi Facebook Menggunakan Card Shorting. CONTAR: Jurnal Ilmu Komputer, 2(1), 13–18.
Sulistyawati, U. S., & Munawir. (2024). Membangun Keunggulan Kompetitif Melalui Platform E-Commerce: Studi Kasus Tokopedia. Jurnal Manajemen Dan Teknologi, 1(1), 43–56. Https://Doi.Org/10.63447/Jmt.V1i1.776
Published
2025-07-01
How to Cite
NURIZA, Adjeng Putri; NOVALIA, Elfina.
KLASIFIKASI DAN PREDIKSI ULASAN E-COMMERCE MENGGUNAKAN ALGORITMA NAÏVE BAYES.
JOISIE (Journal Of Information Systems And Informatics Engineering), [S.l.], v. 9, n. 1, p. 207-217, july 2025.
ISSN 2527-3116.
Available at: <https://ejournal.pelitaindonesia.ac.id/ojs32/index.php/JOISIE/article/view/4993>. Date accessed: 14 july 2025.
doi: https://doi.org/10.35145/joisie.v9i1.4993.
Issue
Section
Articles
This work is licensed under a Creative Commons Attribution-ShareAlike 4.0 International License.
