Analisis Sentimen ShopeeFood pada Aplikasi X Menggunakan Algoritman Klasifikasi - Alexandro, Manuel; Jollyta, Deny (Seminar Nasional Informatika (SENATIKA), 2026)
Perkembangan layanan pesan antar makanan semakin pesat di Indonesia, salah satunya adalah ShopeeFood yang menjadi kompetitor utama dalam industri food delivery. Untuk memahami pengalaman dan persepsi pengguna terhadap layanan tersebut, diperlukan analisis sentimen pada komentar yang dipublikasikan di media sosial X. Penelitian ini bertujuan untuk melakukan klasifikasi sentimen komentar pengguna terhadap ShopeeFood dengan algoritma Naïve Bayes (NB) dan Support Vector Machine (SVM). Proses pelatihan melibatkan Augmentasi data teknik Synonym Replacement untuk menyeimbangkan data melalui penambahan data. Data yang digunakan terbagi menjadi tiga tahap, yaitu dataset awal, dataset dengan penambahan data, serta dataset hasil augmentasi teks menggunakan teknik synonym replacement . Evaluasi model menggunakan confusion matrix serta pengukuran precision , recall , f1-score , dan akurasi. Hasil penelitian menunjukkan bahwa pada dataset awal, algoritma SVM memperoleh akurasi sebesar 77% sedangkan Naïve Bayes sebesar 70%. Setelah penambahan data, performa SVM menjadi 75% dan NB 74%. Pada dataset hasil augmentasi teks, SVM memberikan hasil terbaik dengan akurasi 90% dan NB mencapai 86%. Hal ini menunjukkan bahwa augmentasi teks berpengaruh positif terhadap peningkatan performa model, serta algoritma SVM memiliki keunggulan dalam mengklasifikasikan sentimen komentar pengguna ShopeeFood.