ANALISIS SENTIMEN PENGGUNA SHOPEE TERHADAP FITUR COD MENGGUNAKAN METODE NAIVE BAYES DAN VISUALISASI DATA DENGAN PYTHON DAN POWER BI

Abstract

Penelitian ini membahas analisis sentimen pengguna Shopee terhadap fitur Cash on Delivery (COD) dengan menggunakan metode Naive Bayes Classifier. Fitur COD merupakan salah satu layanan yang banyak digunakan pengguna Shopee, namun sering menimbulkan pro dan kontra. Data penelitian diperoleh dari dataset ulasan pengguna Shopee yang diunduh melalui Kaggle. Tahapan penelitian meliputi pengumpulan data, pra-pemrosesan data (cleaning, normalisasi, penghapusan stopword, serta pelabelan sentimen), penerapan algoritma Naive Bayes, serta visualisasi hasil menggunakan Power BI. Hasil penelitian menunjukkan bahwa algoritma Naive Bayes mampu melakukan klasifikasi sentimen dengan tingkat akurasi sebesar 88%, serta visualisasi menggunakan Power BI mempermudah dalam memahami distribusi dan pola sentimen pengguna. Penelitian ini diharapkan dapat memberikan masukan bagi pihak Shopee untuk meningkatkan kualitas layanan COD berdasarkan persepsi pengguna.