Analisis Sentimen Masyarakat Terhadap System Perbelanjaan Di Alfagift Dengan Metode Naive Bayes


Muhammad Ikhsan(1*); Lilis Nur Hayati(2); dewi Widyawati(3);

(1) Universitas Muslim Indonesia
(2) Universitas Muslim Indonesia
(3) Universitas Muslim Indonesia
(*) Corresponding Author

  

Abstract


Berbagai industri termasuk ritel telah berubah sebagai akibat dari kemajuan teknologi informasi. Alfagift sebuah aplikasi yang dikembangkan oleh Alfamart untuk membantu pelanggannya berbelanja secara digital dan salah satu platform yang tengah berkembang pesat. Tujuan penelitian ini adalah untuk melakukan analisis sentimen masyarakat terhadap sistem perbelanjaan Alfagift dengan menggunakan metode Naive Bayes. Metode Naïve Bayes ini dipilih karena kemampuannya untuk mengklasifikasikan teks berdasarkan probabilitas, yang memungkinkan untuk menghasilkan hasil yang akurat dengan data yang relatif kecil. Data yang digunakan untuk penelitian ini adalah komentar atau ulasan pengguna tentang aplikasi Alfagift yang diambil dari platform review aplikasi. Analisis sentimen mencakup pengumpulan data, Preprocessing, serta penerapan Naive Bayes untuk membagi sentimen menjadi dua kategori utama yaitu positif dan negatif. Penelitian ini mengumpulkan 6.650 data ulasan pengguna  dan didapatkan 4.937 kelas sentimen positif dan 1.713 kelas sentimen negatif. Naïve Bayes Classifier dalam mengklasifikasi data mendapatkan akurasi tertinggi saat pembagian data latih dan data uji dengan perbandingan sebesar 90:10 memperoleh  Accuracy 85.94%, recall 81.81%, Precision 91.83% dan F1-Score sebesar 86.52%.  Hasil dari analisis ini menunjukkan bagaimana respon masyarakat terhadap fitur-fitur yang ada dalam aplikasi, serta memberikan wawasan tentang kekuatan dan kelemahan dari sistem perbelanjaan Alfagift. Penelitian ini juga membuktikan efektivitas metode Naive Bayes dalam menganalisis sentimen secara otomatis dan memberikan insight yang berbasis data

Keywords


Analisis Sentimen; Alfagift; Naive Bayes; Ulasan Pengguna; Preprocessing

  
  

Full Text:

PDF
  

Article Metrics

Abstract view: 7 times
PDF view: 7 times 		     

Digital Object Identifier

doi  https://doi.org/10.33096/linier.v2i2.3134 		  

Cite

How to cite item

References


D. A. Pradana and A. P. Wibowo, “Analisis Sentimen Ulasan Produk Sepatu Compass Di E- Commerce Tokopedia Menggunakan Algoritma Naive Bayes Classifier ( Nbc ) Analisis Sentimen Ulasan Produk Sepatu Compass Di E- Commerce Tokopedia Menggunakan Algoritma Naive Bayes Classifier ( Nbc ),” vol. 12, no. 3, pp. 1–12.

N. M. Al-Hazmi, “The effect of total quality management on marketing educational services in Saudi universities,” Manag. Sci. Lett., vol. 10, no. 10, pp. 2329–2336, 2020, doi: 10.5267/j.msl.2020.3.001.

R. Z. Firdaus, S. Hadi Wijoyo, and W. Purnomo, “Analisis Sentimen Berbasis Aspek Ulasan Pengguna Aplikasi Alfagift Menggunakan Metode Random Forest dan Pemodelan Topik Latent Dirichlet Allocation,” 2025. [Online]. Available: http://j-ptiik.ub.ac.id

A. Meiriza et al., “Analisis User Experience Pada Aplikasi Mobile Alfagift dengan Menggunakan Metode Heart Metrics,” J. Inf. Syst. Res., vol. 5, no. 3, pp. 785–794, 2024, doi: 10.47065/josh.v5i3.4993.

A. Amelia, L. Nur, and H. Darwis, “Analisis Sentimen Masyarakat Terhadap Sistem Pembayaran Mypertamina dengan Metode Random Forest , SVM , dan Naïve Bayes,” vol. 1, no. 1, pp. 30–46, 2023.

“Sentimen Analisis Terhadap Aplikasi Alfagift Pada Google Play.”

A. D. Cahya, Nur Hajati, and M. R. Basalama, “Pengaruh Diskon, Promosi, Dan Kualitas Pelayanan Terhadap Keputusan Pembelian,” e – J. Ris. ManajemenPRODI Manaj., vol. Vol. 09 No, no. 4, pp. 132–143, 2020, doi: 10.33087/jiubj.v24i3.5695.

D. N. Sari, D. N. Sari, F. Adelia, F. Rosdiana, B. B. Butar, and M. Hariyanto, “Analisa Sentimen Terhadap Review Produk Kecantikan Menggunakan Metode Naive Bayes Classifier,” JIKA (Jurnal Inform., vol. 4, no. 3, p. 109, 2020, doi: 10.31000/jika.v4i3.3086.

S. Zeybek, E. Koç, and A. Seçer, “MS-TR: A Morphologically enriched sentiment Treebank and recursive deep models for compositional semantics in Turkish,” Cogent Eng., vol. 8, no. 1, 2021, doi: 10.1080/23311916.2021.1893621.

B. B. Suherman, “Sistem Pakar Diagnosa Penyakit Dan Hama Pada Tanaman Jagung Menggunakan Metode Naive Bayes,” J. Inform. dan Rekayasa Perangkat Lunak, vol. 2, no. 3, pp. 390–398, 2021, [Online]. Available: http://jim.teknokrat.ac.id/index.php/informatika

P. Paramita and A. Ibrahim, “Analisis Sentimen Terhadap Pengguna Qris (Quick Respond Code Indonesian Standart) Pada Twitter Menggunakan Metode Naïve Bayes Classifier,” JOISIE J. Inf. Syst. Informatics Eng., vol. 7, no. 1, pp. 1–6, 2023, [Online]. Available: https://t.co/lJemg7TbKb

A. T. Rizkya, R. Rianto, and A. I. Gufroni, “Implementation of the Naive Bayes Classifier for Sentiment Analysis of Shopee E-Commerce Application Review Data on the Google Play Store,” Int. J. Appl. Inf. Syst. Informatics, vol. 1, no. 1, pp. 31–37, 2023, doi: 10.37058/jaisi.v1i1.8993.

S. Syafrizal, M. Afdal, and R. Novita, “Analisis Sentimen Ulasan Aplikasi PLN Mobile Menggunakan Algoritma Naïve Bayes Classifier dan K-Nearest Neighbor,” MALCOM Indones. J. Mach. Learn. Comput. Sci., vol. 4, no. 1, pp. 10–19, 2023, doi: 10.57152/malcom.v4i1.983.

U. Kulsum, M. Jajuli, and N. Sulistiyowati, “Analisis Sentimen Aplikasi WETV di Google Play Store Menggunakan Algoritma Support Vector Machine,” J. Appl. Informatics Comput., vol. 6, no. 2, pp. 205–212, 2022, doi: 10.30871/jaic.v6i2.4802.

N. S. Fathullah, Y. A. Sari, and P. P. Adikara, “Analisis Sentimen Terhadap Rating dan Ulasan Film dengan menggunakan Metode Klasifikasi Naïve Bayes dengan Fitur Lexicon-Based,” J. Pengemb. Teknol. Inf. dan Ilmu Komput., vol. 4, no. 2, pp. 590–593, 2020, [Online]. Available: https://j-ptiik.ub.ac.id/index.php/j-ptiik/article/view/6987


Refbacks

  • There are currently no refbacks.


Copyright (c) 2025 Muhammad Ikhsan, Lilis Nur Hayati, dewi Widyawati

Creative Commons License
This work is licensed under a Creative Commons Attribution-ShareAlike 4.0 International License.



Literatur Informatika dan Komputer

Diterbitkan oleh  Fakultas Ilmu Komputer
Website :  https://jurnal.fikom.umi.ac.id/index.php/LINIER/
Email : linier@umi.ac.id

 This work is licensed under a Creative Commons Attribution-ShareAlike 4.0