ANALISIS SENTIMEN KOMENTAR PENGGUNA LAYANAN CASH ON DELIVERY (COD) BERDASARKAN ALGORITMA NAIVE BAYES

Internet telah menjadi sarana utama untuk interaksi dan perdagangan, mempermudah proses bisnis daring yang diminati masyarakat. Pengguna internet dapat memberikan ulasan dan mengekspresikan emosi melalui konten buatan pengguna. Dalam era persaingan bisnis yang ketat, teknologi menjadi kunci dalam strategi pemasaran online. Shopee telah menjadi salah satu pasar daring terpopuler di Indonesia. Namun, meskipun menawarkan banyak keuntungan dan kemudahan, Shopee juga menghadapi berbagai masalah, seperti penipuan, ketidaksesuaian barang dengan gambar, dan kesalahan pengiriman dalam layanan COD (Cash On Delivery), yang mendorong pengguna untuk mengajukan keluhan melalui media sosial. Data mining, sebagai proses ekstraksi informasi berharga dari dataset besar, menjadi fokus utama dan penelitian ini menggunakan metode naïve bayes. Salah satu tujuan utama penelitian adalah mengukur performa algoritma naive bayes dalam analisis sentimen produk e-commerce berdasarkan ulasan pelanggan terhadap layanan pengiriman COD (Cash On Delivery) Shopee. Dalam evaluasi dan pengujian menggunakan 1303 dataset ulasan produk e-commerce pada layanan Shopee COD (Cash On Delivery) yang di dapat dari situs kaggle. Algoritma naive bayes menunjukkan tingkat akurasi sebesar 96,55%. Keberhasilan ini menyoroti kemampuan algoritma naive bayes dalam mengklasifikasikan ulasan produk e-commerce secara efektif, khususnya layanan Shopee COD (Cash On Delivery), yang menjadi fokus utama dalam penelitian.