Analisis Sentimen Twitter Terhadap Pembayaran ShopeePayLater Pada Aplikasi Belanja Online (Shopee) Menggunakan Metode Lexicon Based Dan Naive Bayes Classifier

Abstract

Shopee adalah sebuah aplikasi yang bergerak di bidang jual beli secara online dan dapat diakses secara mudah dengan menggunakan smartphone . Pada aplikasi Shopee terdapat fitur PayLater yaitu belanja terlebih dahulu dan membayar di awal bulan. Fitur PayLater pada aplikasi Shopee dinamakan ShopeePayLater . Setiap pengguna baru yang ingin menggunakan fitur ShopeePayLater , memiliki kemungkinan ingin mengetahui reaksi dari pengguna sebelumnya pada twitter berupa tweets yang telah menggunakan fitur ShopeePayLater . Sebuah analisis sentimen diperlukan untuk mengetahui opini pengguna mengenai seberapa besar fitur ShopeePayLater ini dapat memberikan kemudahan kepada pengguna. Tahapan proses analisis sentimen ini adalah pengambilan data (crawling ), text pre-processing , klasifikasi sentimen yang terdiri dari metode lexicon Based dan Naïve Bayes Classifier serta penyusunan hasil analisis sentimen. Perhitungan pada penelitian ini menggunakan perhitungan tingkat keakurasian pengujian confusion matrix lalu hasil yang didapat berupa sentimen aktual sebesar 82,52 % dan kesalahan sistem atau error rate sebesar 17,48 %. Presisi positif sebesar 89,54 %, presisi negatif sebesar 47,06 %, dan recall sebesar 89,54 %. Hasil analisis sentimen pada penelitian ini menunjukkan bahwa pembayaran menggunakan ShopeePayLater memiliki kecenderungan sentimen positif pada saat data tweets diambil.