Analisis sentimen terhadap aplikasi akulaku pada twitter menggunakan algoritma naive bayes classifier

Salah satu pengaruh dari peningkatan jumlah pengguna internet di Indonesia adalah masyarakat mempunyai kecenderungan untuk berbelanja secara online atau online shopping. Hal ini dapat dilihat mulai bermunculan banyaknya marketplace, salah satu yang sedang berkembang di Indonesia adalah. Tentunya perusahaaan membutuhkan media sosial untuk berinteraksi dengan konsumennya, salah satu media sosial yang digunakan adalah twitter. Penelitian dilakukan untuk mengetahui sentimen masyarakat terhadap aplikasi akulaku dengan menggunakan metode Naïve Bayes Classifier. Analisis sentimen merupakan suatu teknik mengekstrak data teks untuk mendapatkan informasi tentang sentimen bernilai positif, netral maupun negatif. Tahapan proses diawali pengumpulan data, preprocessing, dan pelabelan secara otomatis dengan library textblob, setelah pelabelan dilakukan klasifikasi dengan evalusi menggunakan confussion matrix. Bahasa pemrograman yang diterapkan adalah Python dan framework flask. Berdasarkan hasil eksperimen menggunakan 1571 data, analisis sentimen yang dapat dilakukan oleh sistem mendapatkan tingkat akurasi 60,32 %