Analisis Sentimen Ulasan Aplikasi GoFood di Google Play Store Menggunakan Algoritma Naïve Bayes Classifier Berbasis Term Frequency-Inverse Document Frequency

Gojek merupakan aplikasi ojek online dan pesan antar makanan yang banyak digunakan oleh masyarakat Indonesia. Seiring dengan meningkatnya jumlah pengguna, aplikasi Gojek menerima berbagai ulasan yang mencerminkan tingkat kepuasan, keluhan, maupun harapan pengguna terhadap kualitas layanan, fitur aplikasi, serta pengalaman penggunaan. Banyaknya ulasan yang tersedia menjadikan analisis secara manual kurang efektif sehingga diperlukan suatu metode yang mampu mengolah dan mengklasifikasikan sentimen pengguna secara otomatis.Penelitian ini bertujuan untuk menganalisis sentimen ulasan pengguna terhadap aplikasi Gojek yang diperoleh melalui API Gojek menggunakan metode Term Frequency-Inverse Document Frequency (TF-IDF) dan algoritma Complement Naïve Bayes. Data penelitian diperoleh melalui proses scraping menggunakan library google-play-scraper sebanyak 1.000 ulasan pengguna. Tahapan penelitian meliputi preprocessing teks yang terdiri atas cleaning, case folding, tokenizing, stopword removal, dan stemming menggunakan library Sastrawi. Selanjutnya dilakukan pembobotan kata menggunakan TF-IDF sebagai proses ekstraksi fitur sebelum dilakukan klasifikasi sentimen ke dalam tiga kategori, yaitu positif, negatif, dan netral.Hasil penelitian menunjukkan bahwa model Complement Naïve Bayes yang dikombinasikan dengan pembobotan TF-IDF mampu mengklasifikasikan sentimen ulasan pengguna dengan baik. Pengujian model menghasilkan nilai akurasi sebesar 84%, dengan nilai precision, recall, dan F1-score yang menunjukkan performa klasifikasi yang baik. Berdasarkan confusion matrix, model mampu mengklasifikasikan sebagian besar ulasan pada kelas positif dan negatif dengan tepat, sedangkan kelas netral masih mengalami beberapa kesalahan klasifikasi. Hasil penelitian ini menunjukkan bahwa kombinasi metode TF-IDF dan algoritma Complement Naïve Bayes efektif digunakan untuk analisis sentimen ulasan pengguna aplikasi Gojek sehingga dapat menjadi sumber informasi bagi pengembang dalam mengevaluasi dan meningkatkan kualitas layanan aplikasi.