Analisis Sentimen Produk Pada Bukalapak Menggunakan Lexicon-Based dan Multinomial Naïve Bayes - Bhagaskara, Brian Adam; Ismail, Ade; Dien, Habibie Ed (JELIKU (Jurnal Elektronik Ilmu Komputer Udayana); Vol 13 No 4 (2025): JELIKU Volume 13 No 4, May 2025, 2025)
Marketplace berperan penting dalam e-commerce , di mana reputasi produk sangat dipengaruhi oleh ulasan pembeli. Penelitian ini menganalisis sentimen ulasan "kemeja pria" di Bukalapak menggunakan Natural Language Processing (NLP). Data diproses melalui pre-processing seperti cleaning , case folding , normalisasi, tokenizing , stopword removal , dan stemming . Model Lexicon-Based dengan InSet Lexicon dan Multinomial Naïve Bayes menghasilkan precision 94%, recall 99% untuk sentimen positif, dan accuracy 91%-94%, sementara RapidMiner hanya mencapai precision 17.70%, recall 50%, dan accuracy 39.04%-44.57%. Namun, recall ulasan netral 0% akibat ketidak seimbangan dataset yang mengindikasikan potensi overfitting . Analisis menunjukkan ulasan positif menyoroti kualitas produk, sedangkan ulasan negatif terkait produk rusak dan ukuran tidak sesuai. Hasil ini memberi wawasan bagi penjual dalam meningkatkan produk dan layanan.