## ANALISIS SENTIMEN ULASAN E-COMMERCE SHOPEE PADA GOOGLE PLAY STORE MENGGUNAKAN MACHINE LEARNING
Meilinda Xanderina 1) , Adam Aditya Nafil 2) , Arvin Ardianto Putra 3) , Viktor Handrianus Pranatawijaya 4) , Ressa Priskila 5) . 1,2,3,4,5 Fakultas Teknik, Universitas Palangka Raya email: meilindaplk@gmail.com, galaxy.adam.s4@gmail.com, arvinrico33@gmail.com, viktorhp@it.upr.ac.id, ressa@it.upr.ac.id

## Abstract
With increasingly advanced technology nowadays, it become easier for people to shop. Previously we  had  to  shop  in  person,  now  thanks  to  technology  we  can  shop  online  with  E-Commerce.  E- Commerce provides an opportunity for producers to promote their products to be more accessible and  makes  it  easier  for  consumers  to  share  activities  such  as  shopping  and  providing  reviews. Reviews play an important role in a product, especially in building consumer confidence in choosing the  desired  product.  Therefore,  sentiment  analysis  is  needed  to  help  choose  an  E-Commerce application. Here the author will carry out Sentiment Analysis using Machine Learning. The purpose of this research is to conclude and identify whether a review is a positive review or a negative review. The algorithm used in this research is Naïve Bayes and Decision Tree using TF-IDF. The research results obtained are that the Naïve Bayes algorithm has higher accuracy with an accuracy of 0.88 or around 88%, and the negative label has a precision prediction result of 0.87, recall has 1.00, fi- score has 0.93, and finally with support 26, while the positive label with precision prediction results has 1.00, recall has 0.33, fi-score has 0.50, and the last one has support 6.
Keywords: E-Commerce, Google Play Store, Machine Learning, Naïve Bayes, Decision Tree.

## 1. PENDAHULUAN
Hadirnya    internet  yang  tersedia  di smartphone semakin memudahkan aktivitas. Ini  termasuk  berbelanja online dengan  jarak yang jauh. Belanja online menjadikan belanja lebih  mudah  bagi  konsumen  dan  produsen [1]. E-commerce merupakan  salah  satu tempat belanja online dan tempat berlangsungnya kegiatan bisnis dan transaksi antara  pembeli  dan  penjual  [2].  Pada E- Commerce konsumen  dapat  mencari  barang yang  disukai  dan  diinginkan.  Berdasarkan data  yang  terdapat  pada  Peta E-Commerce
Indonesia,  menunjukan  bahwa  Shopee merupakan E-Commerce nomor satu dengan jumlah  pengunjung  bulanan  terbanyak  di Indonesia  pada  kuartal  pertama  tahun  2024 dengan jumlah sebesar 131 juta pengunjung [3].
Pada  saat  menggunakan E-Commerce , pengguna  memiliki  opsi  untuk  memberika ulasan setelah merasakan penggunaan dari E- Commerce tersebut.  Ulasan  bisa  terdiri  dari bintang dan isi komentar ulasan tentang kritik
maupun  pujian.  Ulasan  kepuasan  pengguna terhadap E-Commerce dapat  dimanfaatkan  dan digunakan    Shopee  untuk  mengevaluasi  cara menetapkan  tujuan  perusahaan  dan  memeriksa kinerja perusahaan [4].
Pemilihan  Shopee  sebagai  objek  penelitian analisis  sentimen  masyarakat  adalah  karena popularitasnya  yang  mendominasi  pasar E- Commerce di  Indonesia.  Oleh  karena  itu  dengan kepopulerannya maka diperlukan analisis sentimen  publik  untuk  memahami  tingkat kepuasan  dan  kepercayaan  pengguna  terhadap platform ini [5].
Dengan  adanya  sistem  analisis  sentimen diharapkan agar masyarakat dapat mempromosikan  suatu  produk  pada marketplace untuk  mengetahui  umpan  balik  terhadap  produk yang  dipromosikan  dan  untuk  mengetahui  opini yang  disampaikan  oleh  pengguna  marketplace terhadap produk yang ditawarkan [6].
Analisis  sentimen  dapat  digunakan  untuk mempelajari  pandangan,  perilaku  atau  emosi seseorang  dalam  mengungkapkan  pendapat. Besarnya dampak serta manfaat analisis sentimen
telah menyebabkan pertumbuhan pesat pada penelitian  dan  aplikasi  berdasarkan  analisis sentimen  [7].Suatu  pendapat  mewakili hampir  semua  aktivitas  manusia  karena pendapat  dapat  mempengaruhi  terhadap perilaku  seseorang.  Setiap  seseorang  perlu membuat keputusan maka diperlukan pendapat orang lain [8].
Analisis  ulasan  dapat  dengan  mudah dilakukan  dengan  melihat  ulasan  jumlah bintang  yang  diberikan  oleh  pengguna, namun  jumlah  bintang  tersebut  mungkin tidak  mencerminkan  isi  ulasan  secara keseluruhan.  Maka  harus  melihat  semua konten  komentar  ulasan  untuk  memahami tujuan  ulasan  secara  keseluruhan  dapat membaca  ulasan  satu  per  satu  dan menganalisisnya  secara  manual,  namun  jika memiliki ulasan dalam jumlah banyak, akan lebih cepat jika menggunakan sistem analisis sentimen. Tujuan dari analisis sentimen yaitu untuk  mengetahui  opini  seseorang  ke  arah positif  atau  negative  yang  nantinya  dapat digunakan untuk pengambilan keputusan [9].
Machine learning adalah bidang interdisipliner yang luas yang dibangun atas konsep  dari  ilmu  computer,  statistic,  ilmu kognitif,  teknik,  teori  pengoptimalan  dan banyak  disiplin  matematika  dan  sains[10]. Machine  learning dapat  digunakan  untuk mengubah  data  gambar  menjadi  hasil klasifikasi berupa prediksi[11].
Proses klasifikasi dalam analisis sentimen  dapat  dilakukan  dengan  berbagai algoritma, diantaranya yaitu Naïve Bayes dan Decision  Tree .  Metode  klasifikasi Naïve Bayes merupakan metode klasifikasi berdasarkan  probabilitas  dan  teorema bayes (aturan bayes ) dengan asumsi indenpendensi yang  kuat  [12].  Algoritma Naïve  Bayes dipilih  karena  memiliki  ketepatan  dalam pemrosesan  dan  akurasi  yang  cukup  tinggi bila  digunakan  pada  data  yang  banyak  dan beragam [13].
Metode Naïve Bayes bekerja sangat baik disbanding dengan model classifier lain. Hal ini  dibuktikan  oleh  Xhemali,  Hinde  Stone dalam  jurnalnya  “ Naïve  Bayes  vs.  Decision Trees vs. Neural Networks in the Classification  of  Training  Web  Pages ”
mengatakan  bahwa  “ Naïve  Bayes  Classiffier memiliki  tingkat  akurasi  yang  lebih  baik disbanding model classifier lainnya” [14].
Decision  Tree adalah  metode  yang  kuat  dan populer untuk klasifikasi dan prediksi. Metode ini mengubah data yang besar menjadi Decision Tree yang  mencerminkan  aturan.  Aturan-aturan  yang dapat  dengan  mudah  dimengerti  menggunakan Bahasa alami dan juga dapat diekspresikan dalam bentuk bahasa basis data seperti Structured Query Language (SQL)  untuk  mencari  catatan  dalam kategori tertentu [15].
Term Frequency-Inverse
Document Frequency (TF-IDF)  adalah  skema  pembobotan yang  digunakan  dalam  pemrosesan  bahasa  alami untuk  menetapkan  bobot  pada term dalam dokumen berdasarkan kepentingan atau keinformatifannya [16].
Tujuan  dari  penelitian  ini  adalah  untuk memberikan  informasi  mengenai  ulasan  layanan yang  diberikan E-Commerce Shopee  lalu mengkategorikan  ulasan-ulasan  tersebut  ke sentimen  positif  atau  negatif.  Serta  untuk memahami  persepsi  dan  pengalaman  pengguna secara keseluruhan dengan menganalisis pola dan kecenderungan  sentimen  dari  ulasan-ulasan tersebut.

## 2. METODE PENELITIAN
Metode  penelitian  dalam  analisis  sentimen ulasan E-Commerce Shopee  pada  Google  Play
Store menggunakan pendekatan Natural Language Processing (NLP) dengan diagram alur pada  Gambar  1.  Tahapan  pada  diagram  alur  ini awal  penelitiannya  yaitu  dengan  mengumpulkan data  ulasan  pengguna  pada  Google  Play  Store. Ulasan  yang  dikumpulkan  akan  melalui  tahapan pelabelan dan pre-processing . Pada data hasil pre- processing dibagi menjadi data pelatihan dan data pengujian.  Selanjutnya  perhitungan  pembobotan TF-IDF  dengan  klasifikasi Naïve  Bayes dan Decision Tree .
Gambar 1. Alur Diagram Penelitian.
1. Collecting Data
Penelitian ini menggunakan data ulasan pengguna  Shopee  yang  diambil  dari Google  Play  Store.  Dataset  ini  terdiri dari 200 ulasan terbaru pada tahun 2024, yang  terdiri  dari  dua  kelas  yaitu  ulasan positif  dan  negatif.  Sumber  data  yang dibutuhkan dalam penelitian ini diperoleh  melalui  teknik  scraping  pada halaman  ulasan  aplikasi  Shopee  di Google Play Store [17].
2. Machine Learning Machine  Learning merupakan  bagian dari  ilmu  kecerdasan  buatan  yang bertujuan  untuk  membuat  alat  cerdas dari  proses  pengetahuan  berupa  data sebagai  bahan  latih  sehingga  mampu membuat  alat  cerdas  tersebut  belajar sendiri dari pengetahuan atau data yang sudah  diberikan  [18].  Model  algoritma Machine Learning yang digunakan yaitu Naïve Bayes dan Decision Tree .
3. Preprocessing Preprocessing data  bertujuan  untuk membersihkan, memformat, dan mengatur data agar lebih siap digunakan [19].  Pra-pemrosesan  ini  menggunkan pendekatan Natural Language Processing (NLP) dimana akan memperbaiki teks dalam ulasan dengan bentuk  yang  tertata  rapi  dari  bentuk semula  yang  berantakan.  Tahapan  pra- pemrosesan  dengan  pendekatan  NLP sebagai berikut.
a. Scrapping merupakan proses ekstraksi data yang digunakan untuk mengambil informasi yang terstruktur atau tidak terstruktur dari internet.
b. Labeling merupakan pemberian label atau  kelas  yang  sesuai,  yang  akan menjadi  dasar  melatih  model  untuk membuat prediksi data baru.
c. Cleaning merupakan  tahapan  untuk menghilangkan simbol dan emoticons . Simbol yang dihilangkan antara lain  yaitu “!”,  “@”,  “#”,  “$”, “%”, “^”, “&”, “*”, “(“, “)”, “+”, _”, “-“,  “=”,  “[“,  “{“,  “]”,  “}”,  “\”,  “|”, “’”, “””, “;”, “:”, “,”, “.”,”/”, “?”, “<”, “>”, “~”, “`”.
d. Case folding merupakan tahapan mengubah  semua  huruf  dalam  teks menjadi  huruf  kecil.  Sebagai  contoh “belanja  mudah  tidak  ribet”  menjadi “belanja mudah tidak ribet”.
e. Stopword  removal merupakan  tahapan menghapuskan  kata-kata  yang  tidak penting  seperti  “di”,  “yang”,  “dan” sehingga  hanya  akan  menyisakan  kata- kata  penting.  Sebagai  contoh  “aplikasi bagus dan keren” menjadi “aplikasi bagus keren”.
f. Tokenizing merupakan  tahapan  membagi kalimat  menjadi  bagian-bagian  tertentu. Sebagai  contoh  “diskon  sangat  banyak” menjadi “diskon”, “sangat”, “banyak”.
g. Stemming merupakan  tahapan  merubah kalimat  menjadi  bentuk  baku  dan menghilangkan  semua  imbuhan.  Sebgai contoh  “diaplikasi  gak  pelit  diskon” menjadi “aplikasi tidak pelit diskon”.
4. Term Frequency Inverse Document Frequency (TF-IDF) Term Frequency Inverse Document Frequency (TF-IDF) digunakan untuk menghitung  bobot  dari  setiap  kalimat  yang ada  pada dataset . Dataset nantinya  akan diklasifikasi  menjadi  2  kumpulan  yaitu ulasan positif dan ulasan negatif. Perhitungan TF-IDF  menggunakan  persamaan  sebagai berikut.
, , log (1)
Diketahui  bahwa, merupakan  bobot
suku  ( )  terhadap  dokumen  ( ).  Dan merupakan  banyaknya  kemunculan
suku ( ) pada dokumen ( ). N merupakan total seluruh dokumen  dalam kumpulan data, merupakan  total  dokumen  yang  berisi istilah  ( ),  dan  paling  sedikit  satu  kata adalah istilah ( [20].

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN
Dalam penelitian ini data yang digunakan yaitu data  komentar  ulasan  pengguna  yang  telah  di scrapping pada  Google  Play  Store E-Commerce Shopee dan disimpan dalam format csv . Total data yang  dihasilkan  sebanyak  200  data  ulasan  dan dilakukan pra-pemrosesan sehingga mendapatkan
sejumlah  156  data  ulasan.  Ulasan  tersebut dibagi  menjadi  komposisi  80:20  data,  80% sebagai data latih dan 20% sebagai data uji. Kemudian  dilakukan  klasifikasi  algoritma. Contoh  data  ulasan  yang  dihasilkan  setelah scraping dapat dilihat pada Tabel 1.
Tabel 1. Hasil Scraping Content Score Belanja mudah. Secara umum murah. Asal pinter memilih. Meski ada yg bilang tidak semurah toko sebelah. Tp insyaallah aman. Barang aman.
Return mudah. Yang penting keamanan belanja. 5 Aplikasi shopee skrg gk aman dan nyaman... Setiap buka aplikasi
shopee yg pertama muncul selalu shopee live nya dulu yg terbuka otomatis. Saya merasa terganggu. 1
Setelah  data  ulasan  hasil  scrapping didapatkan,  selanjutkan  melakukan  tahapan labeling untuk  membagi  label  yang  sesuai dengan rating ulasan yang dibagi menjadi dua yakni  kategori  positif  dan  kategori  negatif . Dimana  untuk  mendapatkan  kategori  ulasan positif  diperlukan  4  sampai  5  bintang sedangkan  untuk  mendapatkan  kategori ulasan negatif diperlukan 1 sampai 2 bintang. Contoh  tahapan  pada labeling dapat  dilihat pada Tabel 2 berikut.
Tabel 2. Hasil Labeling Content Score Label Belanja mudah. Secara umum murah. Asal pinter memilih. Meski ada yg bilang tidak semurah toko sebelah. Tp insyaallah aman. Barang aman. Return
5 Positif
mudah. Yang penting keamanan belanja. Aplikasi shopee skrg gk aman dan nyaman...
Setiap buka aplikasi shopee yg pertama muncul selalu shopee live nya dulu yg terbuka otomatis. Saya merasa terganggu. 1 Negatif
Setelah  data  ulasan  hasil scraping dan labeling didapatkan,  selanjutnya  melakukan tahapan cleaning dan case  folding .  Tahapan  ini akan menghilangkan semua simbol dan emoticion pada  teks  dan  merubah  semua  kata  pada  ulasan menjadi huruf kecil semua. Contoh tahapan pada cleaning dan case folding dapat dilihat pada Tabel 3 berikut.
Tabel 3. Cleaning dan Case Folding
Content Text Cleaning dan Case Folding
Belanja mudah. Secara umum murah.
Asal pinter memilih.
Meski ada yg bilang tidak semurah toko sebelah. Tp insyaallah aman. Barang aman. Return mudah. Yang penting keamanan belanja. belanja mudah secara umum murah asal pinter memilih meski ada yg bilang tidak semurah toko sebelah tp
insyaallah aman barang aman r eturn mudah yang penting keamanan belanja Aplikasi shopee skrg gk aman dan nyaman... Setiap buka aplikasi shopee yg pertama muncul selalu shopee live nya dulu yg terbuka otomatis. Saya merasa terganggu. aplikasi shopee skrg gk aman dan nyaman setiap buka aplikasi shopee yg pertama muncul selalu shopee live nya dulu yg terbuka otomatis saya merasa terganggu
Tahapan  selanjutnya  yang  akan dilakukan  yaitu  tahapan stopword  removal yang  nantinya  akan  dilakukan  penghapusan kata yang tidak memiliki arti atau makna dari objek yang telah ditentukan. Contoh tahapan stopword removal dapat dilihat pada Tabel 4 berikut.
Tabel 4. Stopword Removal Content Text Stopword Removal belanja mudah secara umum murah asal pinter memilih meski ada yg bilang tidak semurah toko sebelah tp insyaallah aman barang aman return mudah yang penting keamanan belanja belanja mudah murah pinter memilih yg bilang semurah toko sebelah tp insyaallah aman barang aman return mudah keamanan belanja aplikasi shopee skrg gk aman dan nyaman setiap buka aplikasi shopee yg pertama muncul selalu shopee live nya dulu yg terbuka otomatis saya merasa terganggu aplikasi shopee skrg gk aman nyaman buka aplikasi shopee yg muncul shopee live nya yg terbuka otomatis terganggu
Setelah data ulasan sudah bersih dari hal-hal yang mengganggu, maka selanjutnya akan  melakukan  tahapan tokenizing yang merupakan tahap pemotongan kata
berdasarkan  tiap  kata  yang  menyusunnya menjadi  potongan  tunggal.  Kata  dalam dokumen  yang  dimaksud  adalah  kata  yang dipisah oleh spasi. Sehingga hasil dari tahap ini merupakan kata tunggal. Contoh tahapan tokenizing dapat dilihat pada Tabel 5 berikut.
Tabel 5. Tokenizing Content Text Tokenizing belanja mudah murah pinter
“belanja”, “mudah”, “murah’, “pinter”,
memilih yg bilang semurah toko sebelah tp insyaallah aman barang aman return mudah keamanan belanja “memilih”, “yg”, “bilang”, “semurah”, “toko", “sebelah”,
“tp”, “insyaallah”, “aman”, “barang”, “aman”, “ return ”, “mudah”,
“keamanan”, “belanja” aplikasi shopee skrg gk aman nyaman buka aplikasi shopee yg muncul shopee live nya yg terbuka otomatis terganggu “aplikasi”, “shopee”, “skrg”, “gk”, “aman”, “nyaman”, “buka”, “aplikasi”,
“shopee”, “yg”, “muncul”, “shopee”, “ live ”, “nya”, “yg”, “terbuka”, “otomatis”, “terganggu”
Peleyeksian  kata  pada  data  ulasan  telah dilakukan,  tahapan  terakhir  yang  dilakukan  yaitu stemming ,  tahapan  ini  merubah  kalimat  yang sebelumnya tidak baku menjadi bentuk baku dan menghilangkan imbuhan. Contoh tahapan stemming dapat dilihat pada Tabel 6 berikut.
Tabel 6. Stemming
Content Text Stemming “belanja”, “mudah”,
“murah’, “pinter”, “memilih”, “yg”, “bilang”, “semurah”, “toko", “sebelah”, “tp”, “insyaallah”,' “aman”, “barang”, “aman”, “ return ”,
“mudah”, “keamanan”, belanja”
belanja mudah murah pinter pilih yg bilang murah toko belah tp insyaallah aman barang aman return mudah aman belanja
“aplikasi”, “shopee”, “skrg”, “gk”, “aman”, “nyaman”, “buka”, “aplikasi”, “shopee”, “yg”, “muncul”, “shopee”, “ live ”, “nya”, “yg”, “terbuka”, “otomatis”, “terganggu”
aplikasi shopee skrg gk aman nyaman buka aplikasi shopee yg muncul shopee live nya yg buka otomatis ganggu
Ketika semua tahapan pra- pemrosesan  telah  dilalui  dengan  beberapa cara,  seperti cleaning, case  col  ding, stopword removal, tokenizing dan stemming . Kolom  yang  terdapat  di content ialah  data ulasan asli yang sudah di scrapping . Bintang nilai yang diberikan oleh pengguna terhadap E-Commerce Shopee  disebut  kolom score . Kolom  label  ialah  sentimen  ulasan-ulasan negatif  maupun  positif  yang  diberikan pengguna  terhadap E-Commerce Shopee, yang mana lada label ini menunjukkan puas atau  tidaknya  pengguna  atas E-Commerce Shopee.  Kolom  pada cleaning dan case folding memperlihatkan  hasil  akhir  ketika cleaning dan case  folding telah  dilakukan,
seperti  pada  kalimat  “Semoga  Shopee semakin maju  semakin  sukses  yaã" menjadi “semoga  shopee  semakin  maju  semakin sukses ya” agar kalimat terlihat lebih tertata dan bersih. Kemudian kolom pada stopword removal ,  seperti  pada  kalimat  “putih  dan hitam”  menjadi  “putih  hitam”.  Imbuhan “dan”  akan  dihilangkan di tahap  ini.  Kolom tokenizing ialah  kolom  yang  menunjukkan kalimat yang diberi label per-kata. Kemudian kolom pada stemming ialah kolom hasil akhir setelah dilakukannya stremming , seperti kata “mengantarkan” menjadi “antar”.
Term Frequency-Inverse Document Frequency (TF-IDF) Menggunakan Metode  Algoritma Naïve  Bayes dan Decision Tree
Gambar 2. Perhitungan Naïve Bayes.
Gambar 3. Perhitungan Decision Tree.
Pada Gambar 2 di atas, dapat dilihat dalam perhitungan Naïve Bayes bahwa label negatif  dengan  hasil  prediksi precision
memiliki  0.87, recall memiliki  1.00, fi-score memiliki 0.93, dan yang terakhir dengan support 26,  sedangkan label  positif  dengan  hasil  prediksi precision memiliki 1.00, recall memiliki 0.33, fi- score memiliki  0.50,  dan  yang  terakhir  dengan support 66. Akurasi pada perhitungan Naïve Bayes ini memiliki akurasi yaitu 0.88 atau sekitar 88%.
Selanjutnya  pada  perhitungan Decision Tree menyatakan bahwa label negatif dengan hasil prediksi precision memiliki 0.88, recall memiliki 0.88, fi-score memiliki  0.88,  dan  yang  terakhir dengan support 26, sedangkan label positif dengan hasil  prediksi precision memiliki  0.50, recall memiliki  0.50, fi-score memiliki  0.50,  dan  yang terakhir  dengan support 6.  Akurasi  pada perhitungan Decision  Tree ini  memiliki  akurasi yaitu 0.81 atau sekitar 81%.
Hasil  perhitungan  yang  didapatkan menunjukkan  bahwa  pendekatan  TF-IDF  yang diterapkan  pada  pra-pemrosesan  data  ulasan menghasilkan model yang efektif dalam mendeteksi  pola  signifikan  dalam  ulasan.  Model ini  dapat  melakukan  prediksi  dengan  tingkat akurasi  yang  tinggi.  Dengan  kata  lain,  model  ini dapat  memberikan  hasil  yang  andal  saat mengklasifikasikan ulasan positif dan negatif[20].
Visualisasi Dengan Menggunakan Word Cloud Visualisasi  pada  data  ulasan  penelitian  ini terdapat  dua Word  Cloud yang  akan  ditampilkan yaitu:
1. Word Cloud Positif
Gambar 4. Word Cloud Positif.
Pada  gambar  4  menunjukkan visualisasi  data Word  Cloud positif. Word Cloud ini  dibuat  dengan  merangkai berbagai  kata  dalam  ukuran  dan  ketebalan yang  berbeda-beda,  membentuk  sebuah
pola  tulisan  yang  mencolok  dan menarik perhatian. Beberapa kata yang sering  muncul  seperti  “barang”, “bisa”,  “dan”,  “yang”,  “aplikasi”, “belanja”, “shopee”, “ada”, “saya” dan “sangat”.  Kemudian  terdapat  juga kata-kata  positif,  seperti  “bagus”, “aman”, “mau”, “membantu”, “banget”,  “tolong”  “sesuai”,  dan “lebih”.  Kata-kata  ini  mencerminkan berbagai  ulasan  yang  terkait  dengan pengalaman  berbelanja  secara online , mulai dari promosi, metode
pembayaran, biaya pengiriman, hingga kenyamanan  dan  tren  belanja  dari rumah.
2. Word Cloud Negatif
Gambar 5. Word Cloud Negatif
Seperti  yang  ditampilkan pada  Gambar  5,  beberapa  ulasan dengan  label  negatif  memperjelas beberapa  kata  kunci  utama  seperti “ada”,  “gak”,  “shopee”,  “barang”, “tolong”,  “tidak”,  “yang”,  “sama”, “dari”, “buat”, dan sebagainya. Kata “kecewa”  menunjukkan  pembeli menerima keadaan yang tidak cocok dengan  harapannya  dan  jumlah produk atau spesifikasi produk yang dikirim tidak sesuai dengan apa yang dipesan oleh pembeli.
Jika  diamati  maka  akan  ditemukan kata-kata seperti “pembeli”, “kurir”, “padahal”, “sesuai”, “pesanan”, “pihak”, “alamat”,
“ cod”,
“pembayaran” dan sebagainya. Kata- kata  ini  mencerminkan  berbagai proses  dalam  berbelanja online , mulai dari pencarian produk,
pembayaran,  pengiriman,  pelayanan
pelanggan,  hingga  pengalaman  pada  saat pembelian. Kesimpulannya, ulasan negatif  tersebut  mengindikasikan  bahwa ada  ketidakcocokan  antara  harapan pengguna terhadapa
E-Commerce
Shopee.

## 4. KESIMPULAN
Berdasarkan  hasil  analisis  yang  dilakukan pada  ulasan  aplikasi E-Commerce Shopee  di Google Play Store, dengan mengimplementasikan Natural  Languange  Processing (NLP)  dan Machine  Learning ,  label  negatif  memiliki  hasil prediksi precision memiliki 0.87, recall memiliki 1.00, fi-score memiliki  0.93,  dan  yang  terakhir dengan support 26, sedangkan label positif dengan hasil  prediksi precision memiliki  1.00, recall memiliki  0.33, fi-score memiliki  0.50,  dan  yang terakhir  dengan support 6.  Dengan  akurasi  0.88 atau sekitar 88%.  Kesimpulan dari hasil analisis diatas  ialah  ulasan  negatif  mendominasi  pada E- Commerce Shopee.  Banyaknya  ulasan  negatif tersebut secara  langsung memperlihatkan  banyak pengguna yang tidak puas dengan fitur-fitur atau layanan yang diberikan oleh E-Commerce Shopee. Ulasan  negatif  memberikan  dampak  yang cukup berat, karena dapat membuat para pengguna tidak  mau  mengggunakan E-Commerce itu  lagi atau  membuat  calon  pengguna  baru  menjadi enggan untuk menggunakan E-Commerce tersebut.
Maka dari itu, hal yang harus dilakukan oleh pihak pengembang E-Commerce Shopee terhadap ulasan-ulasan negatif itu ialah melakukan evaluasi serta  perbaikan  secara  menyeluruh  dengan  cara mengambil  masukan,  kritik,  dan  saran  para pengguna. Hasil dari penelitian diatas bisa menjadi wawasan  untuk  para  perusahaan E-Commerce seperti Shopee, atas sentimen pengguna terhadap layanan yang diberikan, selain itu dapat digunakan juga  untuk  meningkatkan  kualitas  layanan  dan kepuasan  pengguna.  Dari  penelitian  ini  juga memperlihatkan  bahwa  NLP  dan Machine Learning dalam  analisis  sentimen  bisa  menjadi alat  efektif  yang  memahami  pendapat  pengguna atas suatu produk dan layanan digital.

## 5. REFERENSI
[1] A. Juhria, N. Meinitasari, F. I. Fauzi, and A.  Yusuf,  “Pengaruh  e-service  quality
terhadap  kepuasan  pelanggan  di aplikasi  e-commerce  shopee,” J.
Manaj. ,  vol.  13,  no.  1,  pp.  55–62, 2021.
[2] A.  K.  Putra,  R.  D.  Nyoto,  and  H.  S. Pratiwi,  “17991-53021-4-Pb  (1),” J. Sist. dan Teknol. Inf. , vol. 5, no. 1, pp. 22–26, 2017.
[3] IPrice, “Peta E_Commerce Indonesia.” https://iprice.co.id/insights/mapofeco mmerce/.  Diakses  tanggal  6  Maret 2024
[4] M.  R.  Firdaus,  F.  M.  Rizki,  F.  M. Gaus,  and  I.  K.  Susanto,  “Analisis
Sentimen  Dan  Topic  Modelling
Dalam  Aplikasi  Ruangguru,” J- SAKTI  (Jurnal  Sains  Komput.  dan Inform. , vol. 4, no. 1, p. 66, 2020, doi:
10.30645/j-sakti.v4i1.188.
[5] I.  Habib  Kusuma  and  N.  Cahyono,
“Analisis Sentimen Masyarakat Terhadap  Penggunaan  E-Commerce Menggunakan  Algoritma  K-Nearest
Neighbor,” J. Inform. J. Pengemb. IT , vol. 8, no. 3, pp. 302–307, 2023.
[6] E.  Laia  and  M.  Yamin,  “Penerapan Algoritma Naïve Bayes dalam Menganalisis  Sentimen  pada  Review Pengguna E-Commerce,” Media
Online) ,  vol.  4,  no.  1,  pp.  305–316, 2023, doi: 10.30865/klik.v4i1.1186.
[7] A.  Oktian  Permana  and  Sudin Saepudin,  “Perbandingan  algoritma k-nearst  neighbor  dan  naïve  bayes pada  aplikasi  shopee,” J.  CoSciTech (Computer  Sci.  Inf.  Technol. ,  vol.  4, no.  1,  pp.  25–32,  2023,  doi: 10.37859/coscitech.v4i1.4474.
[8] T. J. et al James W, Elston D, “ 済無 No Title No Title No Title,” Andrew’s Dis. Ski. Clin. Dermatology. , pp. 10– 29, 20AD.
[9] A. D. Adhi Putra, “Analisis Sentimen pada Ulasan pengguna Aplikasi Bibit Dan  Bareksa  dengan  Algoritma KNN,” JATISI  (Jurnal  Tek.  Inform.
dan Sist. Informasi) , vol. 8, no. 2, pp. 636– 646, 2021, doi: 10.35957/jatisi.v8i2.962.
[10] N.  L.  P.  C.  Savitri,  R.  A.  Rahman,  R.
Venyutzky,  and  N.  A.  Rakhmawati, “Analisis  Klasifikasi  Sentimen  Terhadap Sekolah Daring pada Twitter Menggunakan Supervised Machine Learning,” J.  Tek.  Inform.  dan  Sist.  Inf. , vol.  7,  no.  1,  pp.  47–58,  2021,  doi: 10.28932/jutisi.v7i1.3216.
[11] C.  Chazar  and  M.  H.  Rafsanjani, “Penerapan  Teachable  Machine  Pada Klasifikasi  Machine  Learning  Untuk Identifikasi Bibit Tanaman,” Pros. Semin. Nas. Inov. dan Adopsi Teknol. , vol. 2, no.
1, pp. 32–40, 2022, doi: 10.35969/inotek.v2i1.207. [12] L.  Ardiani,  H.  Sujaini,  and  T.  Tursina, “Implementasi Sentiment Analysis Tanggapan Masyarakat Terhadap Pembangunan di Kota Pontianak,” J. Sist.
dan Teknol. Inf. , vol. 8, no. 2, p. 183, 2020, doi: 10.26418/justin.v8i2.36776.
[13] S.  N.  J.  Fitriyyah,  N.  Safriadi,  and  E.  E. Pratama, “Analisis Sentimen Calon Presiden Indonesia 2019 dari Media Sosial Twitter  Menggunakan  Metode  Naive Bayes,” J.  Edukasi  dan  Penelit.  Inform. , vol.  5,  no.  3,  p.  279,  2019,  doi: 10.26418/jp.v5i3.34368.
[14] J. Sihombing, “Klasifikasi Data
Antroprometri  Individu  Menggunakan Algoritma  Naïve  Bayes  Classifier,” BIOS J. Teknol. Inf. dan Rekayasa Komput. , vol. 2,  no.  1,  pp.  1–10,  2021,  doi: 10.37148/bios.v2i1.15.
[15] D.  N.  I.  Huda,  C.  Prianto,  and  R.  M. Awangga, “Analisis Sentimen Perbandingan  Layanan  Jasa  Pengiriman Kurir Pada Ulasan Play Store
Menggunakan Metode Decision Tree Dan Random  Forest,” J.  Ilm.  Inform. ,  vol.  11, no.  02,  pp.  150–158,  2023,  doi: 10.33884/jif.v11i02.7952.
[16] Syahril  Dwi  Prasetyo,  Shofa  Shofiah Hilabi,  and  Fitri  Nurapriani,  “Analisis Sentimen  Relokasi  Ibukota  Nusantara
Menggunakan Algoritma Naïve Bayes dan
KNN,” J. KomtekInfo , vol. 10, pp. 1– 7, 2023, doi: 10.35134/komtekinfo.v10i1.330.
[17] A.  R.  Rizqullah,  A. Wedhasmara,  R.
I. Heroza, A. Putra, F. Fathoni, and P.
Putra,  “Analisis  Masalah  Pada  Data Review  Aplikasi  Terhadap  Layanan E-Commerce  Menggunakan  Metode Text Classification,” J. Tekno
Kompak , vol. 16, no. 1, p. 186, 2022, doi: 10.33365/jtk.v16i1.1448.
[18] A.  Muhammadin  and  I.  A.  Sobari, “Analisis  Sentimen  Pada  Ulasan Aplikasi  Kredivo  Dengan  Algoritma Svm Dan Nbc,” Reputasi J. Rekayasa Perangkat  Lunak ,  vol.  2,  no.  2,  pp. 85–91, 2021, doi: 10.31294/reputasi.v2i2.785.
[19] I. Zulfahmi, J. Williem Iskandar, P. V Medan,  S.  Tuan,  and  D.  Serdang, “Analisis  Sentimen  Aplikasi  PLN Mobile Menggunakan Metode Decission  Tree,” J.  Penelit.  Rumpun
Ilmu  Tek. ,  vol.  3,  no.  1,  pp.  11–21,
2024.
[20] E. Sera, H. Hazriani, M. Mirfan, and
Y. Yuyun, “Analisis Sentimen Ulasan Produk  di  E-Commerce  Bukalapak Menggunakan Natural Language
Processing,” Pros.  SISFOTEK ,  pp. 237–243, 2023, [Online].