Penerapan Klasifikasi Text Mining Pada Aplikasi Tokopedia Menggunakan Algoritma Knn Compare Naïve Bayes

GGoogle play store menyediakan fitur kepada pengguna untuk dapat
memberikan ulasan terhadap aplikasi yang digunakan, salah satunya yaitu
ulasan terhadap aplikasi Tokopedia. Tokopedia merupakan salah satu
aplikasi yang menggunakan model bisnis marketplace dan mall online.
Peningkatan jumlah pengunjung dan pengguna baru yang akan mengunduh
aplikasi Tokopedia berkaitan dengan komentar terhadap aplikasi Tokopedia.
Ulasan aplikasi Tokopedia dibagi menjadi ulasan review produk positif dan
negatif. Guna meningkatkan kepercayaan, pengguna bisa melihat komentar
terhadap aplikasi Tokopedia. Oleh karena itu, diperlukan suatu teknik
pengolahan data dan analisis terhadap komentar.Komentar tersebut dapat
dianalisis dengan menggunakan text mining. Text mining merupakan teknik
dalam pengambilan informasi dari sejumlah data tak terstruktur dari sebuah
topik tertentu yang memiliki kualitas tinggi serta dapat diperoleh data-data
permasalahan dalam teks. Penelitian ini bertujuan untuk mengklasifikasikan
ulasan barang yang dipesan di aplikasi tokopedia menggunakan algoritma K-Nearest Neighbor dan Naïve Bayes. Algoritma K-Nearest Neighbor
merupakan salah satu algoritma yang terdapat dalam teknik klasifikasi. Pada
tahun 2021, berdasarkan peta e-commerce Indonesia, Tokopedia menempati
posisi pertama dengan jumlah pengunjung web bulanan terbanyak yaitu
sebanyak 147,8 juta pengguna internet, urutan kedua dengan Shopee
sebanyak 126,9 juta pengunjung dan Lazada diurutan ketiga sebanyak 29,5
juta pengunjung.Selanjutnya hasil akurasi akan dicompare dengan metode
Naïve bayes untuk mendapatkan hasil yang lebih unggul