Analisis Sentimen Pengguna Shopee Terhadap Fitur Cash On Delivery Menggunakan Metode Naive Bayes dan Visualisasi Data Dengan Python dan Power BI

Authors

  • Afrisa Fadilah Fakultas Sains dan Teknologi Universitas Panca Sakti Bekasi
  • Sri Wahyuni Fakultas Sains dan Teknologi Universitas Panca Sakti Bekasi
  • Nadia Rista Fakultas Keguruan dan Ilmu Pendidikan Universitas Panca Sakti Bekasi

DOI:

https://doi.org/10.36312/jipmor.v3i2.49

Keywords:

Sentiment Analysis, Shopee, Naive Bayes, Data Visualizatio

Abstract

This research discusses sentiment analysis of Shopee users towards the Cash on Delivery (COD) feature using the Naive Bayes Classifier method. COD is one of Shopee's most frequently used services but often generates pros and cons among users. The research data was obtained from a dataset of Shopee user reviews downloaded from Kaggle. The research stages include data collection, data preprocessing (cleaning, normalization, stopword removal, and sentiment labeling), application of the Naive Bayes algorithm, and visualization of the results using Power BI. The findings indicate that the Naive Bayes algorithm can classify sentiments with a good level of accuracy, while Power BI visualization helps to better understand the distribution and patterns of user sentiments. This research is expected to provide insights for Shopee in improving the quality of its COD service based on user perceptions.

References

Afriadi, H. M. T., & Hadianastuti, F. L. (2023). Rancang Bangun Sistem Informasi Dashboard Pengendalian Produksi Welding Menggunakan Microsoft Power BI pada PT ABC. Journal of Manufacturing and Enterprise Information System, 1(1), 21–31. https://doi.org/10.52330/jmeis.v1i1.86

APJII Jumlah Pengguna Internet Indonesia Tembus 221 Juta Orang. (2024, February 7). Https://Apjii.or.Id/Berita/d/Apjii-Jumlah-Pengguna-Internet-Indonesia-Tembus-221-Juta-Orang.

Asih, E. M. (n.d.). Analisis pada Shopee sebagai E-Commerce Terpopuler di Indonesia. Jurnal Ekonomi Bisnis Antartika, 2, 2024–2073. www.mckinsey.com,

Kaggle. (2024). Shopee COD Reviews Dataset. Diakses dari: https://www.kaggle.com/

Nurhidayati, D., & Susanti, S. (2021). Analisis Sentimen pada Ulasan Pengguna E-commerce Menggunakan Naive Bayes Classifier. Jurnal Teknologi Informasi dan Ilmu Komputer (JTIIK), 8(4), 671–678.

Shopee Indonesia. (2025). Informasi Layanan COD Shopee. Diakses dari: https://shopee.co.id/

Minfo Polgan, J., Melina Salsabila, S., Alim Murtopo, A., Fadhilah, N., Sentimen Pelanggan Toko Online Tokopedia Menggunakan Metode Naïve Bayes Classifier, A., Informatika, T., & YMI Tegal, S. (n.d.). Analisis Sentimen Pelanggan Tokopedia Menggunakan Metode Naïve Bayes Classifier. www.tokopedia.com

Mulyani, E., & Martantoh, E. (n.d.). Inovasi Pendidikan Nusantara ANALISIS SENTIMEN PADA ULASAN APLIKASI AIRBNB DI GOOGLE PLAY STORE MENGGUNAKAN METODE NAÏVE BAYES CLASSIFICATION. https://ejurnals.com/ojs/index.php/ipn

Putro, H. F., Vulandari, R. T., & Saptomo, W. L. Y. (2020). Penerapan Metode Naive Bayes Untuk Klasifikasi Pelanggan. Jurnal Teknologi Informasi Dan Komunikasi (TIKomSiN), 8(2). https://doi.org/10.30646/tikomsin.v8i2.500

Reka, R. (2025, February 28). Memahami COD (Cash on Delivery) & COD Cek Dulu, Ini Penjelasannya. Https://Shopee.Co.Id/Inspirasi-Shopee/Cod-Cash-on-Delivery/.

Wibisono1, A. C., Nadira2, T. S., & Sutabri3, T. (2025). Analisis Sentimen Pelanggan pada Platform Shopee Menggunakan Metode Naive Bayes. Nusantara Journal of Multidisciplinary Science, 2(6). https://jurnal.intekom.id/index.php/njms

Yumni, S. Z., & Widowati, W. (2021). Implementasi Microsoft Power BI Dalam Memantau Kehadiran dan Transportasi Pegawai. Jurnal Sains Dan Edukasi Sains, 4(1), 1–8. https://doi.org/10.24246/juses.v4i1p1-8

Downloads

Published

30-12-2025

How to Cite

Afrisa Fadilah, Sri Wahyuni, & Nadia Rista. (2025). Analisis Sentimen Pengguna Shopee Terhadap Fitur Cash On Delivery Menggunakan Metode Naive Bayes dan Visualisasi Data Dengan Python dan Power BI. JIPMOR: Jurnal Ilmu Pendidikan Dan Humaniora, 3(2), 120–132. https://doi.org/10.36312/jipmor.v3i2.49

Issue

Section

Articles