ANALISIS KEPUASAN PENGGUNA APLIKASI GOPAY MENGGUNAKAN ALGORITMA NAÏVE BAYES DAN K-FOLD CROSS VALIDATION

Abstract

Perkembangan teknologi digital telah mendorong adopsi layanan dompet digital secara masif di Indonesia, salah satunya adalah aplikasi GoPay. Penelitian ini bertujuan untuk menganalisis tingkat kepuasan pengguna aplikasi GoPay berdasarkan ulasan yang ditinggalkan di Google Play Store. Metode klasifikasi yang digunakan adalah algoritma Naïve Bayes, dengan proses validasi model menggunakan teknik K-Fold Cross Validation. Data dikumpulkan melalui proses web scraping sebanyak 3.000 ulasan, kemudian dilakukan tahapan preprocessing teks seperti cleansing, case folding, tokenizing, stopword removal, dan stemming. Pelabelan data dilakukan secara otomatis menggunakan model IndoBERT, lalu data diklasifikasikan ke dalam dua kelas kepuasan. Hasil pengujian menunjukkan bahwa algoritma Naïve Bayes berhasil mencapai akurasi sebesar 92,46%, dengan precision 92,25%, recall 94,70%, dan f1-score 93,46%. Validasi menggunakan 10-fold cross validation menghasilkan rata-rata akurasi sebesar 92,23%. Hasil ini menunjukkan bahwa model memiliki performa klasifikasi yang baik serta generalisasi yang stabil terhadap data baru. Penelitian ini diharapkan dapat memberikan kontribusi bagi pengembangan layanan GoPay dan menjadi referensi untuk penerapan metode machine learning dalam analisis kepuasan pengguna.