Dalam beberapa dekade terakhir internet semakin dalam mempengaruhi
kehidupan manusia. Pertumbuhan pesat pangsa pasar e-commerce di
Indonesia tidak perlu diragukan lagi dikarenakan jumlah pengguna internet

di Indonesia yang semakin bertambah setiap tahunnya menjadikan pasar e-
commerce Indonesia sangat potensial untuk pemasaran bisnis digital. Salah

satunya adalah dengan mengeluarkan aplikasi Tokopedia sebagai aplikasi
belanja online. Sayangnya, banyak ditemukannya berbagai ulasan negatif di
Google play store yang harus diperhatikan pihak pengembang, misalnya
fitur atau layanan dalam aplikasi. Salah satu upaya yang dilakukan untuk
mengetahui hal tersebut adalah dengan dilakukannya aspect based sentiment
analysis (ABSA) untuk mengetahui sentiment pengguna aplikasi Tokopedia
terhadap aspek usability aplikasi. Penelitian ini membahas model klasifikasi
menggunakan multinomial naïve bayes dan Support Vector Machine.
Kinerja dari kedua metode tersebut akan dibandingkan, sehingga dapat
diketahui metode mana yang lebih baik dalam melakukan klasifikasi teks.
Pada penelitian ini vektorisasi teks menggunakan model TF-IDF dan
pembagian data, yaitu dengan split data 80:20. Ketidak seimbangan banyak
data pada kelas sentimen ditangani dengan menggunakan Teknik
Downsampling. Penerapan Downsampling dilakukan untuk menghindari
terjadinya bias pada model yang akan diteliti. Aspek yang diukur dalam
penelitian ini meliputi learnability, efficiency, memorability, errors, dan
satisfaction. Metode Multinomial Naïve Bayes dipilih pada penelitian ini
karena menghasilkan akurasi yang maksimal. Hasil yang didapat
menunjukkan metode Multinomial naïve Bayes memiliki akurasi yang baik
dengan nilai akurasi data training sebesar 0.91% dan data testing sebesar
0.92%. Peneliti juga menunjukkan bahwa penggunaan Hyperparameter
tuning GridsearchCV dapat meningkatkan nilai akurasi menjadi 0.922.
Dengan demikian, model ini dapat digunakan untuk mengklasifikasikan teks
dari ulasan pengguna dengan cukup baik. Dari penelitian ini, dapat
disimpulkan bahwa aspek yang mempengaruhi tingkat kepuasan pengguna
terhadap aplikasi Tokopedia adalah Efficiency.
Kata Kunci: aspect based sentiment analysis, usability, e-commerce, Kepuasan Pengguna