Kemajuan teknologi informasi dan komunikasi yang pesat telah memberikan dampak yang
signifikan terhadap berbagai aspek kehidupan. Salah satu dampak yang menonjol adalah kemudahan
orang untuk melakukan transaksi tanpa perlu bertemu secara fisik. E-wallet, sebagai konsekuensi
teknologi, memfasilitasi transaksi keuangan tanpa batas. Di antara dompet elektronik tersebut,
DANA telah mendapatkan popularitas dan basis pengguna yang besar. Penelitian ini bertujuan untuk
menganalisis sentimen pelanggan terkait layanan aplikasi DANA dengan menggunakan algoritma
Naïve Bayes Classifier. Data diekstrak dari ulasan pelanggan di Twitter, dikategorikan ke dalam
sentimen positif, negatif, dan neutral. Dengan mengimplementasikan Naïve Bayes Classifier.
Analisis sentimen adalah disiplin ilmu yang berharga untuk menguraikan opini, emosi, evaluasi, dan
sikap yang diungkapkan dalam bahasa tertulis. Dengan memanfaatkan Naïve Bayes Classifier,
menganalisis komentar pelanggan tentang aplikasi DANA di Twitter. Twitter merupakan platform
yang ideal untuk analisis sentimen karena perannya sebagai tempat untuk melampiaskan dan
mengekspresikan pendapat. Hasil eksperimen peneliti, berdasarkan 451 data pelatihan dan 113 titik
data pengujian, menghasilkan akurasi sebesar nilai precision sebesar 70%, 97% dan 89%, f1- score
81%, 97%, dan 42%, serta recall sebesar 98%, 97% dan 28%. Hal ini pun, klasifikasi Naïve Bayes
mampu menghasilkan akurasi tertinggi sebesar 80%. Hasil penelitian menunjukkan tingkat akurasi
yang dapat diandalkan dalam mengklasifikasikan sentimen berupa hasil positif 122 tweet, negatif
228 tweet dan neutral 214 tweet dari postingan pelanggan.
Kata kunci: analisis sentimen, DANA, e-wallet, Naïve Bayes Classifier, twitter