Dompet digital merupakan aplikasi elektronik yang digunakan untuk transaksi secara
online melalui smartphone, yang kegunaannya hampir sama dengan kartu kredit atau
debit. Berdasarkan data dari Bank Indonesia, terdapat 38 e-wallet yang mendapatkan
lisensi resmi. Beberapa aplikasi dompet digital yang populer di Indonesia diantaranya
adalah Go-Pay, DANA, OVO, LinkAja dan lain lain. Pada penelitian ini, produk
layanan dompet digital yang akan dibahas adalah OVO. OVO dijadikan objek
penelitian karena bedasarkan riset DailySocial yang bertajuk Fintech Report
menunjukkan bahwa OVO mengalami peningkatan pengguna aktif sebesar 23% pada
tahun 2019 yang berada di peringkat ke-2. Hal tersebut yang mendorong peneliti untuk
melakukan analisis sentimen pada media sosial Twitter untuk mengetahui
kecenderungan komentar masyarakat. Twitter merupakan suatu platform media sosial
yang dapat menyalurkan pendapat atau pikiran bagi penggunanya. Berbagai macam
komentar pada Twitter mengenai studi kasus OVO dapat diselesaikan dengan cara
melakukan analisis sentimen. Peneliti menggunakan tiga perbandingan algoritma
dalam melakukan analisis sentimen, diantaranya Naïve Bayes, K-NN (K-Nearest
Neighbor) dan Decision Tree (C4.5). Tahapan yang dilakukan dalam analisis sentimen
adalah preprocessing, processing, klasifikasi dan evaluasi. Hasil analisis sentimen
yang didapatkan pada penelitian ini adalah algoritma K-NN dengan menggunakan fitur
ekstraksi TF-IDF menghasilkan tingkat akurasi yang paling tinggi sebesar 63.00%
yang diperoleh dari pengujian data testing dengan menggunakan tools RapidMiner.
Kata Kunci: Analisis Sentimen, Algoritma Klasifikasi, Twitter, OVO