Perkembangan teknologi informasi yang pesat menuntut penyedia layanan internet, seperti My Icon+, untuk terus meningkatkan kualitas layanan guna memenuhi ekspektasi pelanggan terhadap kecepatan, stabilitas, dan responsivitas. Namun, tantangan utama yang dihadapi perusahaan adalah mengidentifikasi sentimen pelanggan yang beragam dan seringkali subjektif. Untuk itu, diperlukan pendekatan analisis yang sistematis untuk memahami pola-pola sentimen pelanggan, yang dapat membantu dalam meningkatkan kualitas layanan dan kepuasan pengguna. Penelitian ini menggunakan metode Naive Bayes untuk menganalisis ulasan pelanggan My Icon+ di Google Play, yang mencerminkan pengalaman dan kepuasan mereka terhadap layanan yang diberikan. Analisis sentimen dilakukan untuk mengevaluasi sentimen positif dan negatif dalam ulasan, serta untuk mengidentifikasi area yang membutuhkan perbaikan. Temuan dari penelitian ini diharapkan dapat memberikan wawasan berharga bagi My Icon+ dalam merancang strategi peningkatan layanan. Meski metode Naive Bayes efektif dalam klasifikasi teks, penting untuk menggabungkan hasil analisis dengan metode lain guna mendapatkan pemahaman yang lebih komprehensif terhadap persepsi pelanggan.

The rapid development of information technology demands internet service providers, such as My Icon+, to continuously improve service quality in order to meet customer expectations regarding speed, stability, and responsiveness. However, the main challenge faced by the company is identifying the diverse and often subjective customer sentiments. Therefore, a systematic analytical approach is required to understand customer sentiment patterns, which can help in improving service quality and customer satisfaction. This study uses the Naive Bayes method to analyze customer reviews of My Icon+ on Google Play, which reflect their experiences and satisfaction with the service provided. Sentiment analysis is conducted to evaluate both positive and negative sentiments in the reviews, as well as to identify areas that need improvement. The findings from this research are expected to provide valuable insights for My Icon+ in designing service improvement strategies. Although the Naive Bayes method is effective in text classification, it is important to combine the results with other methods to gain a more comprehensive understanding of customer perceptions.