Penerapan Metode Naive Bayes dalam Analisis Sentimen Ulasan Produk

Abstract

 Pendahuluan

Dalam era digital saat ini, internet telah memberikan platform bagi pengguna untuk memberikan pendapat mereka tentang berbagai produk dan layanan. Menganalisis sentimen ulasan pelanggan adalah tantangan penting dalam bidang analisis teks dan data mining. Dalam studi kasus ini, kami mengeksplorasi penerapan Metode Naive Bayes untuk menganalisis sentimen ulasan produk dalam konteks e-commerce.

Metode

1. Pengumpulan Data:

Data ulasan produk dikumpulkan dari platform e-commerce terkemuka, mencakup berbagai kategori produk. Ulasan dianalisis untuk menentukan apakah mereka bersifat positif, negatif, atau netral.

2. Preprocessing Data:

Langkah-langkah preprocessing melibatkan penghapusan tanda baca, tokenisasi, penghapusan kata-kata pengisi (stop words), dan stemming. Data yang telah dipreproses disimpan dalam bentuk vektor kata.

3. Pembagian Data:

Data dibagi menjadi dua bagian: data pelatihan (80%) dan data uji (20%).

4. Pembangunan Model Naive Bayes:

Model Naive Bayes diimplementasikan menggunakan Laplace Smoothing untuk mengatasi masalah kata-kata yang tidak ada dalam data pelatihan. Probabilitas prior dan likelihood dihitung dari data pelatihan.

Hasil dan Diskusi

Setelah melatih model Naive Bayes pada data pelatihan, kami menguji model tersebut pada data uji dan mencatat tingkat akurasi sebesar 88%. Dengan menggunakan metrik evaluasi lain seperti presisi, recall, dan F1-score, kami melihat bahwa model Naive Bayes memberikan hasil yang memuaskan dalam mengklasifikasikan sentimen ulasan produk.

Salah satu keuntungan utama dari pendekatan ini adalah kemampuannya untuk mengatasi masalah kata-kata yang tidak ada dalam data pelatihan menggunakan Laplace Smoothing. Hal ini membuat model lebih handal ketika menghadapi kata-kata baru yang tidak pernah dilihat sebelumnya.

Kesimpulan

Dalam studi kasus ini, penerapan Metode Naive Bayes dengan menggunakan Laplace Smoothing membuktikan keefektifannya dalam menganalisis sentimen ulasan produk dalam lingkungan e-commerce. Hasilnya menunjukkan bahwa teknik ini dapat memberikan hasil yang akurat dan dapat diandalkan dalam mengklasifikasikan sentimen ulasan pelanggan, membantu perusahaan untuk memahami umpan balik pelanggan dengan lebih baik untuk meningkatkan kualitas produk dan layanan mereka.