PENERAPAN METODE NAÏVE BAYES DALAM ANALISIS SENTIMEN PADA SITUS WEB E-COMMERCE
Abstract
Tulisan ilmiah ini membahas penerapan metode Naïve Bayes dalam analisis sentimen pada situs web e-commerce. Tujuan utama dari penelitian ini adalah untuk mengotomatiskan klasifikasi sentimen ulasan produk yang diterima oleh situs web e-commerce. Melalui pemahaman sentimen pelanggan, pemilik situs dapat memahami pandangan pelanggan terhadap produk mereka secara lebih efektif dan meresponsnya.
Pendahuluan:
Situs web e-commerce telah menjadi platform utama bagi bisnis untuk berinteraksi dengan pelanggan dan menerima ulasan produk. Dalam lingkungan ini, pemahaman sentimen ulasan pelanggan memiliki nilai yang besar. Metode analisis sentimen, seperti Naïve Bayes, dapat membantu mengotomatiskan klasifikasi sentimen dalam skala besar.
Metode Penelitian:
- Data Ulasan Produk: Kami mengumpulkan data ulasan produk dari situs web e-commerce dalam berbagai kategori.
- Preprocessing Data: Data ulasan diperlakukan untuk membersihkan, menghapus tanda baca, dan menghasilkan fitur-fitur yang sesuai untuk analisis sentimen.
- Metode Naïve Bayes: Metode ini diterapkan untuk melakukan klasifikasi sentimen pada ulasan produk.
- Evaluasi Model: Model dianalisis menggunakan metrik kinerja seperti akurasi, presisi, recall, dan F1-score.
Hasil dan Pembahasan:
Hasil penelitian menunjukkan bahwa penerapan metode Naïve Bayes dalam analisis sentimen pada situs web e-commerce mampu mengklasifikasikan ulasan produk dengan akurasi yang memadai. Model ini membantu pemilik situs web untuk memahami pandangan pelanggan dan dapat digunakan untuk merespons ulasan secara lebih efektif. Namun, terdapat ruang untuk perbaikan lanjutan dalam mengoptimalkan akurasi.
Kesimpulan:
Penerapan metode Naïve Bayes dalam analisis sentimen di situs web e-commerce adalah langkah yang positif dalam memahami pandangan pelanggan. Meskipun model telah menunjukkan hasil yang cukup baik, peningkatan lebih lanjut dan penelitian lanjutan diperlukan untuk meningkatkan akurasi dan kebergunaan.
Catatan Akhir:
Tulisan ilmiah ini membahas penerapan metode Naïve Bayes dalam analisis sentimen pada situs web e-commerce sebagai studi kasus. Tujuannya adalah untuk memberikan pandangan tentang bagaimana analisis sentimen dapat diterapkan secara praktis dalam konteks web.
Tentu, berikut adalah tambahan bagian "Lampiran" dan "Daftar Pustaka" untuk tulisan ilmiah Anda:
Lampiran:
Lampiran 1: Contoh Hasil Klasifikasi Ulasan Produk
- Tabel hasil klasifikasi sentimen untuk beberapa contoh ulasan produk.
- Grafik atau diagram untuk mengilustrasikan hasil analisis sentimen.
Lampiran 2: Contoh Kode Sumber Metode Naïve Bayes
- Kode sumber yang digunakan untuk mengimplementasikan metode Naïve Bayes dalam penelitian ini.
Lampiran 3: Sumber Data Ulasan Produk
- Daftar sumber data ulasan produk yang digunakan dalam penelitian ini.
- URL atau referensi untuk mengakses data tersebut.
References
Manning, C. D., Raghavan, P., & Schütze, H. (2008). Introduction to Information Retrieval. Cambridge University Press.
Pang, B., & Lee, L. (2008). Opinion mining and sentiment analysis. Foundations and Trends® in Information Retrieval, 2(1-2), 1-135.
Sebastiani, F. (2002). Machine learning in automated text categorization. ACM computing surveys (CSUR), 34(1), 1-47.
[Sumber Data E-Commerce]: www.tokopedia/aquascabidoo/co²diy.com