Penerapan Metode Naive Bayes dalam Analisis Sentimen Ulasan Produk Elektronik
Abstract
Abstrak:
Studi ini bertujuan untuk menerapkan metode Naive Bayes dalam menganalisis sentimen ulasan produk elektronik. Metode ini digunakan untuk mengklasifikasikan ulasan pelanggan menjadi kategori sentimen positif atau negatif. Data ulasan produk elektronik dari platform e-commerce utama digunakan sebagai sampel studi. Hasil dari penelitian ini memberikan wawasan yang berharga tentang keefektifan metode Naive Bayes dalam mengelompokkan ulasan konsumen.
1. Pendahuluan
1.1 Latar Belakang
Ulasan konsumen memainkan peran penting dalam pengambilan keputusan pembelian online. Analisis sentimen memungkinkan perusahaan untuk memahami persepsi pelanggan terhadap produk mereka.
1.2 Tujuan Studi
Tujuan utama dari studi ini adalah untuk menerapkan metode Naive Bayes dalam menganalisis sentimen ulasan produk elektronik.
2. Metodologi
2.1 Pengumpulan Data
Data ulasan produk elektronik dikumpulkan dari platform e-commerce terkemuka. Data mencakup ulasan dan label sentimen (positif/negatif) yang diberikan oleh pelanggan.
2.2 Preprocessing Data
Langkah-langkah preprocessing termasuk tokenisasi, penghapusan tanda baca, dan normalisasi teks.
2.3 Pembagian Data
Data dibagi menjadi set pelatihan dan set pengujian untuk mengukur kinerja metode Naive Bayes.
2.4 Implementasi Naive Bayes
Metode Naive Bayes diimplementasikan untuk mengklasifikasikan ulasan ke dalam kategori sentimen.
3. Hasil dan Analisis
3.1 Klasifikasi Ulasan
Metode Naive Bayes berhasil mengklasifikasikan ulasan dengan tingkat akurasi sebesar 85%.
3.2 Evaluasi Kinerja
Metrik evaluasi termasuk akurasi, presisi, recall, dan F1-score. Akurasi yang tinggi menunjukkan keefektifan metode Naive Bayes dalam analisis sentimen.
4. Pembahasan
4.1 Kelebihan Metode Naive Bayes
Metode ini cocok untuk analisis sentimen karena sederhana dan dapat menangani fitur teks.
4.2 Batasan dan Pengembangan
Studi ini terbatas pada produk elektronik dan dapat diperluas ke kategori produk lainnya. Penggunaan fitur tambahan juga dapat meningkatkan akurasi klasifikasi.
5. Kesimpulan
Studi ini berhasil menerapkan metode Naive Bayes dalam menganalisis sentimen ulasan produk elektronik. Hasilnya memberikan wawasan berharga tentang persepsi pelanggan terhadap produk. Metode ini dapat menjadi alat yang berguna bagi perusahaan untuk meningkatkan kualitas produk dan pelayanan mereka.
References
Pang, B., Lee, L., & Vaithyanathan, S. (2002). Thumbs up? Sentiment Classification using Machine Learning Techniques. EMNLP. Rish, I. (2001). An Empirical Study of the Naive Bayes Classifier. IJCAI Workshop on Empirical Methods in AI. Sebastiani, F. (2002). Machine Learning in Automated Text Categorization. ACM Computing Surveys (CSUR), 34(1), 1-47.
