Bulletin Ilmiah: Penerapan Metode Naïve Bayes dalam Klasifikasi Teks - Ali Nurdin (BIKARMA : Buletin Ilmiah Karya Mahasiswa, 2023)
Metode Naïve Bayes adalah salah satu metode klasifikasi teks yang populer dalam analisis data. Artikel ini membahas penerapan metode Naïve Bayes dalam klasifikasi teks dan bagaimana metode ini digunakan untuk mengkategorikan teks berdasarkan probabilitas kemunculan kata-kata tertentu. Selain itu, kami juga akan membahas variasi dari metode Naïve Bayes, seperti smoothing Laplace, yang digunakan untuk mengatasi masalah probabilitas nol. Penerapan metode ini dalam berbagai kasus studi akan diuraikan. 1. Pendahuluan Metode Naïve Bayes adalah salah satu teknik klasifikasi teks yang paling umum digunakan dalam pemrosesan bahasa alami (Natural Language Processing - NLP) dan analisis teks. Metode ini berdasarkan teorema Bayes dan mengasumsikan independensi antara atribut (kata-kata) dalam dokumen yang akan diklasifikasikan. Artikel ini akan membahas penerapan metode Naïve Bayes dalam klasifikasi teks serta smoothing Laplace yang digunakan untuk mengatasi masalah probabilitas nol 2. Dasar Metode Naïve Bayes Metode Naïve Bayes menggunakan teorema Bayes untuk menghitung probabilitas bahwa suatu dokumen termasuk dalam kategori tertentu berdasarkan kata-kata yang muncul dalam dokumen tersebut. Dasar perhitungan probabilitas dapat dijelaskan sebagai berikut: P(C∣D)=P(D)P(C)∗P(D∣C) ➢ P(C|D) adalah probabilitas bahwa dokumen (D) termasuk dalam kategori (C). ➢ P(C) adalah probabilitas prior bahwa dokumen termasuk dalam kategori C. ➢ P(D|C) adalah probabilitas likelihood dari dokumen D dalam kategori C. ➢ P(D) adalah probabilitas prior dari dokumen D. 3. Implementasi Metode Naïve Bayes Implementasi metode Naïve Bayes dalam klasifikasi teks melibatkan langkah-langkah berikut: A. Pembentukan Model 1) Preprocessing Teks Tahap ini melibatkan tokenisasi, penghilangan tanda baca, dan normalisasi teks. 2) Perhitungan Probabilitas Menghitung probabilitas prior dan likelihood untuk setiap kata dalam setiap kategori. 3) Smoothing Laplace Untuk menghindari probabilitas nol, smoothing Laplace digunakan dengan menambahkan nilai kecil ke setiap kemungkinan. B. Klasifikasi Dokumen Baru Ketika dokumen baru harus diklasifikasikan, metode Naïve Bayes menghitung probabilitas bahwa dokumen tersebut termasuk dalam setiap kategori dan memilih kategori dengan probabilitas tertinggi. 4. Penerapan dalam Kasus Studi Metode Naïve Bayes telah diterapkan dalam berbagai kasus studi, termasuk: ➢ Klasifikasi Email Spam : Mengidentifikasi apakah sebuah email adalah spam atau bukan. ➢ Klasifikasi Sentimen : Menganalisis sentimen dalam teks, seperti ulasan produk ➢ Klasifikasi Berita : Mengkategorikan berita ke dalam kategori berbeda, seperti politik, olahraga, atau hiburan 5. Kesimpulan Metode Naïve Bayes adalah alat yang kuat dalam klasifikasi teks. Dengan asumsi independensi antara kata-kata dalam dokumen, metode ini dapat mengklasifikasikan dokumen dengan baik dalam berbagai kasus studi. Smoothing Laplace adalah teknik yang digunakan untuk mengatasi masalah probabilitas nol. Penerapan metode ini dalam NLP terus berkembang dan menjadi relevan dalam analisis teks modern.