Analisis Sentimen pada Ulasan Produk dengan Metode Naive Bayes dalam E-Commerce - FIRDHA ROFIKA BRYLIANA (BIKARMA : Buletin Ilmiah Karya Mahasiswa, 2023)
<span data-sheets-value=""1":2,"2":" Abstrak: Era digital telah menciptakan peluang besar bagi e-commerce dalam memasarkan dan menjual produk kepada pelanggan di seluruh dunia. Dalam konteks ini, ulasan produk oleh pelanggan menjadi semakin penting. Mereka tidak hanya memberikan wawasan tentang kualitas produk tetapi juga menggambarkan pengalaman pelanggan yang dapat memengaruhi keputusan pembelian orang lain. Oleh karena itu, analisis sentimen pada ulasan produk telah menjadi area penelitian yang berkembang pesat dalam e-commerce. Penelitian ini bertujuan untuk mengkaji dan menganalisis sentimen ulasan produk dalam platform e-commerce dengan menerapkan metode klasifikasi Naive Bayes. Metode ini digunakan untuk mengkategorikan ulasan produk sebagai positif, negatif, atau netral berdasarkan isi teksnya. Studi ini juga menggabungkan teknik smoothing dengan menggunakan metode Laplace untuk mengatasi masalah probabilitas nol dan meningkatkan kualitas prediksi. 1. Latar Belakang Masalah Dalam era digital yang gejolak, perdagangan elektronik (e-commerce) telah menjadi salah satu sektor ekonomi yang paling cepat berkembang. E-commerce telah memungkinkan pelanggan dari berbagai penjuru dunia untuk menjelajahi dan membeli beragam produk dengan kenyamanan dari perangkat mereka sendiri. Seiring dengan pertumbuhan pesat e-commerce, ulasan produk oleh pelanggan telah menjadi elemen integral dari ekosistem perdagangan online ini. Ulasan produk memberikan pelanggan platform untuk berbagi pengalaman mereka, memuji produk yang memuaskan, dan mengungkapkan ketidakpuasan mereka terhadap produk yang mengecewakan. Ulasan produk dalam e-commerce bukan hanya sebagai sumber informasi yang bermanfaat bagi calon pembeli tetapi juga alat penting dalam strategi pemasaran dan pengembangan bisnis. Pemilik toko online, produsen, dan penyedia layanan, dengan cepat menyadari bahwa pemahaman terhadap sentimen yang terkandung dalam ulasan produk dapat memberikan wawasan yang berharga. Analisis sentimen pada ulasan produk memungkinkan mereka untuk memahami lebih dalam sejauh mana pelanggan merasa puas dengan produk, menemukan kekurangan yang perlu diperbaiki, dan merancang strategi pemasaran yang lebih efektif. 2. Rumusan Masalah 1. Bagaimana metode Naive Bayes dapat digunakan untuk mengklasifikasikan sentimen ulasan produk dalam platform e-commerce? 2. Sejauh mana akurasi metode Naive Bayes dalam mengklasifikasikan ulasan produk sebagai positif, negatif, atau netral dalam konteks e-commerce? 3. Bagaimana pengaruh ukuran dataset ulasan produk terhadap performa analisis sentimen dengan metode Naive Bayes? 3. Pendahuluan Dalam dunia e-commerce yang sangat kompetitif, pemahaman terhadap sentimen pelanggan sangat penting. Ulasan produk oleh pelanggan dapat menggambarkan tingkat kepuasan mereka terhadap produk yang dibeli. Oleh karena itu, analisis sentimen pada ulasan produk membantu platform e-commerce dalam memahami berbagai aspek, seperti kualitas produk, kebijakan layanan pelanggan, dan efektivitas kampanye pemasaran. 3. Metode Penelitian 3.1 Kumpulan Data Ulasan Produk: Untuk penelitian ini, kami mengumpulkan dataset besar yang berisi ulasan produk dari berbagai kategori dalam platform e-commerce. Dataset ini berisi ulasan bersama dengan label sentimen yang ditentukan oleh penulis ulasan. 3.2 Preprocessing Data: Data teks ulasan diproses secara intensif untuk menghilangkan tanda baca, mengonversi teks menjadi huruf kecil, dan menghapus kata-kata umum. Kami juga melakukan tokenisasi untuk mengubah teks menjadi kata-kata individu. 3.3 Metode Naive Bayes: Kami menerapkan metode klasifikasi Naive Bayes untuk mengkategorikan ulasan produk sebagai positif, negatif, atau netral. Probabilitas prior (P(positif), P(negatif), P(netral)) dihitung berdasarkan data pelatihan. 3.4 Smoothing dengan Metode Laplace: Untuk menghindari probabilitas nol, kami menerapkan smoothing dengan metode Laplace. Ini membantu model mengatasi kata-kata yang mungkin tidak muncul dalam data pelatihan. 4. Hasil dan Pembahasan Hasil penelitian menunjukkan bahwa metode Naive Bayes dengan smoothing Laplace berhasil mengklasifikasikan sentimen ulasan produk dengan akurasi yang baik. Penelitian ini memberikan wawasan berharga bagi platform e-commerce dalam memahami sentimen pelanggan terhadap produk mereka dan membantu mereka meningkatkan layanan pelanggan, menyesuaikan strategi pemasaran, dan mengembangkan produk yang lebih baik. 5. Kesimpulan Analisis sentimen pada ulasan produk dalam e-commerce dengan metode Naive Bayes dan smoothing Laplace adalah pendekatan yang kuat untuk memahami sentimen pelanggan. Penelitian ini menunjukkan bahwa teknik ini dapat memberikan hasil yang bermanfaat bagi pemilik platform e-commerce dalam upaya mereka untuk memenuhi kebutuhan dan ekspektasi pelanggan. "" data-sheets-userformat=""2":513,"3":"1":0,"12":0"> Abstrak: Era digital telah menciptakan peluang besar bagi e-commerce dalam memasarkan dan menjual produk kepada pelanggan di seluruh dunia. Dalam konteks ini, ulasan produk oleh pelanggan menjadi semakin penting. Mereka tidak hanya memberikan wawasan tentang kualitas produk tetapi juga menggambarkan pengalaman pelanggan yang dapat memengaruhi keputusan pembelian orang lain. Oleh karena itu, analisis sentimen pada ulasan produk telah menjadi area penelitian yang berkembang pesat dalam e-commerce. Penelitian ini bertujuan untuk mengkaji dan menganalisis sentimen ulasan produk dalam platform e-commerce dengan menerapkan metode klasifikasi Naive Bayes. Metode ini digunakan untuk mengkategorikan ulasan produk sebagai positif, negatif, atau netral berdasarkan isi teksnya. Studi ini juga menggabungkan teknik smoothing dengan menggunakan metode Laplace untuk mengatasi masalah probabilitas nol dan meningkatkan kualitas prediksi. 1. Latar Belakang Masalah Dalam era digital yang gejolak, perdagangan elektronik (e-commerce) telah menjadi salah satu sektor ekonomi yang paling cepat berkembang. E-commerce telah memungkinkan pelanggan dari berbagai penjuru dunia untuk menjelajahi dan membeli beragam produk dengan kenyamanan dari perangkat mereka sendiri. Seiring dengan pertumbuhan pesat e-commerce, ulasan produk oleh pelanggan telah menjadi elemen integral dari ekosistem perdagangan online ini. Ulasan produk memberikan pelanggan platform untuk berbagi pengalaman mereka, memuji produk yang memuaskan, dan mengungkapkan ketidakpuasan mereka terhadap produk yang mengecewakan. Ulasan produk dalam e-commerce bukan hanya sebagai sumber informasi yang bermanfaat bagi calon pembeli tetapi juga alat penting dalam strategi pemasaran dan pengembangan bisnis. Pemilik toko online, produsen, dan penyedia layanan, dengan cepat menyadari bahwa pemahaman terhadap sentimen yang terkandung dalam ulasan produk dapat memberikan wawasan yang berharga. Analisis sentimen pada ulasan produk memungkinkan mereka untuk memahami lebih dalam sejauh mana pelanggan merasa puas dengan produk, menemukan kekurangan yang perlu diperbaiki, dan merancang strategi pemasaran yang lebih efektif. 2. Rumusan Masalah 1. Bagaimana metode Naive Bayes dapat digunakan untuk mengklasifikasikan sentimen ulasan produk dalam platform e-commerce? 2. Sejauh mana akurasi metode Naive Bayes dalam mengklasifikasikan ulasan produk sebagai positif, negatif, atau netral dalam konteks e-commerce? 3. Bagaimana pengaruh ukuran dataset ulasan produk terhadap performa analisis sentimen dengan metode Naive Bayes? 3. Pendahuluan Dalam dunia e-commerce yang sangat kompetitif, pemahaman terhadap sentimen pelanggan sangat penting. Ulasan produk oleh pelanggan dapat menggambarkan tingkat kepuasan mereka terhadap produk yang dibeli. Oleh karena itu, analisis sentimen pada ulasan produk membantu platform e-commerce dalam memahami berbagai aspek, seperti kualitas produk, kebijakan layanan pelanggan, dan efektivitas kampanye pemasaran. 3. Metode Penelitian 3.1 Kumpulan Data Ulasan Produk: Untuk penelitian ini, kami mengumpulkan dataset besar yang berisi ulasan produk dari berbagai kategori dalam platform e-commerce. Dataset ini berisi ulasan bersama dengan label sentimen yang ditentukan oleh penulis ulasan. 3.2 Preprocessing Data: Data teks ulasan diproses secara intensif untuk menghilangkan tanda baca, mengonversi teks menjadi huruf kecil, dan menghapus kata-kata umum. Kami juga melakukan tokenisasi untuk mengubah teks menjadi kata-kata individu. 3.3 Metode Naive Bayes: Kami menerapkan metode klasifikasi Naive Bayes untuk mengkategorikan ulasan produk sebagai positif, negatif, atau netral. Probabilitas prior (P(positif), P(negatif), P(netral)) dihitung berdasarkan data pelatihan. 3.4 Smoothing dengan Metode Laplace: Untuk menghindari probabilitas nol, kami menerapkan smoothing dengan metode Laplace. Ini membantu model mengatasi kata-kata yang mungkin tidak muncul dalam data pelatihan. 4. Hasil dan Pembahasan Hasil penelitian menunjukkan bahwa metode Naive Bayes dengan smoothing Laplace berhasil mengklasifikasikan sentimen ulasan produk dengan akurasi yang baik. Penelitian ini memberikan wawasan berharga bagi platform e-commerce dalam memahami sentimen pelanggan terhadap produk mereka dan membantu mereka meningkatkan layanan pelanggan, menyesuaikan strategi pemasaran, dan mengembangkan produk yang lebih baik. 5. Kesimpulan Analisis sentimen pada ulasan produk dalam e-commerce dengan metode Naive Bayes dan smoothing Laplace adalah pendekatan yang kuat untuk memahami sentimen pelanggan. Penelitian ini menunjukkan bahwa teknik ini dapat memberikan hasil yang bermanfaat bagi pemilik platform e-commerce dalam upaya mereka untuk memenuhi kebutuhan dan ekspektasi pelanggan.