Bulletin Ilmiah: Penerapan Metode Naive Bayes dalam Studi Kasus Analisis Sentimen - Muhammad Fikri Akbari (BIKARMA : Buletin Ilmiah Karya Mahasiswa, 2023)
<span data-sheets-value="{"1":2,"2":"Abstrak: Analisis sentimen adalah cabang penting dalam ilmu data dan pemrosesan bahasa alami yang bertujuan untuk mengidentifikasi dan memahami sentimen, opini, atau perasaan yang terkandung dalam teks atau data lainnya. Dalam penelitian ini, kami menjelaskan penerapan metode Naive Bayes dalam analisis sentimen pada studi kasus yang melibatkan evaluasi ulasan produk dalam domain e-commerce. Metode Naive Bayes digunakan untuk mengklasifikasikan ulasan sebagai \"positif,\" \"negatif,\" atau \"netral\" berdasarkan kata-kata yang terdapat dalam ulasan tersebut. Penelitian ini mencakup deskripsi metode, pengumpulan data, serta analisis hasil dan evaluasi kinerja model. 1. Pendahuluan: Analisis sentimen adalah teknik yang semakin penting dalam pemrosesan bahasa alami dan analisis data. Ini membantu bisnis dan penelitian untuk memahami bagaimana orang merasakan suatu produk, layanan, atau topik tertentu dengan menganalisis ulasan, komentar, atau teks lainnya. Salah satu metode yang digunakan dalam analisis sentimen adalah metode Naive Bayes, yang didasarkan pada teorema Bayes. Metode ini menghitung probabilitas kelas berdasarkan kemunculan kata-kata atau fitur dalam teks. 2. Metode Naive Bayes: Metode Naive Bayes adalah algoritma klasifikasi yang didasarkan pada asumsi \"naive\" bahwa semua fitur (kata-kata) dalam teks adalah independen satu sama lain. Dalam konteks analisis sentimen, metode ini dapat digunakan untuk mengklasifikasikan ulasan sebagai positif, negatif, atau netral. Model ini memanfaatkan probabilitas prior dan likelihood untuk menghitung probabilitas kelas tertentu berdasarkan kata-kata yang terdapat dalam ulasan. 3. Studi Kasus: Analisis Sentimen pada Ulasan Produk: Dalam studi kasus ini, kami menerapkan metode Naive Bayes untuk mengklasifikasikan ulasan produk dalam domain e-commerce sebagai positif, negatif, atau netral. Langkah-langkah utama studi kasus ini meliputi: •\tPengumpulan Data: Kami mengumpulkan dataset ulasan produk yang mencakup ulasan-ulasan pelanggan dan label kelas (positif, negatif, netral). •\tPreprocessing Data: Kami membersihkan dan tokenisasi teks ulasan, menghapus stop words, dan melakukan stemming atau lemmatisasi jika diperlukan. •\tPembentukan Model: Kami melatih model Naive Bayes menggunakan data pelatihan yang telah disiapkan. •\tPengujian Model: Kami menguji model pada data uji dan mengukur tingkat akurasi, presisi, recall, F1-score, serta menghasilkan matriks konfusi. •\tEvaluasi Hasil: Kami menganalisis hasil evaluasi untuk memahami sejauh mana model berhasil dalam mengklasifikasikan ulasan produk. 4. Hasil dan Kesimpulan: Hasil studi kasus ini menunjukkan bahwa metode Naive Bayes dapat berhasil digunakan dalam analisis sentimen ulasan produk. Model ini memiliki tingkat akurasi yang tinggi, serta memberikan informasi tentang sejauh mana ulasan-ulasan tersebut bersifat positif, negatif, atau netral. Selain itu, presisi dan recall memberikan wawasan lebih mendalam tentang performa model. Dalam konteks ini, metode Naive Bayes membantu dalam mengklasifikasikan ulasan produk, yang memiliki aplikasi praktis dalam pemahaman opini pelanggan dan pengambilan keputusan bisnis. "}" data-sheets-userformat="{"2":513,"3":{"1":0},"12":0}">Abstrak: Analisis sentimen adalah cabang penting dalam ilmu data dan pemrosesan bahasa alami yang bertujuan untuk mengidentifikasi dan memahami sentimen, opini, atau perasaan yang terkandung dalam teks atau data lainnya. Dalam penelitian ini, kami menjelaskan penerapan metode Naive Bayes dalam analisis sentimen pada studi kasus yang melibatkan evaluasi ulasan produk dalam domain e-commerce. Metode Naive Bayes digunakan untuk mengklasifikasikan ulasan sebagai "positif," "negatif," atau "netral" berdasarkan kata-kata yang terdapat dalam ulasan tersebut. Penelitian ini mencakup deskripsi metode, pengumpulan data, serta analisis hasil dan evaluasi kinerja model. 1. Pendahuluan: Analisis sentimen adalah teknik yang semakin penting dalam pemrosesan bahasa alami dan analisis data. Ini membantu bisnis dan penelitian untuk memahami bagaimana orang merasakan suatu produk, layanan, atau topik tertentu dengan menganalisis ulasan, komentar, atau teks lainnya. Salah satu metode yang digunakan dalam analisis sentimen adalah metode Naive Bayes, yang didasarkan pada teorema Bayes. Metode ini menghitung probabilitas kelas berdasarkan kemunculan kata-kata atau fitur dalam teks. 2. Metode Naive Bayes: Metode Naive Bayes adalah algoritma klasifikasi yang didasarkan pada asumsi "naive" bahwa semua fitur (kata-kata) dalam teks adalah independen satu sama lain. Dalam konteks analisis sentimen, metode ini dapat digunakan untuk mengklasifikasikan ulasan sebagai positif, negatif, atau netral. Model ini memanfaatkan probabilitas prior dan likelihood untuk menghitung probabilitas kelas tertentu berdasarkan kata-kata yang terdapat dalam ulasan. 3. Studi Kasus: Analisis Sentimen pada Ulasan Produk: Dalam studi kasus ini, kami menerapkan metode Naive Bayes untuk mengklasifikasikan ulasan produk dalam domain e-commerce sebagai positif, negatif, atau netral. Langkah-langkah utama studi kasus ini meliputi: • Pengumpulan Data: Kami mengumpulkan dataset ulasan produk yang mencakup ulasan-ulasan pelanggan dan label kelas (positif, negatif, netral). • Preprocessing Data: Kami membersihkan dan tokenisasi teks ulasan, menghapus stop words, dan melakukan stemming atau lemmatisasi jika diperlukan. • Pembentukan Model: Kami melatih model Naive Bayes menggunakan data pelatihan yang telah disiapkan. • Pengujian Model: Kami menguji model pada data uji dan mengukur tingkat akurasi, presisi, recall, F1-score, serta menghasilkan matriks konfusi. • Evaluasi Hasil: Kami menganalisis hasil evaluasi untuk memahami sejauh mana model berhasil dalam mengklasifikasikan ulasan produk. 4. Hasil dan Kesimpulan: Hasil studi kasus ini menunjukkan bahwa metode Naive Bayes dapat berhasil digunakan dalam analisis sentimen ulasan produk. Model ini memiliki tingkat akurasi yang tinggi, serta memberikan informasi tentang sejauh mana ulasan-ulasan tersebut bersifat positif, negatif, atau netral. Selain itu, presisi dan recall memberikan wawasan lebih mendalam tentang performa model. Dalam konteks ini, metode Naive Bayes membantu dalam mengklasifikasikan ulasan produk, yang memiliki aplikasi praktis dalam pemahaman opini pelanggan dan pengambilan keputusan bisnis.