Penerapan Metode Naïve Bayes dalam Klasifikasi Sentimen Ulasan Produk dengan Studi Kasus pada Produk Elektronik - Muhamad Bintang Satunggal (BIKARMA : Buletin Ilmiah Karya Mahasiswa, 2023)
Bulletin ilmiah ini mengkaji penerapan metode klasifikasi Naïve Bayes dalam analisis sentimen ulasan produk elektronik. Kami menggunakan dataset ulasan produk elektronik untuk melatih dan menguji model klasifikasi kami. Hasil eksperimen menunjukkan kemampuan model dalam mengklasifikasikan sentimen positif, negatif, atau netral pada ulasan produk. Pendahuluan: Latar Belakang: Peningkatan pesat dalam ulasan produk elektronik di platform e-commerce telah mendorong perusahaan untuk mencari cara otomatis mengklasifikasikan sentimen ulasan. Tujuan: Tujuan penelitian ini adalah untuk mengembangkan dan mengevaluasi model klasifikasi Naïve Bayes untuk mengidentifikasi sentimen ulasan produk. Kontribusi: Kontribusi utama penelitian ini adalah pengembangan model klasifikasi sentimen yang dapat digunakan dalam industri e-commerce. Metodologi: - Pengumpulan Data: Kami mengumpulkan dataset yang berisi ulasan produk elektronik dari berbagai sumber online. - Praproses Data: Data ulasan dibersihkan, tokenisasi dilakukan, dan kata-kata berhenti dihapus. - Pemodelan Naïve Bayes: Model klasifikasi Naïve Bayes dijelaskan secara rinci, termasuk perhitungan probabilitas kelas sentimen. - Pembagian Data: Data dibagi menjadi dataset pelatihan dan pengujian. - Evaluasi Kinerja: Kami menggunakan metrik seperti akurasi, presisi, recall, dan F1-score untuk mengevaluasi kinerja model. Studi Kasus: Deskripsi Dataset: Penjelasan tentang dataset ulasan produk yang digunakan dalam studi kasus ini. Pelatihan Model: Langkah-langkah pelatihan model Naïve Bayes menggunakan dataset pelatihan. Pengujian Model: Proses pengujian model menggunakan dataset pengujian dan evaluasi kinerja. Hasil dan Analisis: Presentasi hasil eksperimen dan analisisnya, termasuk metrik kinerja. Hasil: Model klasifikasi Naïve Bayes berhasil mengklasifikasikan sentimen ulasan produk dengan akurasi 87.5% pada dataset pengujian. Akurasi ini mengindikasikan bahwa model dapat efektif mengidentifikasi sentimen positif, negatif, atau netral dalam ulasan produk. Kesimpulan: - Studi kasus ini menunjukkan bahwa metode Naïve Bayes dapat digunakan untuk mengklasifikasikan sentimen ulasan produk elektronik dengan hasil yang cukup baik. - Hasil ini dapat bermanfaat bagi perusahaan e-commerce untuk mengotomatisasi analisis sentimen dan memahami pendapat pelanggan.