Penerapan Metode Naive Bayes dalam Analisis Sentimen Ulasan Produk Elektronik - Muhamad Iksan (BIKARMA : Buletin Ilmiah Karya Mahasiswa, 2023)
<span data-sheets-value="{"1":2,"2":"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. "}" data-sheets-userformat="{"2":513,"3":{"1":0},"12":0}">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.