Sistem Analisis Sentimen pada Ulasan Produk Menggunakan Metode Naive Bayes
Sistem analisis sentimen merupakan sistem yang digunakan untuk melakukan proses analisis otomatis pada ulasan produk online bahasa Indonesia untuk memperoleh informasi meliputi informasi sentimen yang merupakan bagian dari ulasan online. Data tersebut diklasifikasikan menggunakan Naive Bayes. Sistem...
| Main Authors: | , , |
|---|---|
| Format: | Article |
| Language: | Indonesian |
| Published: |
Universitas Tanjungpura
2018-12-01
|
| Series: | JEPIN (Jurnal Edukasi dan Penelitian Informatika) |
| Subjects: | |
| Online Access: | http://jurnal.untan.ac.id/index.php/jepin/article/view/27526 |
| _version_ | 1819267074186280960 |
|---|---|
| author | Billy Gunawan Helen Sasty Pratiwi Enda Esyudha Pratama |
| author_facet | Billy Gunawan Helen Sasty Pratiwi Enda Esyudha Pratama |
| author_sort | Billy Gunawan |
| collection | DOAJ |
| description | Sistem analisis sentimen merupakan sistem yang digunakan untuk melakukan proses analisis otomatis pada ulasan produk online bahasa Indonesia untuk memperoleh informasi meliputi informasi sentimen yang merupakan bagian dari ulasan online. Data tersebut diklasifikasikan menggunakan Naive Bayes. Sistem analisis sentimen dibagi menjadi 5 (lima) tahap, yaitu crawling, pre-processing, pembobotan kata, pembentukan model dan klasifikasi sentimen. Pada pembobotan kata digunakan metode TF-IDF (Term Frequency – Inverse Document Frequency). Data yang ada akan diklasifikasikan ke dalam 5 (lima) kelas, yaitu sangat negatif, negatif, netral, positif dan sangat positif. Data tersebut kemudian akan dievaluasi menggunakan pengujian confusion matrix dengan parameter akurasi, recall, dan precision. Hasil pengujian menunjukkan pada pengujian 3 kelas (negatif, netral dan positif) hasil terbaik didapatkan pada 90% data latih dan 10% data uji dengan nilai akurasi 77.78%, recall 93.33% dan precision 77.78% dan pada pengujian 5 kelas hasil terbaik didapatkan pada 90% data latih dan 10% data uji dengan nilai akurasi 59.33 %, recall 58.33 % dan precision 59.33 %. Hasil prediksi kelas data uji yang relevan dibandingkan antara kelas sentimen yang ditandai supervisor dan kelas sentimen yang dihasilkan oleh sistem analisis sentimen walaupun belum sepenuhnya akurat. |
| first_indexed | 2024-12-23T21:11:23Z |
| format | Article |
| id | doaj.art-d4ef78806dab4b4bb4fa64c28010ebaf |
| institution | Directory Open Access Journal |
| issn | 2460-0741 2548-9364 |
| language | Indonesian |
| last_indexed | 2024-12-23T21:11:23Z |
| publishDate | 2018-12-01 |
| publisher | Universitas Tanjungpura |
| record_format | Article |
| series | JEPIN (Jurnal Edukasi dan Penelitian Informatika) |
| spelling | doaj.art-d4ef78806dab4b4bb4fa64c28010ebaf2022-12-21T17:31:03ZindUniversitas TanjungpuraJEPIN (Jurnal Edukasi dan Penelitian Informatika)2460-07412548-93642018-12-014211311810.26418/jp.v4i2.2752622844Sistem Analisis Sentimen pada Ulasan Produk Menggunakan Metode Naive BayesBilly Gunawan0Helen Sasty Pratiwi1Enda Esyudha Pratama2Informatika UntanInformatika UntanInformatika UntanSistem analisis sentimen merupakan sistem yang digunakan untuk melakukan proses analisis otomatis pada ulasan produk online bahasa Indonesia untuk memperoleh informasi meliputi informasi sentimen yang merupakan bagian dari ulasan online. Data tersebut diklasifikasikan menggunakan Naive Bayes. Sistem analisis sentimen dibagi menjadi 5 (lima) tahap, yaitu crawling, pre-processing, pembobotan kata, pembentukan model dan klasifikasi sentimen. Pada pembobotan kata digunakan metode TF-IDF (Term Frequency – Inverse Document Frequency). Data yang ada akan diklasifikasikan ke dalam 5 (lima) kelas, yaitu sangat negatif, negatif, netral, positif dan sangat positif. Data tersebut kemudian akan dievaluasi menggunakan pengujian confusion matrix dengan parameter akurasi, recall, dan precision. Hasil pengujian menunjukkan pada pengujian 3 kelas (negatif, netral dan positif) hasil terbaik didapatkan pada 90% data latih dan 10% data uji dengan nilai akurasi 77.78%, recall 93.33% dan precision 77.78% dan pada pengujian 5 kelas hasil terbaik didapatkan pada 90% data latih dan 10% data uji dengan nilai akurasi 59.33 %, recall 58.33 % dan precision 59.33 %. Hasil prediksi kelas data uji yang relevan dibandingkan antara kelas sentimen yang ditandai supervisor dan kelas sentimen yang dihasilkan oleh sistem analisis sentimen walaupun belum sepenuhnya akurat.http://jurnal.untan.ac.id/index.php/jepin/article/view/27526Naive BayesKlasifikasi SentimenTf-IdfConfusion MatrixAkurasi |
| spellingShingle | Billy Gunawan Helen Sasty Pratiwi Enda Esyudha Pratama Sistem Analisis Sentimen pada Ulasan Produk Menggunakan Metode Naive Bayes JEPIN (Jurnal Edukasi dan Penelitian Informatika) Naive Bayes Klasifikasi Sentimen Tf-Idf Confusion Matrix Akurasi |
| title | Sistem Analisis Sentimen pada Ulasan Produk Menggunakan Metode Naive Bayes |
| title_full | Sistem Analisis Sentimen pada Ulasan Produk Menggunakan Metode Naive Bayes |
| title_fullStr | Sistem Analisis Sentimen pada Ulasan Produk Menggunakan Metode Naive Bayes |
| title_full_unstemmed | Sistem Analisis Sentimen pada Ulasan Produk Menggunakan Metode Naive Bayes |
| title_short | Sistem Analisis Sentimen pada Ulasan Produk Menggunakan Metode Naive Bayes |
| title_sort | sistem analisis sentimen pada ulasan produk menggunakan metode naive bayes |
| topic | Naive Bayes Klasifikasi Sentimen Tf-Idf Confusion Matrix Akurasi |
| url | http://jurnal.untan.ac.id/index.php/jepin/article/view/27526 |
| work_keys_str_mv | AT billygunawan sistemanalisissentimenpadaulasanprodukmenggunakanmetodenaivebayes AT helensastypratiwi sistemanalisissentimenpadaulasanprodukmenggunakanmetodenaivebayes AT endaesyudhapratama sistemanalisissentimenpadaulasanprodukmenggunakanmetodenaivebayes |