Klasifikasi Text Mining Review Produk Kosmetik Untuk Teks Bahasa Indonesia Menggunakan Algoritma Naive Bayes

Sari

Saat ini produk kosmetik sudah menjadi kebutuhan utama kaum wanita yang merupakan target utama dari industri kosmetik. Banyak website yang menyediakan informasi tentang produk kosmetik dengan memberikan banyak informasi berupa gambar dan review pengguna. Membaca semua review yang ada pada sebuah website tentu sangat memakan waktu. Oleh karena itu, analisa sentimen merupakan salah satu solusi mengatasi masalah untuk mengelompokan opini atau review menjadi opini positif atau negatif secara otomatis. Naive Bayes memiliki kelebihan yaitu sederhana, cepat dan memiliki akurasi yang tinggi. N-gram dianggap dapat mengurangi selisih antara klasifikasi kelas positif dan negatif sehingga dapat meningkatkan rata-rata akurasi akhir suatu algoritma. Nilai akurasi yang dihasilkan akan menjadi tolak ukur untuk mencari model pengujian terbaik untuk kasus klasifikasi sentimen. Evaluasi dilakukan menggunakan 10 fold cross validation. Pengukuran akurasi diukur dengan confusion matrix dan kurva ROC. Hasil penelitian menunjukkan penerapan generate n-gram pada tahap preprocessing mempengaruhi nilai akurasi dan nilai AUC yang dihasilkan. Nilai akurasi terbaik yang dihasilkan pada penelitian ini yaitu 90.50% dengan nilai AUC sebesar 0.715 pada penerapan generate n-gram = 2.