ANALISIS SENTIMEN MASYARAKAT TERHADAP TOKO ONLINE APLIKASI SHOPEE MENGGUNAKAN METODE MULTINOMIAL NAÏVE BAYES

Authors

  • Sanrilla Program Studi Ilmu Komputer FMIPA UHO
  • Natalis Ransi Program Studi Ilmu Komputer FMIPA Universitas Halu Oleo
  • La Surimi Program Studi Ilmu Komputer FMIPA Universitas Halu Oleo
  • Andi Tenriawaru Program Studi Ilmu Komputer FMIPA Universitas Halu Oleo
  • La Ode Saidi Program Studi Ilmu Komputer FMIPA Universitas Halu Oleo

DOI:

https://doi.org/10.33772/jmks.v2i2.9

Keywords:

Analisis sentimen, Multinomial Naive Bayes, Black box testing, Confusion matrix, Precision dan Recall

Abstract

Analisis sentimen masyarakat terhadap toko online pada aplikasi shopee menggunakan metode Multinomial Naïve Bayes. Tujuan penelitian ini adalah untuk mengetahui tingkat sentimen masyarakat dari ulasan produk yang ada pada  toko online 3second dalam aplikasi shopee dengan menggunakan metode Multinomial Naïve Bayes. Analisis ulasan secara mudah dapat dilakukan dengan melihat jumlah bintang yang diberikan oleh pembeli, tetapi jumlah bintang tidak dapat mewakili isi dari keseluruhan ulasan. Diperlukan melihat seluruh isi komentar ulasan untuk dapat mengetahui keseluruhan maksud ulasan. Sangat mungkinkan untuk menganalisis ulasan secara manual dengan melihat satu persatu, namun apabila ulasan yang dimiliki banyak akan lebih cepat menggunakan sistem analisis sentimen dengan cara melakukan teknik kalsifikasi. Algoritma Multinomial Naïve Bayes adalah pengembangan dari Naïve Bayesyang digunakan dalam pembuatan analisis sentiment, karena algoritma ini bertujuan untuk mode klasifikasi dalam kategori positif dan negatif. Berdasarkan hasil pengujian yang dilakukan metode Multinomial Naïve Bayes terbukti berfungsi baik pada penelitian ini. Hal ini dibuktikan dengan hasil confusion matrixdari pengujian klasifikasi sistem dan klasifikasi dari ahli bahasa mendapat nilai akurasi 91% dan memperoleh tingkat sentiment yang dibukti hasil recall dan precision yang bernilai 65.93% dan 60% untuk kelas positif, sedangkan untuk kelas negatif bernilai 34.06% dan 31%.

Downloads

Published

2022-08-24