Analisis Sentimen Ulasan di Tokopedia Dengan Metode Naive Bayes

Abstrak

Penelitian ini menganalisis sentimen ulasan pengguna Tokopedia dengan menggunakan metode Naïve Bayes. Data yang digunakan diambil dari platform Kaggle dan melalui beberapa tahap, termasuk normalisasi teks, tokenisasi, dan stemming, untuk menyiapkan data untuk analisis lebih lanjut. Model Naïve Bayes diimplementasikan dengan teknik TF-IDF dan berhasil mengklasifikasikan ulasan pengguna menjadi sentimen positif dan negatif dengan tingkat akurasi sebesar 90,54%. Hasil analisis menunjukkan bahwa model ini efektif dalam mendeteksi ulasan positif dengan precision sebesar 90% dan ulasan negatif dengan precision mencapai 100%. Kesimpulan dari penelitian ini menunjukkan bahwa metode Naïve Bayes dengan TF-IDF dapat digunakan sebagai alat yang andal untuk memahami sentimen pengguna di platform e-commerce seperti Tokopedia. Penelitian ini merekomendasikan eksplorasi lebih lanjut dengan dataset yang lebih beragam dan penggunaan model yang lebih canggih untuk meningkatkan performa analisis sentimen