Analisis Sentimen Berbasis Aspek pada Review Female Daily Menggunakan TF-IDF dan Naïve Bayes

CLARISA HASYA YUTIKA

Informasi Umum

Kode

21.04.1373

Klasifikasi

005 - information technology

Jenis

Karya Ilmiah - Skripsi (S1) - Reference

Subjek

Informatics

Dilihat

473 kali

Informasi Lainnya

Abstraksi

Hasil review suatu produk akan memberikan manfaat yang cukup besar bagi produsen atau konsumen. Female daily merupakan salah satu forum yang membahas tentang produk kecantikan. Terdapat banyak review setiap harinya yang diperoleh. Maka dari itu diperlukannya teknik untuk menganalisis hasil review tersebut menjadi sebuah informasi yang berharga. Salah satu teknik nya adalah analisis sentimen berbasis aspek. Analisis sentimen berbasis aspek akan menganalisis setiap teks untuk mengidentifikasi berbagai aspek (atribut atau komponen) kemudian menentukan tingkat sentimen (positif, negatif, atau netral) yang sesuai untuk masing-masing aspek. Dari hasil review yang didapat, terdapat review yang menggunakan bahasa multilingual. Maka tahapan yang dilakukan adalah dengan menerjemahkan bahasa multilingual tersebut menjadi satu bahasa saja, yaitu Bahasa Indonesia. Sebelum review tersebut diolah, akan dilakukannya preprocessing supaya lebih mudah diproses. Kemudian dilakukannya pembobotan kata menggunakan TF-IDF, dan metode untuk mengklasifikasi sentimen yang akan digunakan adalah Complement Naïve Bayes untuk mengatasi data yang tidak seimbang. Dari hasil pengujian diperoleh nilai F1-Score sebesar 62,81% untuk data yang diterjemahkan ke dalam Bahasa Inggris kemudian ke dalam Bahasa Indonesia dan tidak menggunakan stopword removal.