Prediksi Rating Otomatis pada Ulasan Produk Kecantikan dengan Metode Naïve Bayes dan N-gram
| Main Author: | Pujadayanti, Irma |
|---|---|
| Format: | Thesis NonPeerReviewed |
| Terbitan: |
, 2018
|
| Subjects: | |
| Online Access: |
http://repository.ub.ac.id/11309/ |
Daftar Isi:
- Maraknya produk kecantikan bermunculan juga menggempur Indonesia khususnya produk impor. Hal ini memicu persaingan yang ketat antar pelaku industri produk kecantikan lokal maupun luar negeri. Oleh karena itu, perlu adanya inovasi pada produk mereka. Banyaknya data ulasan dalam berbagai sumber online berguna sebagai bahan kajian bagi pihak produsen untuk melakukan inovasi pada produk mereka. Bagi Konsumen data tersebut berguna sebagai informasi sebelum membeli produk. Data ulasan tak jarang juga belum disertai dengan rating sehingga membuat produsen mengalami kesulitan dalam mengkategorikan ulasan kedalam sentiment tertentu. Pada penelitian ini membantu mempercepat pengkategorian ulasan kedalam sentiment yang berbentuk rating. Sistem yang dibangun pada penelitian ini menggunakan metode klasifikasi naïve bayes dan penambahan metode n-gram pada pre-processing. Penggunaan n-gram meliputi unigram, bigram dan kombinasi unigram dan bigram bertujuan meningkatkan hasil klasifikasi. Pada pengujian sistem hasil terbaik pada skenario full pre-processing pada semua n-gram. Akurasi unigram 50%, 93%, 93% sedangkan akurasi bigram adalah 39%, 87%, 83% dan akurasi tertinggi adalah kombinasi 49%, 97%, 96% dengan model pengujian toleransi 0, toleransi 1 dan sentiment ulasan. Hasil pengujian menunjukkan penggunaan kombinasi n-gram cukup efektif dalam menyelesaikan masalah dalam penelitian.