Text

Analisis Sentimen Data Ulasan Aplikasi E-Commerce Traveloka pada Situs Google Play menggunakan Metode Naive Bayes Classifier dan Asosiasi

---

ABSTRAK


E-commerce adalah model operasi bisnis yang sedang berkembang pesat pada era ini. Banyaknya jumlah pelaku bisnis dan customer yang memanfaatkan e- commerce, sehingga telah mempengaruhi kehidupan sosial dan ekonomi masyarakat. Traveloka merupakan salah satu aplikasi e-commerce terbaik yang sering dikunjungi di Indonesia. Setiap aplikasi memungkinkan pengguna untuk memeberi ulasan tentang aplikasi tersebut. Untuk mengetahui hal tersebut, analisis sentiment dapat digunakan untuk mengklasifikasikan ulasan ke dalam sentimen positif dan negatif. Analisis sentimen yang dilakukan dapat memberikan informasi yang bisa diekstraksi serta dari data yang diamati dapat memberikan informasi yang berguna bagi pihak yang membutuhkannya. Beberapa tahapan yang peneliti lakukan dalam analisis sentimen antara lain pengumpulan data, preprocessing data, pembobotan menggunakan TF-IDF, pelabelan sentimen menggunakan sentiment scoring dan pengklasifikasian data ulasan memakai metode Naïve Bayes Classifier serta dilakukan asosiasi teks. Model dievaluasi menggunakan 10-Fold Cross Validation. Pengukuran dilakukan dengan Confusion Matrix. Hasil yang diperoleh dari ulasan yang diberikan oleh pengguna Traveloka di Google Play menggunakan Multinomial Naïve Bayes memperoleh akurasi keseluruhan 91,20% dan akurasi kappa 59,56%. Semakin besar nilai overall accuracy dan kappa accuracy yang diperoleh, maka semakin baik performansi model klasifikasi tersebut

Kata Kunci: E-commerce, analisis sentimen, Naïve Bayes Classifier, TF-IDF,
overall accuracy, kappa accuracy. Asosiasi.

ABSTRACT

E-commerce is operation business model which rapidly growing today. More and more perpetrator of business as well as customer exploiting e-commerce, so that have influenced social and economic life of people. Traveloka is one of the best e- commerce applications that is often visited in Indonesia. Each application allows users to post a review about the application. The aim of the review is to evaluate and improve the quality of future products. For that purpose, analysis sentiment can be used to classify the review into positive or negative sentiment. Sentiment analysis can provide information can be extracted and from the observed data can provide useful information for those who need it. Some stages in sentiment analysis include sentiment data collection, data preprocessing, weighting using TF-IDF, sentiment labeling using sentiment scoring and review data classification using the Naïve Bayes Classifier method and text association. The model was evaluated using 10 Fold Cross Validation. Measurements were made with the Confusion Matrix The results obtained by the review given by Traveloka users on Google Play using the Multinomial Naïve Bayes obtained overall accuracy of 91.20% and kappa accuracy of 59,56 %..The greater overall accuracy value and kappa accuracy obtained, the better performance of the classification model.

Key Words: E-commerce, sentiment analysis, Naïve Bayes Classifier, TF-IDF, overall accuracy, kappa accuracy, Association..

---

Ketersediaan

814E20IV

814 E 20-iv

Perpustakaan FSM Undip (Referensi)

Tersedia

Informasi Detail

Judul Seri

STATISTIKA

No. Panggil

814 E 20-iv

Penerbit

: ., 2020

Deskripsi Fisik

-

Bahasa

Indonesia

ISBN/ISSN

-

Klasifikasi

NONE

Tipe Isi

-

Tipe Media

-

Tipe Pembawa

-

Edisi

-

Subjek

-

Info Detail Spesifik

-

Pernyataan Tanggungjawab

Vira Oktaviani

Versi lain/terkait

Lampiran Berkas

Komentar

---

Anda harus masuk sebelum memberikan komentar