Jurnal Simetris
Vol 10, No 2 (2019): JURNAL SIMETRIS VOLUME 10 NO 2 TAHUN 2019

ANALISIS SENTIMEN PELANGGAN TOKO ONLINE JD.ID MENGGUNAKAN METODE NAÏVE BAYES CLASSIFIER BERBASIS KONVERSI IKON EMOSI

Sari, Fransiska Vina (Unknown)
Wibowo, Arief (Unknown)



Article Info

Publish Date
29 Nov 2019

Abstract

Analisis Sentimen adalah suatu teknik mengekstrak data teks untuk mendapatkan informasi tentang sentimen bernilai positif, netral maupun negatif. Analisis sentimen diberikan oleh pengguna internet pada media sosial untuk memberikan suatu penilaian atau opini pribadi. Salah satu toko online Indonesia yang sering mendapatkan sentimen pengguna melalui media sosial adalah JD.id. Adanya sentimen opini dari konsumen tentang JD.id dapat dianalisis dan dimanfaatkan untuk mendapatkan informasi yang berguna bagi pelanggan lain maupun pihak toko. Dengan menggunakan teknik Text Mining metode klasifikasi, akan diketahui suatu sentimen bernilai positif, netral atau negatif. Salah satu algoritme yang banyak digunakan dalam analisis sentimen adalah metode klasifikasi Naïve Bayes. Penelitian ini menggunakan metode Naïve Bayes Classifier (NBC) dengan pembobotan tf-idf disertai penambahan fitur konversi ikon emosi  (emoticon) untuk  mengetahui kelas  sentimen  yang  ada  dari  tweet  tentang  toko  JD.id.  Hasil penelitian menunjukkan bahwa metode Naïve Bayes tanpa penambahan fitur mampu mengklasifikasi sentimen dengan nilai  akurasi  sebesar  96,44%, sementara jika  ditambahkan fitur  pembobotan tf-idf disertai konversi ikon emosi mampu meningkatkan nilai akurasi menjadi 98%.

Copyrights © 2019






Journal Info

Abbrev

simet

Publisher

Subject

Computer Science & IT

Description

Jurnal Simetris terbit dua kali dalam satu tahun, yaitu untuk periode April dan periode November. Naskah yang diajukan adalah karya ilmiah orisinal penulis dalam bidang teknik elektro, teknik mesin atau ilmu komputer, yang belum pernah diterbitkan dan tidak sedang diajukan untuk diterbitan di ...