APLIKASI WEB UNTUK ANALISIS SENTIMEN PADA OPINI PRODUK DENGAN METODE NAIVE BAYES CLASSIFIER

Abstract

Berkembangnya bisnis di Indonesia bisa dilihat dari perkembangan jumlah website. Dalam bisnis, website biasanya hanya berfungsi untuk mengenalkan dan memasarkan produk kepada konsumen. Padahal banyak hal lain yang dapat diperoleh melalui website seperti pola sentimen konsumen terhadap suatu produk. Sentimen dimaksud dapat diketahui dari opini konsumen atas produk yang di sampaikan melalui website yang menjual produk tersebut. Beberapa aplikasi berbasis web untuk mengevaluasi sentimen konsumen sudah tersedia di internet. Analisis sentimen biasanya mengklasifikasi opini mnejadi tiga kelas: Senimen positif, negatif dan netral. Namun demikian aplikasi yang dapat melakukan proses pembuatan training dan testing set (dari data set opini konsumen terhadap produk), menganalisis sesntimen konsumen sekaligus mengukur akurasi hasil analisis secara dinamis masih jarang tersedia. Penelitian ini bertujuan untuk mengembangkan aplikasi yang mampu melakukan analisis sentimen konsumen dengan fasilitas seperti yang disebutkan sebelumnya, dimana Naive Bayer Classifier digunakan sebagai metode klasifikasi. Hasil analisis pada testing set yang diperoleh dari Goodrreads, Twitter, dan Tokopedia menunjukkan bahwa aplikasi yang dikembangkan mampu mengklasifikasikan opini ke dalam tiga kelas positif, negatif dan netral dengan tingkat akurasi rata-rata 70,43% - 88,03%.