ANALISIS SENTIMEN PADA E-COMMERCE TOKOPEDIA TERHADAP TOKO MP16 MENGGUNAKAN METODE NAIVE BAYES BERBASIS PARTICLE SWARM OPTIMIZATION

• ANDRE CHRISTIAN
• 2024

---

ABSTRAK

 

Perkembangan e-commerce di Indonesia yang pesat, khususnya pada platform Tokopedia, mempengaruhi berbagai aspek bisnis termasuk keputusan pembelian konsumen. Salah satu faktor penting yang mempengaruhi keputusan pembelian adalah sentimen pengguna terhadap produk atau penjual. Penelitian ini bertujuan untuk menganalisis sentimen pengguna terhadap toko MP16 di Tokopedia menggunakan metode Naive Bayes yang dioptimalkan dengan Particle Swarm Optimization (PSO). Metode Naive Bayes dipilih karena kemampuannya dalam mengklasifikasikan teks berdasarkan sentimen, sementara PSO digunakan untuk meningkatkan kinerja klasifikasi dengan mencari parameter optimal.

Data yang digunakan dalam penelitian ini adalah review produk dari toko MP16 selama periode September hingga November 2023. Proses analisis sentimen melibatkan beberapa tahap, yaitu pengumpulan data, pra-pemrosesan teks, pembobotan kata, dan klasifikasi menggunakan metode Naive Bayes yang dioptimalkan dengan PSO. Evaluasi kinerja model dilakukan dengan mengukur akurasi, presisi, recall, dan F-measure.

Hasil penelitian menunjukkan bahwa metode Naive Bayes berbasis PSO mampu meningkatkan akurasi klasifikasi sentimen dibandingkan dengan metode Naive Bayes konvensional. Penelitian ini memberikan kontribusi dalam pengembangan metode analisis sentimen yang lebih efektif dan efisien, serta memberikan wawasan yang lebih mendalam tentang sentimen pengguna terhadap toko di platform e-commerce seperti Tokopedia.

• Analisis Sentimen
• Naive Bayes
• Particle Swarm Optimization
• E-Commerce
• Tokopedia
• Toko MP16

Tautan dinonaktifkan.