UNIMALUNIMAL

Journal of Renewable Energy, Electrical, and Computer EngineeringJournal of Renewable Energy, Electrical, and Computer Engineering

Penelitian ini melakukan perbandingan antara algoritma Mesin Vektor Dukungan (SVM) dan Naïve Bayes untuk analisis sentimen ulasan pengguna aplikasi TikTokShop. TikTokShop, yang mengintegrasikan media sosial dan e-commerce, menghadirkan tantangan unik dalam memahami sentimen pengguna, terutama karena penggunaan bahasa informal dan konten tidak terstruktur. Dataset seimbang sebanyak 3.000 ulasan (1.000 positif, 1.000 netral, dan 1.000 negatif) dikumpulkan dari Google Play Store melalui web scraping. Setelah pra-pemrosesan yang komprehensif, data diubah menggunakan TF-IDF, dan kinerja model dievaluasi dengan akurasi, presisi, recall, F1-score, matriks kebingungan, dan validasi silang 10-fold. Hasil menunjukkan bahwa SVM mengungguli Naïve Bayes secara konsisten dalam akurasi (68,86% vs. 64,48%) dan klasifikasi keseimbangan sentimen, meskipun Naïve Bayes lebih efisien komputasional. Temuan ini memberikan wawasan penting bagi bisnis dalam memanfaatkan sentimen pengguna untuk pengambilan keputusan yang lebih baik.

Penelitian ini menunjukkan bahwa Mesin Vektor Dukungan (SVM) secara signifikan melampaui Naïve Bayes dalam analisis sentimen ulasan TikTokShop berdasarkan akurasi, presisi, recall, dan F1-score.SVM membuktikan kinerjanya yang seimbang di semua kategori sentimen, sementara Naïve Bayes unggul dalam mendeteksi sentimen negatif tetapi lemah dalam mengklasifikasikan ulasan netral.Meskipun SVM memiliki keunggulan akurasi, efisiensi komputasi Naïve Bayes menjadi faktor yang perlu dipertimbangkan di lingkungan e-commerce dengan batasan sumber daya.

Penelitian lanjutan diperlukan untuk meningkatkan akurasi klasifikasi sentimen netral melalui teknik pemrosesan konteksual seperti deep learning. Selain itu, pengembangan metode ensembel yang menggabungkan kekuatan SVM dan Naïve Bayes dapat digunakan untuk menghasilkan model yang lebih robust. Studi lebih lanjut juga disarankan untuk mengeksplorasi representasi fitur alternatif yang mampu menangani kompleksitas bahasa santai dan campuran dalam konten pengguna TikTokShop.

  1. Comparison of Support Vector Machine and Naïve Bayes Algorithms in Sentiment Analysis of... ojs.unimal.ac.id/jreece/article/view/21342Comparison of Support Vector Machine and NayEAve Bayes Algorithms in Sentiment Analysis of ojs unimal ac jreece article view 21342
Read online
File size4.25 MB
Pages12
DMCAReport

Related /

ads-block-test