Analisis sentimen menggunakan algoritma naive bayes pada ulasan produk E-Commerce (studi kasus:Tokopedia)

(Indonesia):

Tokopedia merupakan salah satu e-commerce di indonesia yang menyediakan peluang layanan bisnis dengan memanfaatkan jaringan internet. Tokopedia menyediakan berbagai macam kategori produk yang sangat menarik, namun tidak semua kategori produk memiliki nilai yang baik dari sudut pandang konsumen. Setiap konsumen dapat
meninggalkan ulasan atau komentar terhadap produk yang dibeli. Meningkatnya ulasan produk yang diberikan oleh konsumen telah menciptakan tantangan baru bagi perusahaan dan membutuhkan pendekatan analisis data berupa text mining yang dapat melihat ulasan atau pendapat yang dikeluhkan oleh konsumen. Pada penelitian ini, pendekatan analisis data yang dilakukan adalah analisis sentimen menggunakan algoritma Naive Bayes dan Random Forest. Validasi model dilakukan mengunakan K-Fold Cross Validation dengan nilai k = 5 serta menggunakan teknik Laplacian Correction untuk model Naive Bayes. Hasil akurasi tertinggi dari K-Fold Cross Validation digunakan untuk model terbaik dalam
pengujian data testing. Berdasarkan hasil pengujian pada penelitian ini, algoritma Naive Bayes memiliki nilai akurasi lebih tinggi dibandingkan dengan Random Forest dengan nilai akurasi sebesar 92,49%.

(Inggris):

Tokopedia is one of the leading e-commerce platforms in Indonesia that provides business opportunities through internet-based services. Although it offers a wide range of attractive product categories, not all products receive favorable responses from consumers. Customers are able to leave reviews or comments on products they have purchased. The growing volume of user reviews poses a challenge for companies and necessitates a data analysis approach such as text mining to extract consumer feedback and complaints. In this study, sentiment analysis was conducted using the Naive Bayes and Random Forest
algorithms. Model validation was carried out using K-Fold Cross Validation with k = 5, and Laplacian Correction was applied to the Naive Bayes model. The highest accuracy score from the K-Fold Cross Validation was used to select the best model for testing. Based
on the test results, the Naive Bayes algorithm achieved a higher accuracy than the Random Forest algorithm, with an accuracy rate of 92.49%.

(Arab):

يوسف، محمد الدي. ٢٠٢٥٠ تحليل المشاعر باستخدام خوارزمية بايز الساذجة في مراجعات منتجات التجارة الإلكترونية دراسة حالة توكوبيديا(. البحث اجلامعي. قسم الرايضيات، كلية العلوم والتكنولوجيا، جامعة موالان مالك إبراهيم السالمية احلكومية ما النج. املشرف: ۱. هشام فهمي، ماجستير في علوم الحاسوب ۲. محمد نافع جوهري، ماجستير في العلوم
الكلمات المفتاحية: تحليل المشاعر، توكوبيديا، بايز الساذج الغابة العشوائية، ،IDF-TF التجارة الإلكترونية، مراجعات المنتجات توكوبيديا هي إحدى منصات التجارة الإلكترونية في إندونيسيا التي توفر فرص خدمات الأعمال من خلال الاستفادة من شبكة الإنترنت توفر توكوبيديا مجموعة متنوعة من فئات المنتجات الجذابة للغاية، ولكن ليست كل فئات المنتجات ذات قيمة جيدة من وجهة نظر المستهلك. يمكن لكل مستهلك ترك مراجعة أو تعليق على المنتج الذي تم شراؤه. أدى العدد المتزايد من مراجعات المنتجات التي يقدمها المستهلكون إلى خلق تحديات جديدة للشركات ويتطلب نهجا لتحليل البيانات في شكل استخراج النصوص الذي يمكنه رؤية المراجعات أو الآراء التي اشتكى منها
المستهلكون في هذه الدراسة، فإن نهج تحليل البيانات المستخدم هو تحليل المشاعر باستخدام خوارزمیات Naive Bayes و Random .Forest يتم التحقق من صحة النموذج باستخدام التحقق المتقاطع Fold-K بقيمة 5 - k واستخدام تقنية التصحيح لا بلاس لنموذج Bayes Naive يتم استخدام أعلى نتائج الدقة من التحقق المتقاطع Fold- الأفضل نموذج في اختبار البيانات. بناءً على نتائج الاختبار في هذه الدراسة، تتمتع خوارزمية Bayes Naive بقيمة دقة أعلى مقارنة بالغابة العشوائية بقيمة دقة تبلغ 92.49%