IMPLEMENTASI ANALISIS SENTIMEN PADA REVIEW E-COMMERCE SHOPEE MENGGUNAKAN NAÏVE BAYES, N-GRAM, DAN INFORMATION GAIN

Salah satu unsur penting dari sebuah e-commerce seperti Shopee adalah review. Review merupakan unsur kepercayaan pengguna dalam melakukan transaksi bisnis sehingga bisa menjadi tantangan tersendiri bagi penjual agar mampu melakukan evaluasi terhadap produk dan layanannya. Evaluasi dapat dilakukan dengan melihat peringkat bintang, namun adanya ketidaksesuaian antara isi teks ulasan dengan peringkat bintang menyebabkan informasi yang diterima menjadi bias dan evaluasi yang dilakukan dengan mengklasifikasikan review secara manual memerlukan waktu yang lebih lama sehingga diperlukan analisis sentimen untuk mempercepat proses pengklasifikasi review tersebut dengan membagi kualitas produk secara objektif ke dalam beberapa kategori misalnya positive, neutral maupun negative. Penelitian ini menggunakan Metode Naive Bayes yang dikombinasikan dengan ekstraksi fitur N-Gram serta seleksi fitur Information Gain untuk menentukan sentimen positive, neutral dan negative terhadap review pembeli. Dalam pengujiannya, penelitian ini menggunakan confusion matrix untuk mendapatkan hasil accuracy, presision, recall dan f1-score. Hasil pengujian menunjukkan nilai accuracy sebesar 92 %, precision sebesar 56 %, recall sebesar 65 %.dan fi–score sebesar 60%