Analisis Sentimen Pada Rating Aplikasi Shopee Menggunakan Metode Decision Tree Berbasis SMOTE - Yessica Nataliani; Indrastanti Ratna Widiasari; Christian Cahyaningtyas (AITI, 2021)
Analisis sentimen adalah cabang penelitian text mining yang melakukan proses dalam klasifikasi pada dokumen teks. Analisis sentimen merupakan mengekstrasi pendapat, emosi dan evaluasi seseorang yang tertulis mengenai suatu topik tertentu dengan memanfaatkan teknik pemrosesan bahasa alami. Peneliti melakukan penelitian tentang analisis sentimen pada rating aplikasi Shopee dengan menggunakan metode Decision Tree. Tujuan penelitian ini untuk mengetahui tingkat keakurasian dan mengetahui pendapat pengguna mengenai aplikasi Shopee ini. Hasil penelitian dengan menggunakan algoritma Decision Tree dengan SMOTE (Synthetic Minority Oversampling Technique) nilai accuracy-nya menghasilkan 99,91 persen, AUC (Area Under Curve) 0,999, recall 99,88 persen dan nilai precision 99,98 persen. Hasil menggunakan algoritma Decision Tree tanpa SMOTE nilai accuracynya menghasilkan 99,89 persen, AUC (Area Under Curve) 0,950, recall 99,88 persen dan nilai precision 99,98 persen. Dari hasil evaluasi yang ada dapat ditarik kesimpulan SMOTE dapat berpengaruh terhadap nilai accuracy dan AUC (Area Under Curve), serta untuk nilai recall dan precision tidak berpengaruh atau hasilnya tetap sama walau menggunakan SMOTE atau tanpa SMOTE. Selisih nilai accuracy yang didapat adalah 0,02 persen dan untuk AUC-nya sebesar 0.049.