Text Mining dan Klasterisasi Sentimen Pada Ulasan Produk Toko Online - Rimbun Siringoringo; Jamaludin Jamaludin (Fakultas Teknologi dan Ilmu Komputer Universitas Prima Indonesia, 2019)
Pertumbuhan media sosial dan e-commerce mengubah cara berinteraksi dan menyampaikan pandangan, opini dan mood. Ulasan produk merupakan salah satu bentuk penyampaian opini dan sentimen konsumen terhadap sebuah produk secara online. Ulasan produk saat ini memiliki peranan yang sangat penting dalam mempengaruhi minat konsumen terhadap sebuah produk. Analisis sentimen merupakan pendekatan yang banyak dikerjakan untuk mengekstrak informasi dan menggali opini berkaitan dengan ulasan produk. Analisis sentimen memiliki beberapa tantangan, yang pertama sering sekali hasil analisis sentimen yang dihasilkan oleh model-model prediksi berbeda dengan sentimen yang aktual, tantangan kedua adalah berkaitan dengan cara konsumen mengekpresikan sentimen dan mood selalu berbeda dari satu keadaan ke keadaan berikutnya. Pada penelitian ini dilakukan analisis sentimen berdasarkan ulasan produk sepatu Trendy Shoes merek Denim. Tahapan analisis sentimen terdiri dari pengumpulan data, pemrosesan awal, transformasi data, seleksi fitur dan tahapan klasifikasi menggunakan Suppport Vector Machine. Pemrosesan awal menerapkan tahapan text mining yakni case folding, non alpha numeric removal, stop words removal, dan stemming. Hasil analisis sentimen diukur menggunakan kriteria Akurasi, G-Mean, dan F-Measure. Dengan menerapkan pengujian pada tiga jenis data sentimen diperoleh hasil bahwa Suppport Vector Machine dapat mengklasifikasi sentimen dengan baik. Performa Suppport Vector Machine dibandingkan dengan metode K-Nearest Neighor. Hasil klasifiasi sentimen menggunakan Suppport Vector Machine lebih unggul dari K-Nearest Neighbor.