Klasifikasi Sentimen Pada Level Aspek Terhadap Ulasan Produk Berbahasa Inggris Menggunakan Bayesian Network (case Study : Data Ulasan Produk Amazon) - Andri Saputra; Adiwijaya Adiwijaya; Mohamad Mubarok (eProceedings of Engineering, 2017)
Dari tahun ke tahun, transaksi online atau e-commerce semakin meningkat. Dengan peningkatan tersebut, e-commerce dapat memberikan peluang besar bagi produsen untuk memasarkan produk dan memudahkan orang-orang untuk berbagi aktivitas yang mereka lakukan, termasuk memberikan ulasan suatu produk. Ulasan tersebut digunakan oleh calon konsumen untuk mengetahui kelebihan atau kekurangan dari suatu produk dan dapat membantu calon konsumen dalam menentukan keputusan dalam pembelian produk. Dengan meningkatnya jumlah ulasan suatu produk, calon konsumen kesulitan untuk memahami semua ulasan suatu produk dan akhirnya tidak dapat menarik kesimpulan yang tepat dari ulasan tersebut. Oleh karena itu, pada tugas akhir dibangun sistem yang mampu melakukan klasifikasi sentimen terhadap fitur dan peringkasan hasil klasifikasi sentimen terhadap fitur. Klasifikasi sentimen dan peringkasan suatu ulasan produk dilakukan pada level aspek untuk mengetahui opini konsumen suka atau tidak terhadap fitur suatu produk. Klasifikasi aspek dan sentimen menggunakan pendekatan supervised learning, dimana learning menggunakan data yang berlabel. Bayesian Network merupakan salah satu metode yang digunakan pada probabilistic classifiers. Bayesian network digunakan untuk menentukan aspek yang terdapat pada ulasan beserta sentimen positif atau negatif dengan memanfaatkan hubungan antar kata-kata dan variabel pada ulasan. Penerapan Bayesian network untuk klasifikasi aspek menghasilkan performansi f1-score sebesar 88,73 % dan klasifikasi aspek dan sentimen menghasilkan performansi f1-score sebesar 86,0408%. Kata kunci: klasifikasi sentimen, level aspek, ulasan produk, Bayesian network.