PENERAPAN ALGORITMA K-NEAREST NEIGHBOR DAN FITUR EKSTRAKSI N-GRAM DALAM ANALISIS SENTIMEN BERBASIS ASPEK - Robi Nurhidayat; Kania Evita Dewi (Program Studi Teknik Informatika - Universitas Komputer Indonesia (UNIKOM), 2023)
Pertumbuhan dan perkembangan teknologi yang begitu cepat dan pesat menjadikan membeli produk secara online semakin meningkat dan disukai yaitu membeli produk kecantikan. Banyak pertimbangan untuk mengetahui kualitas dari produk, salah satu caranya yaitu melihat ulasan produk kecantikan. Tujuan dari penelitian untuk mengevaluasi performansi dari metode K-Nearest Neighbor dan fitur ekstraksi N-Gram dalam melakukan analisis sentimen berbasis aspek pada produk kecantikan. Metodologi yang digunakan adalah pengumpulan data, preprocessing, ekstraksi fitur N-Gram, pembobotan kata dengan TF-IDF, klasifikasi dengan K-Nearest Neighbor ,Multi Label dengan binari ova, dan terakhir evaluasi performansi. Pembagian data dibagi menjadi tiga skenario yaitu 80:20, 70:30:, dan 60:40. Pengujian dilakukan dengan dataset original dan data yang diseimbangkan menggunakan metode Random Over Sampling. Hasil pengujian menunjukkan bahwa data yang seimbang menghasilkan nilai akurasi yang lebih baik daripada data yang tidak seimbang. Pada KNN dengan nilai k = 1 pada dataset seimbang, menghasilkan akurasi tertinggi. Akurasi pada aspek aroma, harga, kemasan dan efektivitas secara berturut-turut adalah 91,9%; 95,4%; 98,6%; 88,8%. Berdasarkan hasil pengujian yang telah dilakukan pada setiap aspek, didapatkan akurasi tertinggi dengan nilai akurasi 98,6% dari aspek kemasan pada skenario data 80:20.