Analisis Sentimen Terhadap Produk The Body Shop Tea Tree Oil
Abstract
Tea Tree Oil berasal dari tanaman Melaleuca Alternifolia. Ini sudah digunakan untuk pengobatan dan sudah diidentifikasi sebagai antibiotik oleh New South Wales Chief Chemist pada tahun 1920. The Body Shop merupakan perusahaan kosmetika asal Brazil yang melakukan penetrasi ke pasar Indonesia pada tahun 1990. Tea Tree Oil menjadi produk yang best-seller dan sangat direkomendasikan oleh The Body Shop sendiri. Dalam situs femaledaily.com, produk ini mendapat penghargaan sebagai “Best of Beauty Skin Care” selama 5 tahun berturut-turut sejak tahun 2014 hingga 2018. Selain itu, produk ini juga memiliki 3163 ulasan dengan 64% dari keseluruhan ulasan merekomendasikan produk ini. Dengan menggunakan machine learning dan menerapkan metode Naïve Bayes Classifier, maka dapat dilakukan analisis sentimen terhadap produk The Body Shop Tea Tree Oil berdasarkan ulasan pengguna yang terdapat pada situs femaledaily.com. Data sampel yang digunakan sebanyak 2820 data dengan proporsi 70% sebagai data training dan 30% sebagai data testing. Output dari analisis ini berupa jumlah komentar pengguna, topic modelling, dan word cloud dengan sentiment positif dan negatif dan dengan tingkat akurasi model sentiment analysis Tea Tree Oil pada femaledaily sebesar 61.51%.
Keywords
Full Text:
PDFReferences
Ati, M. Si., D., Prof. Dr. Nurdien, Kistanto, M.A., H., & Taufik, S.Sos., A. (n.d.). Pengantar Konsep Informasi, Data, dan Pengetahuan.
Kurniawan, B., Effendi, S., & Sitompul, O. S. (2012). Klasifikasi Konten Berita Dengan Metode Text Mining . JURNAL DUNIA TEKNOLOGI INFORMASI , 14-19.
Lestari, N. P. (n.d.). UJI RECALL AND PRECISION SISTEM TEMU KEMBALI INFORMASI OPAC PERPUSTAKAAN ITS SURABAYA.
Nurhuda, F., Sihwi, S. W., & Doewes, A. (2013). Analisis Sentimen Masyarakat terhadap Calon Presiden Indonesia 2014 berdasarkan Opini dari Twitter Menggunakan Metode Naive Bayes Classifier . JURNAL ITSMART.
Oktanisa, I., & Supianto, A. A. (2018). PERBANDINGAN TEKNIK KLASIFIKASI DALAM DATA MINING UNTUK BANK DIRECT MARKETING . Jurnal Teknologi Informasi dan Ilmu Komputer (JTIIK), 567-576.
Saleh, A. (2015). Implementasi Metode Klasifikasi Naïve Bayes Dalam Memprediksi Besarnya Penggunaan Listrik Rumah Tangga . Citec Journal.
DOI: https://doi.org/10.26905/jtmi.v5i2.3684
Refbacks
- There are currently no refbacks.
Copyright (c)
Index Copernicus International (ICI)
Tools
Jurnal Teknologi dan Manajemen Informatika
Fakultas Teknologi Informasi
University of Merdeka Malang
Alamat:
Jl. Terusan Raya Dieng No. 62-64, Malang, Indonesia, 65146
(0341) 566462
Email: [email protected]
This work is licensed under a Creative Commons Attribution-ShareAlike 4.0 International License.