Analisis Dan Klasifikasi Sentimen Terhadap Brand Infinix Tecno dan Itel Menggunakan Kombinasi Metode Naive Bayes Dan Cosine Similarity
Abstract
Di era digital yang serba cepat ini, smartphone telah menjadi bagian tak terpisahkan dari kehidupan sehari-hari. Pasar smartphone yang kompetitif mendorong berbagai brand, termasuk Infinix, Tecno, dan Itel, untuk menawarkan produk dengan harga terjangkau namun berkualitas tinggi. Untuk memahami persepsi dan pengalaman konsumen terhadap brand ini, penelitian ini melakukan analisis sentimen menggunakan metode Naive Bayes pada komentar di media sosial YouTube. Data komentar dikumpulkan dari video YouTube yang berkaitan dengan Infinix, Tecno, dan Itel, lalu dipreproses dan dianalisis.Hasil penelitian menunjukkan bahwa model Naive Bayes memiliki performa yang baik, dengan akurasi rata-rata sebesar 78% untuk Infinix, 72% untuk Tecno, dan 77% untuk Itel. Evaluasi dengan metrik precision dan recall memberikan hasil yang beragam. Precision tertinggi dicapai pada label negatif untuk dataset Infinix, yaitu 100%, sementara recall tertinggi pada label positif untuk dataset yang sama mencapai 100%. Proses evaluasi menggunakan k-fold cross-validation menunjukkan konsistensi hasil model pada setiap iterasi. Secara keseluruhan, mayoritas sentimen konsumen terhadap Infinix adalah positif, sementara Tecno dan Itel memiliki distribusi sentimen yang lebih beragam.
Kata kunci: Analisis Sentimen, Naive Bayes, Media Sosial, YouTube, Smartphone
References
Afdhal, I., Kurniawan, R., Iskandar, I., Salambue, R., Budianita, E., & Syafria, F. (2022). Penerapan Algoritma Random Forest Untuk Analisis Sentimen Komentar Di YouTube Tentang Islamofobia. Jurnal Nasional Komputasi Dan Teknologi Informasi, 5(1), 122–130. http://ojs.serambimekkah.ac.id/jnkti/article/view/4004/pdf
Ananda, D., & Suryono, R. R. (2024). Analisis Sentimen Publik Terhadap Pengungsi Rohingya di Indonesia dengan Metode Support Vector Machine dan Naïve Bayes. Jurnal Media Informatika Budidarma, 8(April), 748–757. https://doi.org/10.30865/mib.v8i2.7517
Ayu, P., Purnama, W., & Putra, T. A. (2024). Klasifikasi Penjualan Produk Menggunakan Algoritma Naive Bayes pada Konter HP Bayu Cell. Remik: Riset Dan E-Jurnal Manajemen Informatika Komputer, 8(1), 286–292. http://doi.org/10.33395/remik.v8i1.13207
Buani, D. C. P. (2024). Deteksi Dini Penyakit Diabetes dengan Menggunakan Algoritma Random Forest. EVOLUSI : Jurnal Sains Dan Manajemen, 12(1), 1–8. https://doi.org/10.31294/evolusi.v12i1.21005
Cahyono, N., & Anggista Oktavia Praneswara. (2023). Analisis Sentimen Ulasan Aplikasi TikTok Shop Seller Center di Google Playstore Menggunakan Algoritma Naive Bayes. Indonesian Journal of Computer Science, 12(6), 3925–3940. https://doi.org/10.33022/ijcs.v12i6.3473
Fitrana, L. A., Linawati, S., Herlinawati, N., Seimahuria, S., Informasi, S., Bina, U., Informatika, S., Data, S., Mandiri, U. N., Raya, J. K., Pusat, J., & Mining, T. (2024). ANALISIS SENTIMEN PENGGUNA TWITTER TERHADAP BRAND INDOSAT. 8(3), 4291–4297.
Hasri, C. F., & Alita, D. (2022). Penerapan Metode NaãVe Bayes Classifier Dan Support Vector Machine Pada Analisis Sentimen Terhadap Dampak Virus Corona Di Twitter. Jurnal Informatika Dan Rekayasa Perangkat Lunak, 3(2), 145–160. https://doi.org/10.33365/jatika.v3i2.2026
Maulana, R., Voutama, A., & Ridwan, T. (2023). Analisis Sentimen Ulasan Aplikasi MyPertamina pada Google Play Store menggunakan Algoritma NBC. Jurnal Teknologi Terpadu, 9(1), 42–48. https://doi.org/10.54914/jtt.v9i1.609
No, V., Hal, J., Azizah, N., & Fauzan, A. (2024). Sistem Rekomendasi Produk Somethinc Menggunakan Metode Content-based Filtering. 6(3), 461–468.
Pebdika, A., Herdiana, R., & Solihudin, D. (2023). Klasifikasi Menggunakan Metode Naive Bayes Untuk Menentukan Calon Penerima Pip. JATI (Jurnal Mahasiswa Teknik Informatika), 7(1), 452–458. https://doi.org/10.36040/jati.v7i1.6303
Permana, A. Y., & Makmun, M. (2020). Analisis Sentimen pada Teks Opini Penilaian Kinerja Dosen dengan Pendekatan Algoritma KNN. 19, 39–50.
Prasetya, F., & Ferdiansyah, F. (2022). Analisis Data Mining Klasifikasi Berita Hoax COVID 19 Menggunakan Algoritma Naive Bayes. Jurnal Sistem Komputer Dan Informatika (JSON), 4(1), 132. https://doi.org/10.30865/json.v4i1.4852
Raihan, M., Allaam, R., & Wibowo, A. T. (2021). Klasifikasi Genus Tanaman Anggrek Menggunakan Metode Convolutional Neural Network (CNN). E-Proceeding of Engineering, 8(2), 1153.
