Klasifikasi Sentimen Mengenai Rekomendasi HP terbaik Awal Tahun 2024 menggunakan Ekstraksi Fitur TF-IDF dan Algoritma Naïve Bayes

Abstract

Perkembangan teknologi handphone yang pesat telah meningkatkan ketergantungan masyarakat terhadap perangkat ini. Penelitian ini bertujuan untuk menganalisis sentimen pengguna platform YouTube terhadap rekomendasi handphone terbaik di awal tahun 2024 dengan menggunakan ekstraksi fitur TF-IDF dan algoritma Naïve Bayes. Data yang digunakan berupa 551 ulasan berbahasa Indonesia yang dikumpulkan dari channel YouTube GadgetIn. Proses penelitian mencakup pengumpulan data, praproses data, pembobotan kata dengan TF-IDF, pembagian data menjadi set pelatihan dan pengujian, serta klasifikasi dan evaluasi hasil. Hasil analisis menunjukkan bahwa algoritma Naïve Bayes dapat mengklasifikasikan sentimen dengan tingkat akurasi sebesar 65,77%. Penelitian tidak hanya membantu konsumen dalam memilih handphone terbaik berdasarkan ulasan positif, netral, dan negatif, tetapi juga memperluas pemahaman tentang penerapan teknik klasifikasi teks dalam analisis sentimen produk. Hasil diharapkan dapat digunakan sebagai referensi bagi industri teknologi dan pengembang sistem rekomendasi produk untuk meningkatkan kualitas layanan mereka.