Prediksi Rating Pada Review Produk Kecantikan Menggunakan Metode Naïve Bayes Dan Categorical Proportional Difference (CPD)

Rosi, Fathor (2017) Prediksi Rating Pada Review Produk Kecantikan Menggunakan Metode Naïve Bayes Dan Categorical Proportional Difference (CPD). Sarjana thesis, Universitas Brawijaya.

Abstract

Produk kecantikan pada saat ini menjadi hal yang populer di berbagai kalangan, terutama pada kalangan wanita. Hampir kebanyakan dari mereka memiliki produk kecantikan dan termasuk sebagai kebutuhan utama untuk menunjang penampilan mereka yang lebih baik lagi. Adanya suatu produk tidak terlepas dari sebuah komentar atau review dari konsumen untuk produk tersebut. Tentunya dengan adanya review tersebut bisa membantu konsumen untuk lebih selektif lagi dalam memilih suatu produk. Dan dari pihak produksi bisa terbantu untuk mengukur seberapa jauh kualitas produk yang mereka hasilkan. Namun dari pihak produksi sendiri terkadang mengalami kesulitan dalam memilah dan mengkategorikan review, apakah produk tersebut kualitasnya tergolong bagus, cukup bagus, tidak bagus, dan sebagainya. Dalam penelitian ini penilaian suatu produk berdasarkan review yang diberikan adalah rating. Sehingga dibutuhkan sebuah sistem prediksi rating untuk memprediksi dan menentukan rating yang tepat berdasarkan review yang diberikan oleh user terhadap suatu produk. Untuk mendukung sistem yang dibangun dibutuhkan metode untuk menyelesaikan permasalahan tersebut, dalam penelitian ini peneliti menggunakan metode Naïve Bayes dan Categorical Proportional Difference. Naïve Bayes adalah metode untuk klasifikasi sedangkan Categorical Proportional Difference adalah seleksi fitur untuk lebih mengoptimalkan hasil dari klasifikasi. Dari hasil pengujian, didapat tingkat akurasi terbaik pada saat penggunaan fitur sebesar 50% dengan tingkat akurasi sebesar 87%. Hasil tersebut adalah hasil terbaik dari hasil dengan rasio penggunaan fitur yang lain yaitu sebesar 25%, 75% dan 100%. Dari hasil tersebut CPD terbukti bisa melakukan pemilihan kata yang dianggap relevan maupun tidak relevan untuk dilakukan klasifikasi.

English Abstract

Beauty products at this time become a popular thing in various circles, especially among women. Almost all of them have beauty products and are included as a primary requirement to support their better performances. The existence of a product can not be separated from a comment or review of the consumer for the product. Of course with the review can help consumers to be more selective again in choosing a product. And from the production side can be helped to measure how far the quality of the products they produce. But from the production itself sometimes have difficulty in sorting and categorize the review, whether the product is good quality, good enough, not good, and so forth. In this study the assessment of a product based on the review given is rating. So it takes a rating prediction system to predict and determine the right rating based on the reviews given by the users of a product. To support the system built required methods to solve the problem, in this study researchers used the method of Naïve Bayes and Categorical Proportional Difference. Naïve Bayes is a method for classification whereas Categorical Proportional Difference is a feature selection to further optimize the results of classification. From the test results, obtained the best accuracy level when the use of features by 50% with an accuracy of 87%. These results are the best results of the results with other feature usage ratios of 25%, 75% and 100%. From these results CPD proven to make the selection of words that are considered relevant or irrelevant to do classification.

Item Type:	Thesis (Sarjana)
Identification Number:	SKR/FTIK/2017/689/051708201
Uncontrolled Keywords:	Prediksi Rating, Review, Naïve Bayes, Categorical Proportional Difference
Subjects:	000 Computer science, information and general works > 006 Special computer methods > 006.3 Artificial intelligence
Divisions:	Fakultas Ilmu Komputer > Teknik Informatika
Depositing User:	Yusuf Dwi N.
Date Deposited:	25 Sep 2017 06:23
Last Modified:	21 Jun 2022 04:33
URI:	http://repository.ub.ac.id/id/eprint/2905

Text Dokumen Skripsi_Fathor Rosi_NB_CPD.pdf Download (56MB)

Actions (login required)

View Item