Perbandingan algoritma k-nearst neighbor  dan naïve bayes pada aplikasi shopee

A. Oktian Permana; Sudin Saepudin

doi:10.37859/coscitech.v4i1.4474

A. Oktian Permana Universitas Nusa Putra
Sudin Saepudin Universitas Nusa Putra

https://doi.org/10.37859/coscitech.v4i1.4474

Abstract

E-commerce merupakan aplikasi yang digunakan untuk melakukan segala aktivitas jual-beli secara online beberapa masalah transaksi jual-beli online terutama pada shopee terkadang banyak kendala. Ulasan dari pengguna sering digunakan sebagai alat yang efektif dan efisien untuk mencari informasi tentang suatu produk atau layanan. Pengguna internet sering melihat ulasan suatu produk sebelum menggunakannya karena ulasan dari pengguna lain dapat memberikan informasi terkini. Pada penelitian ini penulis menggunakan dua (2) jenis metode algoritma yakni K-Nearst Neighbor dan Naive Bayes Classifier. Penulis menggunakan dua (2) metode untuk mengetahui tingkat akurasi terbaik yang di hasilkan. Penulis menggunakan algoritma K-Nearst Neighbor karena pada penelitian sebelumnya terdapat hasil yang bagus. Juga menggunakan algoritma Naïve Bayes Classifier karena metode ini merupakan metode yang popular dan lebih sering digunakan.algoritma K-Nearst Neighbor pada aplikasi shopee menunjukkan bahwa tingkat akurasi 55.00% dimana jumlah data untuk sentimen negatif sebanyak 100 ulasan, dan sentimen positif sebanyak 100 ulasan dari data testing yang digunakan sebanyak 200 data atau 20% dalam metode K-Nearst Neighbor. Lalu tingkat akurasi mencapai 80,00% dimana jumlah data untuk sentimen negatif sebanyak 99 ulasan dan sentimen positif sebanyak 101 ulasan dari data testing yang digunakan sebanyak 200 atau 20% dengan metode Naïve Bayes Classifier. Dalam penelitian ini, dapat diketahui bahwa metode Naïve Bayes Classifier adalah metode yang tingkat akurasinya lebih tinggi dibandingkan K-Nearst Neighbor dengan tingkat akurasi sebesar 80,00%.

Downloads

Download data is not yet available.

References

[1] E. S. Sulistiyawati and A. Widayani, “Marketplace Shopee Sebagai Media Promosi Penjualan Umkm di Kota Blitar,” Jurnal Pemasaran, vol. 4, p. 133 – 142 , 2020.
[2] K. Ilmiyah and I. Krishernawan, “Pengaruh Ulasan Produk, Kemudahan, Kepercayaan, Dan Harga Terhadap Keputusan Pembelian Pada Marketplace Shopee Di Mojokerto,” Jurnal Manajemen, vol. 6, pp. 31-42, 2020.
[3] G. Pratama, “Analisis Transaksi Jual Beli online Melalui Website Marketplace Shopee Menurut Konsep Bisnis di Masa Pandemic Covid 19,” Jurnal Ekonomi dan Bisnis, vol. 1, p. 21 – 34, 2020.
[4] R. Azhar, A. Surahman and C. Juliane, “Analisis Sentimen Terhadap Cryptocurrency,” Jurnal Sains Komputer & Informatika (J-SAKTI), pp. 267-281, 2022.
[5] O. Nurdiawan, R. Herdian and S. Anwar, “KomparasiAlgoritmaNaïveBayesdanAlgoritmaK-Nearst Neighbor terhadap EvaluasiPembelajaran Daring,” STIKI Informatika Jurnal, p. 126~135, 2021.
[6] N. A. C.A, D. H. Citra, W. Purnama, C. Nisa and A. R. Kurnia, “Implementasi Algoritma Naive Bayes untuk Analisis Sentimen Ulasan Shopee pada Google Play Store,” Institut Riset dan Publikasi Indonesia (IRPI), pp. 47-54, 2022.
[7] M. I. Fikri, T. S. Sabrila and Y. Azhar, “Perbandingan Metode Naïve Bayes dan Support Vector Machine pada Analisis Sentimen Twitter,” SMATIKA Jurnal, pp. 71-76, 2020.
[8] A. P. Giovani, Ardiansyah, T. Haryanti, L. Kurniawati and W. Gata, “Analisis Sentimen Aplikasi Ruang Guru Di Twitter Menggunakan Algoritma Klasifikasi,” Jurnal TEKNOINFO, pp. 116-124, 2020.
[9] N. K. Wardhani, Rezkiani, S. Kurniawan, H. Setiawan, G. Gata, S. Tohari, W. Gata And M. Wahyudi, “Sentiment Analysis Article News Coordinator Minister Of Maritime Affairs Using Algorithm Naive Bayes And Support Vector Machine With Particle Swarm Optimization,” Journal of Theoretical and Applied Information Technology, vol. 96, pp. 8365-8378, 2018.
[10] W. E. Nurjanah, R. S. Perdana and M. A. Fauzi, “Analisis Sentimen Terhadap Tayangan Televisi Berdasarkan Opini Masyarakat pada Media Sosial Twitter menggunakan Metode K-Nearest Neighbor dan Pembobotan Jumlah Retweet,” Jurnal Pengembangan Teknologi Informasi dan Ilmu Komputer, vol. 1, pp. 1750-1757, 2017.
[11] D. Gunawan, D. Riana, D. Ardiansyah, F. Akbar and S. Alfarizi, “Komparasi Algoritma Support Vector Machine Dan Naïve Bayes Dengan Algoritma Genetika Pada Analisis Sentimen Calon Gubernur Jabar 2018-2023,” Jurnal Teknik Komputer AMIK BSI, pp. 121-129, 2020.
[12] H. Putri, A. I. Purnamasari, A. R. Dikananda, O. Nurdiawan and S. Anwar, “Penerima Manfaat Bantuan Non Tunai Kartu Keluarga Sejahtera Menggunakan Metode NAÏVE BAYES dan KNN,” Building of Informatics, Technology and Science (BITS), p. 331−337, 2021.