Penambangan Opini Berbasis Fitur pada Ulasan Produk Kecantikan Menggunakan Algoritma FP-Growth

NOLA KARINA LINGGA

Informasi Umum

Kode

19.04.3204

Klasifikasi

006.312 - Data mining

Jenis

Karya Ilmiah - Skripsi (S1) - Reference

Subjek

Text Mining

Dilihat

51 kali

Informasi Lainnya

Abstraksi

Produk kecantikan merupakan salah satu jenis barang yang paling banyak diminati oleh konsumen yang melakukan transaksi secara online melalui e-commerce. Pada kolom ulasan pada setiap produk terdapat ulasan yang ditulis oleh pelanggan yang telah membeli dan menggunakan produk kecantikan tersebut. Semakin populer suatu produk maka semakin banyak ulasan yang muncul pada kolom ulasan suatu produk. Jumlah ulasan yang sangat banyak akan menyulitkan pembaca jika harus membaca seluruh ulasan satu persatu. Oleh karena itu, pada penelitian ini dibangun implementasi Opinion Mining untuk meringkas seluruh ulasan berdasarkan fitur produk. Ulasan dapat dimanfaatkan oleh produsen untuk meninjau kembali kelebihan dan kekurangan produk yang sudah dipasarkan dan digunakan oleh calon konsumen sebagai referensi untuk menentukan produk yang akan dibeli. Metode yang digunakan untuk ekstraksi fitur adalah metode association rule mining dengan algoritma FP-Growth. Setelah fitur di ekstrak, lalu dilakukan proses identifikasi orientasi untuk kata opini dengan menggunakan library Python yang bernama TextBlob sehingga didapatkan polaritas dari kata opini pada fitur yang disebutkan oleh konsumen yang memberikan ulasan. Pada penelitian ini hasil akurasi yang diperoleh sistem dalam mengekstraksi fitur sebesar 85%, F1 score sebesar 93%, precision sebesar 87%, dan recall sebesar 100%. Sedangkan dalam menentukan polaritas pada kata opini, sistem memperoleh akurasi sebesar 98%, F1 score sebesar 98%, precision sebesar 99%, dan recall sebesar 98%.

Kata kunci : association rule mining, fitur, kata opini, produk kecantikan, opinion mining, ulasan