Contoh Studi Kasus Algoritma Naive Bayes dalam klasifikasi ulasan pelanggan

Berikut adalah contoh kasus yang dapat menggunakan algoritma Naive Bayes:

Misalkan ada perusahaan e-commerce yang ingin mengklasifikasikan ulasan pelanggan mereka menjadi “positif” atau “negatif” berdasarkan teks ulasan yang diberikan. Mereka memiliki kumpulan data pelatihan yang terdiri dari ulasan pelanggan beserta labelnya (positif/negatif).

image - Contoh Studi Kasus Algoritma Naive Bayes dalam klasifikasi ulasan pelanggan — Contoh Studi Kasus Algoritma Naive Bayes dalam klasifikasi ulasan pelanggan

Dalam kasus ini, algoritma Naive Bayes dapat digunakan untuk mengklasifikasikan ulasan pelanggan baru berdasarkan kata-kata yang terdapat dalam teks ulasan tersebut. Berikut adalah langkah-langkahnya:

Persiapan Data:
- Mengumpulkan dataset ulasan pelanggan beserta labelnya (positif/negatif).
- Memisahkan data menjadi data pelatihan dan data pengujian.
- Melakukan pra-pemrosesan data, seperti membersihkan teks dari tanda baca, mengubah huruf menjadi lowercase, dan menghilangkan kata-kata umum (stop words).
Pembentukan Model:
- Menghitung probabilitas prior untuk setiap kelas (positif dan negatif) berdasarkan jumlah ulasan dengan label tersebut dibagi dengan total jumlah ulasan.
- Menghitung probabilitas kondisional untuk setiap kata dalam ulasan berdasarkan frekuensi kemunculan kata dalam kelas tertentu.
- Menggunakan asumsi “naive” bahwa setiap kata dalam ulasan adalah independen satu sama lain, meskipun ini jarang terjadi di dunia nyata.
Klasifikasi:
- Ketika mendapatkan ulasan pelanggan baru, algoritma Naive Bayes akan menghitung probabilitas posterior untuk setiap kelas (positif dan negatif) berdasarkan kata-kata yang terdapat dalam ulasan tersebut.
- Probabilitas posterior dihitung dengan menggunakan probabilitas prior dan probabilitas kondisional dari kata-kata yang ada dalam ulasan.
- Algoritma memilih kelas dengan probabilitas posterior tertinggi sebagai prediksi untuk ulasan tersebut (misalnya, jika probabilitas posterior “positif” lebih tinggi daripada “negatif”, maka ulasan akan diklasifikasikan sebagai “positif”).

untuk rumus lebih detail bisa cek di https://en.wikipedia.org/wiki/Naive_Bayes_classifier

Dengan menggunakan algoritma Naive Bayes, perusahaan e-commerce dapat secara otomatis mengklasifikasikan ulasan pelanggan baru menjadi “positif” atau “negatif” berdasarkan teks ulasan yang diberikan. Hal ini memungkinkan perusahaan untuk memahami sentimen pelanggan dengan lebih efisien dan mengambil tindakan yang sesuai berdasarkan hasil klasifikasi tersebut.