Analisis Sentimen Berbasis Aspek Terhadap Produk Kecantikan Menggunakan Neighbor Weighted K-Nearest Neighbor (Nwknn)

Analisis sentimen, juga disebut penggalian opini, adalah bidang studi yang menganalisis pendapat, sentimen, penilaian, sikap, dan emosi orang terhadap entitas dan atributnya yang diungkapkan dalam teks tertulis dan mengelompokan opini tersebut menjadi kategori positif dan negative, entitas dapat berupa produk, layanan, organisasi, individu, acara, masalah, atau topik. Salah satu bidang yang dapat mengimplementasikan analisis sentimen adalah ulasan pembelian kosmetik. Karena hasil dari analisis sentimen tersebut dapat mengetahui aspek mana yang kurang sebelum pembeli melakukan pembelian. Pada penelitian sebelumnya mengenai analisis sentiment berbasis aspek dengan menggunakan K-Nearest Neighbor (KNN) menghasilkan akurasi rata-rata sebesar 74.21% dimana terdapat kekurangan dalam menangani data yang tidak seimbang. Untuk menangani masalah dalam metode KNN, terdapat penelitian menggunakan mengenai analisis sentiment menggunakan metode Neighbor Weighted K-Nearest Neighbor (NWKNN), pada penelitian dengan menggunakan data tidak seimbang menghasilkan akurasi 48% untuk menggunakan metode KNN dan akurasi 80% dengan menggunakan metode NWKNN. Oleh karena itu, penelitian yang akan dilakukan adalah analisis sentimen berbasis aspek menggunakan Neighbor Weighted K-Nearest Neighbor sebagai metode untuk klasifikasi. Data yang digunakan pada penelitian ini berjumlah 2551 data. Hasil pengujian akurasi dengan Confusion Matrix menghasilkan F1-Score NWKNN lebih tinggi dibandingkan KNN untuk masing-masing aspek. Dimana nilai k dan nilai e yang optimal untuk NWKNN yaitu nilai k = 40 dan e=2.