Pembuatan Model Pemeringkatan Ulasan Menggunakan Metode Random Forest Regression

Abstract

Di tengah perkembangan teknologi yang cepat, internet telah mengubah gaya hidup masyarakat, seperti dalam hal berbelanja barang. Dalam melakukan pembelanjaan melalui internet, salah satu hal yang perlu diperhatikan adalah ulasan pelanggan. Permasalahan muncul ketika jumlah ulasan pelanggan yang ada sangat besar, sehingga jumlah informasi yang tersedia terlalu banyak. Untuk menyelesaikan permasalahan ini, beberapa platform belanja dalam jaringan (daring) mengurutkan ulasan pelanggan dari yang paling membantu hingga kurang membantu. Namun sistem ini memiliki beberapa kekurangan, salah satunya adalah dapat dimanipulasi. Maka dibutuhkan suatu cara lain untuk menentukan apakah sebuah ulasan dapat membantu calon pelanggan memutuskan pembelian produk. Penelitian ini bertujuan untuk membuat sebuah model pemeringkatan ulasan berdasarkan tingkat kegunaan ulasan hasil regresi. Metode yang digunakan pada penelitian ini adalah Random Forest Regression. Terdapat enam tahapan utama pada metodologi ini, dimulai dari pengumpulan data ulasan pelanggan, praproses data, ekstraksi aspek dan analisis sentiment aspek untuk menentukan polaritas aspek, pembuatan model regresi dan pemeringkatan, dan analisis hasil. Hasil penelitian menunjukkan bahwa model pemeringkatan yang dibuat berdasarkan hasil regresi mempunyai kinerja yang lebih unggul dibandingkan dengan model yang dibuat hanya berdasarkan nilai helpfulness ratio saja. Hal ini dibuktikan dengan model tersebut unggul pada pengujian nilai kecocokan yang dilakukan dengan peningkatan kinerja sebesar 6%.