Aplikasi Text Mining Sentimen Analisis Naive Bayes Klasifikasi Berbasis Web PHP

Aplikasi Text Mining Sentimen Analisis dengan Klasifikasi Naive Bayes Berbasis Web PHP

Analisis Sentimen Otomatis untuk Opini Publik dan Ulasan

Aplikasi ini dirancang untuk melakukan analisis sentimen teks secara otomatis menggunakan algoritma Naive Bayes, salah satu metode klasifikasi yang paling efektif dan efisien dalam text mining. Dibangun dengan PHP dan MySQL, aplikasi ini dapat berjalan langsung di browser tanpa instalasi tambahan.

Cocok digunakan untuk menganalisis opini dari media sosial, ulasan produk, komentar pengguna, atau data teks lainnya untuk mengklasifikasikan sentimen ke dalam kategori positif, negatif, atau netral.

Fitur Utama Aplikasi

• Login Pengguna: Sistem autentikasi untuk menjaga keamanan akses aplikasi.
• Preprocessing Teks: Tokenisasi, stopword removal, stemming, dan normalisasi.
• Training Model Naive Bayes: Bangun model klasifikasi berdasarkan dataset latih.
• Form Prediksi: Input teks baru untuk diprediksi sentimennya secara otomatis.
• Evaluasi Akurasi: Hitung akurasi model berdasarkan data uji.

Kelebihan Aplikasi

• Berbasis Web: Tidak perlu instalasi, cukup akses melalui browser.
• Algoritma Naive Bayes: Efisien dan terbukti akurat dalam klasifikasi teks.
• UI Ramah Pengguna: Tampilan simpel, mudah dipahami siapa pun.
• Dukungan Dataset Kustom: Bisa digunakan dengan berbagai jenis data opini.
• Fleksibel: Dapat dimodifikasi untuk multi-bahasa atau topik spesifik.

Pengguna yang Cocok

• Mahasiswa: Untuk skripsi, tugas akhir, atau penelitian text mining.
• Dosen & Akademisi: Sebagai media pengajaran machine learning berbasis teks.
• Peneliti: Untuk eksplorasi opini publik, tren media sosial, dan survei.
• Developer: Sebagai modul awal dalam sistem analitik opini berbasis web.

Teknologi yang Digunakan

• Bahasa Pemrograman: PHP
• Database: MySQL
• Algoritma: Naive Bayes Classifier
• Preprocessing: PHP-based NLP (token, stopword, stemming)