Untuk memastikan akurasi hasil analisis sentimen yang dihasilkan oleh SMOTE (Synthetic Minority Oversampling Technique) atau ROS (Random Oversampling), Yoshinoya dapat mengambil beberapa langkah validasi berikut:
- Evaluasi dengan Confusion Matrix: Yoshinoya dapat menggunakan confusion matrix untuk mengevaluasi kinerja model klasifikasi. Confusion matrix memberikan gambaran detail tentang prediksi yang benar dan salah untuk setiap kelas sentimen (positif, negatif, netral), sehingga memungkinkan identifikasi jenis kesalahan yang paling sering terjadi.
- Pengukuran dengan Metrik yang Relevan: Selain akurasi, Yoshinoya perlu menggunakan metrik lain seperti precision, recall, dan F1-score. Metrik-metrik ini memberikan gambaran yang lebih komprehensif tentang kinerja model, terutama pada dataset yang tidak seimbang. Precision mengukur seberapa tepat model dalam memprediksi sentimen positif, sementara recall mengukur seberapa banyak sentimen positif yang berhasil diidentifikasi oleh model. F1-score adalah rata-rata harmonik dari precision dan recall, memberikan keseimbangan antara keduanya.
- Penggunaan Data Uji yang Representatif: Yoshinoya perlu memastikan bahwa data uji yang digunakan untuk validasi mencerminkan populasi pelanggan secara keseluruhan. Data uji harus cukup besar dan beragam untuk memberikan hasil yang andal.
- Analisis Manual Ulasan: Untuk validasi tambahan, Yoshinoya dapat melakukan analisis manual terhadap sejumlah sampel ulasan pelanggan. Ini melibatkan membaca ulasan dan menentukan sentimen secara manual, kemudian membandingkannya dengan hasil analisis sentimen otomatis. Jika ada perbedaan signifikan, model perlu dievaluasi dan disesuaikan lebih lanjut.
- Uji Silang (Cross-Validation): Menggunakan cross-validation untuk memastikan model dapat diandalkan dan tidak overfit pada data latih tertentu.
- Pemantauan Berkala dan Pembaruan Model: Model analisis sentimen perlu dipantau secara berkala dan diperbarui dengan data baru untuk memastikan akurasi tetap terjaga seiring waktu. Tren sentimen pelanggan dapat berubah, sehingga model perlu disesuaikan agar tetap relevan. Luck365