Update README.md

README.md

@@ -1,3 +1,37 @@
----
-license: apache-2.0
----
+---
+license: apache-2.0
+datasets:
+- ZakyF/PRDECT-ID
+language:
+- id
+metrics:
+- accuracy
+pipeline_tag: text-classification
+library_name: sklearn
+tags:
+- sentiment-analysis
+- nlp
+- naive-bayes
+- e-commerce
+- indonesian
+---
+# Sentiment Analysis Tokopedia
+Model SVM dan Naive Bayes untuk mengklasifikasikan ulasan Tokopedia ke dalam kategori Bagus, Normal, atau Buruk menggunakan PRDECT-ID Dataset.  
+## Deskripsi
+Model ini menganalisis ulasan pelanggan Tokopedia untuk menghasilkan insight seperti rekomendasi perbaikan pengiriman atau kualitas produk.  
+## Penggunaan
+```python
+import pickle
+from sklearn.preprocessing import LabelEncoder, StandardScaler
+
+# Load model dan preprocessing
+svm_model = pickle.load(open('svm_model.pkl', 'rb'))
+scaler = pickle.load(open('scaler.pkl', 'rb'))
+le_sentiment = pickle.load(open('le_sentiment.pkl', 'rb'))
+le_emotion = pickle.load(open('le_emotion.pkl', 'rb'))
+
+# Contoh prediksi
+data = [[5, 'Positive', 'Happy']]  # Rating, Sentiment, Emotion
+data_scaled = scaler.transform(data)
+prediksi = svm_model.predict(data_scaled)
+print(prediksi)  # Output: ['Bagus']