Analisis Sentimen Berdasarkan Aspek Menggunakan Bayesian Network
Total View This Week0
Total View This Week0
Institusion
Universitas Komputer Indonesia
Author
Liesnawan, Khairul Imam
Subject
004_Data Processing & Computer Science
Datestamp
2019-12-18 01:17:39
Abstract :
Bertambah banyaknya pengguna akun youtube maka para pembuat konten akan semakin tertarik dalam membuat konten karena jumlah penonton akan bertambah juga, kuliner merupakan salah satu konten dalam media sosial Youtube. Dalam suatu unggahan konten video biasanya terdapat komentar atau ulasan pengguna yang lain. Dengan banyaknya komentar yang ditujukan kepada kontennya maka sulit untuk menentukan sentimen komentar. Sehingga, pada penelitian ini dibangun sistem yang dapat mengklasifikasikan sentimen. Data yang akan diambil berupa data dari youtube dengan tag kuliner, yang memiliki kata kunci berhubungan dengan aspek yang akan didetekesi. Aspek yang akan dideteksi oleh sistem yaitu aspek rasanya, harga dan tempat. Sistem akan memproses data melalui dengan melalui banyak proses preprocessing diantaranya yaitu convert emoticon, case folding, filtering, convert slangword, convert negation, stopword removal, stemming dan bag of word dengan hasil akhir untuk mendapatkan probabilitas. Bayesian network digunakan untuk mengklasifikasikan sentimen yang terdapat pada komentar, dengan menggunakan 3 graph sebagai model yang akan diuji terlebih dahulu untuk mendapatkan graph yang optimal. Dengan menggunakan metode confusion matrix untuk menguji hasil sistem, mendapatkan hasil akurasi sebesar 90%.
Bertambah banyaknya pengguna akun youtube maka para pembuat konten akan semakin tertarik dalam membuat konten karena jumlah penonton akan bertambah juga, kuliner merupakan salah satu konten dalam media sosial Youtube. Dalam suatu unggahan konten video biasanya terdapat komentar atau ulasan pengguna yang lain. Dengan banyaknya komentar yang ditujukan kepada kontennya maka sulit untuk menentukan sentimen komentar. Sehingga, pada penelitian ini dibangun sistem yang dapat mengklasifikasikan sentimen. Data yang akan diambil berupa data dari youtube dengan tag kuliner, yang memiliki kata kunci berhubungan dengan aspek yang akan didetekesi. Aspek yang akan dideteksi oleh sistem yaitu aspek rasanya, harga dan tempat. Sistem akan memproses data melalui dengan melalui banyak proses preprocessing diantaranya yaitu convert emoticon, case folding, filtering, convert slangword, convert negation, stopword removal, stemming dan bag of word dengan hasil akhir untuk mendapatkan probabilitas. Bayesian network digunakan untuk mengklasifikasikan sentimen yang terdapat pada komentar, dengan menggunakan 3 graph sebagai model yang akan diuji terlebih dahulu untuk mendapatkan graph yang optimal. Dengan menggunakan metode confusion matrix untuk menguji hasil sistem, mendapatkan hasil akurasi sebesar 90%.
File :
UNIKOM_KHAIRUL IMAM LIESNAWAN_COVER.pdf
UNIKOM_KHAIRUL IMAM LIESNAWAN_LEMBAR PENGESAHAN.pdf
UNIKOM_KHAIRUL IMAM LIESNAWAN_BAB 5.pdf
UNIKOM_KHAIRUL IMAM LIESNAWAN_DAFTAR PUSTAKA.pdf
UNIKOM_KHAIRUL IMAM LIESNAWAN_JURNAL DALAM BAHASA INDONESIA.pdf
UNIKOM_KHAIRUL IMAM LIESNAWAN_JURNAL DALAM BAHASA INGGRIS.pdf
UNIKOM_KHAIRUL IMAM LIESNAWAN_BIODATA.pdf
UNIKOM_KHAIRUL IMAM LIESNAWAN_SURAT KETERANGAN PUBLIKASI.pdf
UNIKOM_KHAIRUL IMAM LIESNAWAN_SURAT PERNYATAAN ORISINALITAS.pdf
UNIKOM_KHAIRUL IMAM LIESNAWAN_KATA PENGANTAR.pdf
UNIKOM_KHAIRUL IMAM LIESNAWAN_DAFTAR ISI.pdf
UNIKOM_KHAIRUL IMAM LIESNAWAN_BAB 1.pdf
UNIKOM_KHAIRUL IMAM LIESNAWAN_BAB 2.pdf
UNIKOM_KHAIRUL IMAM LIESNAWAN_BAB 3.pdf
UNIKOM_KHAIRUL IMAM LIESNAWAN_BAB 4.pdf
Download
book
BibTex
Latex, Jabref
cloud_download
Original Resource
url resource Institution
